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，效力于IPL的钦奈超级国王队

关于板球#

说印度人热爱板球是轻描淡写。这项运动几乎遍布印度的每一个角落，无论农村还是城市，深受年轻人和老年人的喜爱，将数十亿印度人联系在一起，这在其他任何运动中都是独一无二的。板球受到媒体的广泛关注。它涉及大量的金钱和名声。在过去几年中，科技彻底改变了游戏规则。观众们在流媒体、锦标赛、经济实惠的移动端直播板球观看等方面拥有更多选择。

印度超级联赛 (IPL) 是一家成立于 2008 年的职业 T20 板球联赛。它是世界上最受关注的板球赛事之一，2019 年估值$67 亿美元。

板球是一个数字的游戏——击球手的得分、投球手的得分、板球队获胜的次数、击球手对某种投球攻击做出某种反应的次数等等。利用强大的分析工具（由 NumPy 等数值计算软件提供支持）深入研究板球数据，以提高性能和研究板球的商业机会、整体市场和经济效益，这是一件大事。板球分析提供了对比赛的有趣见解，以及关于比赛结果的预测性情报。

如今，有大量几乎无限的板球比赛记录和统计数据，例如ESPN cricinfo 和 cricsheet。这些以及其他几个板球数据库已被用于板球分析，使用了最新的机器学习和预测建模算法。媒体和娱乐平台以及与该运动相关的专业体育机构使用技术和分析来确定提高获胜机会的关键指标。

• 击球表现移动平均线，
• 比分预测，
• 深入了解球员对不同对手的体能和表现，
• 球员对胜负的贡献，以便在团队构成方面做出战略决策。

关键数据分析目标#

• 体育数据分析不仅用于板球，还在许多其他运动中用于提高整体团队表现和最大化获胜机会。
• 实时数据分析可以帮助在比赛期间获得见解，以便团队和相关企业改变战术，以获得经济效益和增长。
• 除了历史分析之外，预测模型还被用来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 已将板球从经典的测试赛形式扩展到更大的规模。每个赛季在各种形式中进行的比赛数量有所增加，数据、算法、更新的体育数据分析技术和模拟模型也是如此。板球数据分析需要场地映射、球员追踪、球追踪、球员击球分析以及球的投递方式、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

  在板球中，就像任何其他运动一样，可能有很多变量与追踪球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有关。数据分析和建模的复杂性与分析过程中提出的预测性问题的类型成正比，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（例如，如果击球手以不同的角度或速度击球会发生什么）时，计算、数据比较方面的问题会变得更加具有挑战性。

• 预测分析的复杂性

  板球中的许多决策都是基于诸如“如果球的投递方式属于特定类型，击球手多久会打某种类型的球”，或者“如果击球手对他的投递做出某种反应，投球手如何改变他的线路和长度”之类的问题。这种预测性分析查询需要高度细粒度的可用数据集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 和其他 PyData 包（如 Scikit-learn、SciPy、Matplotlib 和 Jupyter），以及最新的机器学习和 AI 技术。NumPy 已被用于各种板球相关的体育分析，例如：

• 统计分析：NumPy 的数值能力有助于估计各种球员和比赛策略背景下观察数据或比赛事件的统计显着性，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用于战术分析。

• 数据可视化：数据绘图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，特别是战略决策的制定方式方面是一个改变游戏规则的因素，直到最近，这主要基于“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，这些包提供了与数据分析、机器学习和 AI 算法相关的更高级别的功能。这些包被广泛部署以获得实时见解，从而帮助做出改变游戏结果的决策，无论是在场内还是推断并推动围绕板球比赛的业务。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隐藏在数字和统计数据中的比赛见解。