案例研究：板球分析，改变游戏规则的利器！

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，印度队前队长，在IPL为金奈超级国王队效力

关于板球#

说印度人热爱板球是一种保守的说法。这项运动在印度几乎每个角落都在进行，无论是农村还是城市，深受年轻人和老年人的喜爱，它连接着印度数十亿人口，这是其他任何运动都无法比拟的。板球得到了大量的媒体关注。其中涉及大量的金钱和名誉。在过去的几年里，技术确实改变了游戏规则。观众有多种选择，包括流媒体、锦标赛、经济实惠的移动端直播板球观看等。

印度板球超级联赛（IPL）是一个专业的Twenty20板球联赛，成立于2008年。它是世界上观众最多的板球赛事之一，2019年估值为67亿美元。

板球是一项数字游戏——击球手得分、投球手取到的三柱门、板球队赢得的比赛、击球手对某种投球攻击的特定反应次数等等。通过由NumPy等数值计算软件提供支持的强大分析工具，深入挖掘板球数据以提高表现、研究商业机会、整体市场和板球经济的能力，是一件大事。板球分析为比赛提供了有趣的见解以及关于比赛结果的预测智能。

如今，有丰富且几乎无限的板球比赛记录和统计数据可供获取，例如ESPN cricinfo和cricsheet。这些以及多个类似的板球数据库已被用于使用最新的机器学习和预测建模算法进行板球分析。媒体和娱乐平台以及与这项运动相关的专业体育机构利用技术和分析来确定提高比赛胜率的关键指标

• 击球表现移动平均值，
• 得分预测，
• 深入了解球员在不同对手面前的体能和表现，
• 球员对胜负的贡献，以便就球队组成做出战略决策

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，以提高球队整体表现并最大化获胜机会。
• 实时数据分析有助于在比赛期间获取洞察，以便球队改变战术，并有助于相关业务实现经济效益和增长。
• 除了历史分析，预测模型还被用于确定可能的比赛结果，这需要大量的数据处理和数据科学知识、可视化工具以及在分析中纳入新观测结果的能力。

挑战#

• 数据清洗和预处理

  IPL已将板球从经典的测试赛形式扩展到更大的规模。每个赛季各种形式的比赛数量增加了，数据、算法、新的体育数据分析技术和模拟模型也随之增加。板球数据分析需要场地映射、球员追踪、球追踪、球员击球分析，以及涉及球如何投出、其角度、旋转、速度和轨迹等其他几个方面。所有这些因素共同增加了数据清洗和预处理的复杂性。

• 动态建模

  在板球运动中，就像其他任何运动一样，可能存在大量与跟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，计算和数据比较方面会变得更具挑战性。

• 预测分析的复杂性

  板球中的许多决策都基于诸如“如果球的投出方式是特定类型，击球手多久会打出某种球？”或“如果击球手以某种方式回应投球，投球手如何改变其投球线和长度？”等问题。这种预测分析查询需要高度精细的数据集可用性，以及综合数据和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以及Scikit-learn、SciPy、Matplotlib和Jupyter等其他PyData包，此外还使用了最新的机器学习和AI技术。NumPy已用于各种与板球相关的体育分析，例如

• 统计分析：NumPy的数值计算能力有助于在各种球员和比赛战术背景下，评估观测数据或比赛事件的统计显著性，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：数据绘图和可视化提供了对不同数据集之间关系的有用见解。

总结#

在职业比赛的进行方式，特别是战略决策的制定方式上，体育分析是改变游戏规则的利器，而在此之前，这些决策主要基于“直觉”或遵循传统。NumPy为大量Python包奠定了坚实的基础，这些包提供了与数据分析、机器学习和AI算法相关的高级功能。这些包被广泛部署，以获取实时洞察，帮助做出改变比赛结果的决策，无论是在场上还是为了从板球比赛中推断并推动业务发展。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那些否则隐藏在数字和统计数据中的比赛洞察。