近年来，体育竞赛发生了很大变化，而且仍有很多需要发展的地方。 .Grand View Research 的数据显示，2020 年体育分析市场规模超过 9.2 亿欧元，预计到 2025 年将增至 33.8 亿欧元据《国家报》报道。在这些计算中，考虑到体育大数据首先用于从竞争对手那里获取情报，制定具体策略并吸引人才。
它们是中期估计，但今天收集有关运动表现及其治疗的数据已成为关键。我们可以说：“大数据和高级分析是 彻底改变体育世界 在许多体育实体中，大数据数据分析师的形象正变得至关重要，他们总是在寻求改进和竞争优势。”.
但是......这场革命是关于什么的？大数据在足球中的引入有助于增强球员的能力并提高他们的表现，为技术人员提供预测并做出有关阵容的相关决策的机会。此外，不可否认的是，它的应用对信息管理产生了影响，使团队能够以前所未有的方式进行详尽的评估，并有助于防止伤害。
这样，通过大数据和数据分析的应用，我们可以获得更完整的体育管理模型。以及在足球队中的出色表现。这迫使未来的足球研究采取更全面的多学科方法，教练组主要包括表现分析师、运动科学家和生物力学专家，以便理解复杂的数据集。因此，数据分析师和体育分析师之间的未来合作将是更有效地应用这些方法的关键。而且，越来越依赖更先进的数据分析技术给未来的体育科学家带来了新的挑战。
那么，什么是 大数据 在足球方面？大量数据或信息的积累，以及在分析所述数据的过程中用于查找重复模式的程序。在其中 足球 该术语包含在信息和通信技术（ICT）领域。
大数据是指我们所做的一切都会留下（或不留下）数字痕迹，可以收集、转换和分析这些痕迹以做出决策。
为什么在足球中使用大数据？
了解自己和对手
自体育大数据出现以来一直至关重要的方面之一是 制定数据驱动策略。 “提供的多个选项本质上与对自己和对手球队的分析相关，通常称为竞争环境。从这个意义上说，使用了多种指标，一些更个性化，另一些则更少，这些指标有助于客观地描述游戏模型、系统、空间占用，当然还有球队和球员的特征，”首席执行官 David R. Sáez 说道。 .体育数据校园。
Sports Data Campus 的首席执行官强调，视频分析越来越受到人们的关注。有许多报告依靠观看视频图像来得出结论。新的图像分析技术使得从这些文档中获取越来越多的信息成为可能。
足球分析师丹尼尔·佩雷斯（Daniel Pérez）专注于个人运动，通常更容易分析。 “例如，在自行车运动中，[大数据]被广泛用于实时衡量个人表现。通过这种方式，他们可以尝试预测自行车手在任何时候需要付出的努力才能达到一定的表现。自行车运动的表现在某些方面比足球更简单。因此，它在今天要有效得多。”.
避免球员受伤
对运动员和运动员的关怀是数据分析的另一个重要应用。 “它的使用不仅是为了延长你的运动生涯，也是为了最大限度地减少受伤的风险，”萨斯解释道，他指的是足球。
在这里，信息来自非常多样化的来源，这会影响运动员的健康。 “运动、生物特征、物理、遗传和化学数据被汇集在一起。它们都被用来设计具有个性化负荷管理的训练模型，目的是防止受伤，特别是由肌肉超负荷引起的受伤。”.
人才引进
无论是在足球还是其他运动中，高级分析在签约中的作用都很突出。在美丽运动中，目前主要的应用是：招募人才。
在足球比赛中，你可以有一个具有某些特征的球员，他在你的球队中表现出色，也就是说，在他与场上其他 10 名球员互动的情况下，不能不指出对手也扮演着值得单独分析的角色。大数据可以帮助您使用正确的变量在任何场合找到合适的球员。
在收集有关比赛和球员表现的信息后，必须对其进行处理。这是另一个关键部分，因为它定义了什么是重要的以及重要到什么程度。与此同时，在这个阶段，对最终结果不太重要的因素的权重也得到了调整。
数据清洗和处理通常通过R或Python等编程语言来完成。 PySpark 在机器学习模型和算法的设计或使用方面脱颖而出，专注于分析、预测或人工智能模型的设计。
展示
一旦进行了处理，根据将要处理结果的用户，结果会以一种或另一种方式呈现。关于仪表板的设计或报告的呈现，有多种工具。被称为“可视化”的部分是该过程高效的关键。
在许多情况下，这种可视化是针对教练、体育总监、物理治疗师等人的。简而言之，就是必须对比赛和运动员的某些方面做出决定的人。但它们不是专门的数据配置文件，因此必须以易于查看的方式传输信息。
知情决策
从这里开始，整个过程得出的结论就开始发挥作用。它们成为决策的一个因素，而且越来越重要。教练、球探或体育总监在决策过程中越来越多地使用大数据工具，但数据分析师与这些体育专业人士并没有分开。在体育环境中工作的数据科学家必须清楚比赛的概念，这一点至关重要，因为他们从创世阶段开始的分析将具有更多的价值。
毕竟，我们必须记住，大数据是用来补充体育专业人士的知识的。它的使用正在增长，但不同学科之间仍然不平衡。个人运动和团队运动之间应该有所区别，因为在个人运动中需要分析的变量较少，并且环境更容易控制。在团队运动中，可能性成倍增加。关键和复杂性在于交互。因此分析起来比较困难。
请继续关注本文的第二部分，我们将告诉您有关如何应用它的所有信息！
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