案例研究：板球分析，改变游戏规则！

你不是为观众而战，你是为国家而战。

—M S Dhoni，国际板球运动员，前队长，印度队，在 IPL 为钦奈超级国王队效力

关于板球#

说印度人热爱板球是轻描淡写。这项运动在印度几乎每一个角落都有开展，无论乡村还是城市，老少皆宜，与印度数十亿人建立联系，远超任何其他运动。板球受到媒体的高度关注。这项运动的背后有着巨大的金钱和名声。在过去的几年里，科技彻底改变了这项运动。观众们被各种流媒体、比赛、负担得起的手机直播板球观看等等选择所宠坏。

印度超级联赛（IPL）是一项职业二十20板球联赛，成立于 2008 年。它是世界上最受欢迎的板球赛事之一，2019 年价值$67 亿。

板球是一项数字游戏 - 球员的得分、投手的夺 wicket 数、板球队的获胜次数、球员对某种投球战术的特定反应次数等等。通过强大的分析工具，利用 NumPy 等数值计算软件，深入挖掘板球数据，既能提升球员表现，又能研究板球的商业机会、整体市场和经济，这将是一件大事。板球分析提供了关于比赛的有趣见解，以及关于比赛结果的预测性情报。

如今，有大量甚至无限的板球比赛记录和统计数据，例如ESPN cricinfo 和 cricsheet。这些以及其他一些板球数据库已被用于板球分析，并利用最新的机器学习和预测建模算法。媒体和娱乐平台以及与这项运动相关的专业体育机构使用科技和分析来确定关键指标，以提高比赛获胜的几率

• 击球表现移动平均线，
• 得分预测，
• 洞察球员在面对不同对手时的体能和表现，
• 球员对胜负的贡献，为制定球队阵容的战略决策提供依据

关键数据分析目标#

• 体育数据分析不仅用于板球，还用于许多其他运动，以提高整个球队的表现，最大限度地提高获胜的机会。
• 实时数据分析可以帮助在比赛过程中获得见解，以便球队改变战术，同时还可以帮助相关企业获得经济效益和增长。
• 除了历史分析外，预测模型还用于确定可能的比赛结果，这需要大量的数字运算和数据科学知识、可视化工具，以及将新的观察结果纳入分析的能力。

挑战#

• 数据清洗和预处理

  IPL 将板球扩展到经典的测试赛形式之外，规模更大。每个赛季在各种形式的比赛中进行的比赛数量增加了，数据也随之增加，包括算法、新型体育数据分析技术和模拟模型。板球数据分析需要对场地进行映射、球员追踪、球追踪、球员击球分析，以及其他一些因素，包括球的投球方式、角度、旋转、速度和轨迹。所有这些因素加在一起，增加了数据清洗和预处理的复杂性。

• 动态建模

  在板球中，就像在任何其他运动中一样，可能存在大量与追踪场上不同数量的球员、他们的属性、球以及潜在行动的多种可能性相关的变量。数据分析和建模的复杂性与分析过程中提出的预测问题的类型成正比，并且高度依赖于数据表示和模型。当寻求动态板球比赛预测时，例如，如果击球手以不同的角度或速度击球，会发生什么情况，那么计算、数据比较方面的挑战就会更大。

• 预测分析的复杂性

  板球中的许多决策都是基于以下问题：“如果球的投球类型是某种类型，那么击球手击球的特定类型次数是多少？”或者“如果击球手以某种方式回应投球，那么投手如何改变自己的路线和长度？”这种预测分析查询需要高度细粒度的数据集可用性，以及综合数据并创建高度准确的生成模型的能力。

NumPy 在板球分析中的作用#

体育分析是一个蓬勃发展的领域。许多研究人员和公司使用 NumPy 和其他 PyData 包，例如 Scikit-learn、SciPy、Matplotlib 和 Jupyter，除了使用最新的机器学习和 AI 技术外。NumPy 已被用于各种板球相关的体育分析，例如

• 统计分析：NumPy 的数值功能有助于估计观察数据或比赛事件在各种球员和比赛战术背景下的统计显著性，并通过与生成模型或静态模型进行比较来估计比赛结果。因果分析 和 大数据方法 被用于战术分析。

• 数据可视化：数据图表和可视化提供了对各种数据集之间关系的有用见解。

总结#

体育分析在专业比赛的进行方式方面改变了游戏规则，尤其是战略决策的制定方式，而直到最近，战略决策主要基于“直觉”或对过去传统的坚持。NumPy 为大量 Python 包奠定了坚实的基础，这些 Python 包提供了与数据分析、机器学习和 AI 算法相关的更高级的功能。这些包被广泛部署，以获得实时洞察，从而帮助决策制定，以实现改变比赛结果的目标，无论是在球场上还是在分析和推动板球运动的商业发展方面。找出导致板球比赛结果的隐藏参数、模式和属性，有助于利益相关者注意到游戏中原本隐藏在数字和统计数据中的洞察。