Spor analitiği

Vikipedi, özgür ansiklopedi

Spor analitiği, bir takıma veya bireye rekabet avantajı sağlayabilecek ilgili, tarihsel istatistiklerin bir koleksiyonudur. Bu verilerin toplanması ve analizi yoluyla spor analizleri, hem spor etkinlikleri sırasında hem de öncesinde karar vermeyi kolaylaştırmak için oyuncuları, antrenörleri ve diğer personeli bilgilendirir. "Spor analitiği" terimi, ana akım spor kültüründe, Oakland Athletics Genel Müdürü Billy Beane'in ( Brad Pitt tarafından oynanır) bir rekabetçi takım oluşturmak için analitik kullanımına büyük ölçüde güvendiği 2011 filmi Moneyball'un yayınlanmasının ardından popüler hale geldi. asgari bütçe.

Spor analitiğinin iki temel yönü vardır: saha içi ve saha dışı analitik. Saha içi analizler, " Red Sox'taki hangi oyuncu takımın hücumuna en çok katkıda bulundu?" gibi sorular da dahil olmak üzere takımların ve oyuncuların sahadaki performansının iyileştirilmesiyle ilgilenir. veya " NBA'deki en iyi kanat oyuncusu kim?" vb. Saha dışı analitik, sporun ticari yönü ile ilgilenir. Saha dışı analitik, bilet ve ürün satışlarını artırmaya, taraftar katılımını iyileştirmeye vb. yardımcı olacak veriler aracılığıyla bir spor organizasyonuna veya vücut yüzeyi kalıplarına ve içgörülere yardımcı olmaya odaklanır. Saha dışı analitik, esas olarak hak sahiplerinin daha yüksek büyümeye ve artan kârlılığa yol açacak kararlar almasına yardımcı olmak için verileri kullanır.[1]

Son yıllarda teknoloji ilerledikçe, veri toplama daha derinlemesine hale geldi ve nispeten kolaylıkla yapılabilir. Veri toplamadaki ilerlemeler, spor analitiğinin de büyümesine izin vererek, gelişmiş istatistiklerin ve makine öğreniminin [2] geliştirilmesine ve ayrıca oyun simülasyonları gibi şeylerin oyun öncesinde takımlar tarafından yürütülmesine izin veren spora özel teknolojilere yol açmıştır. taraftar edinme ve pazarlama stratejilerini geliştirin ve hatta sponsorluğun taraftarların yanı sıra her takım üzerindeki etkisini anlayın.[3]

Spor analitiğinin profesyonel sporlar üzerinde sahip olduğu bir diğer önemli etki de spor kumarı ile ilgilidir. Derinlemesine spor analitiği, ister fantezi spor ligleri ister gece bahisleri olsun, spor kumarını yeni seviyelere taşıdı, bahisçiler artık karar vermelerine yardımcı olmak için daha fazla bilgiye sahipler. Hayranlara bahis ihtiyaçları için en güncel bilgileri sağlamaya yardımcı olmak için bir dizi şirket ve web sayfası geliştirilmiştir.[3]

Spora özel analitik araçlar ve ölçümler[değiştir | kaynağı değiştir]

Beyzbol Ligi (MLB)[değiştir | kaynağı değiştir]

Erken tarih[değiştir | kaynağı değiştir]

Beyzbol, 1964'te Earnshaw Cook'un Percentage Baseball'u yayınlamasıyla spor analitiğini benimseyen ilk sporlardan biriydi. Bu, ulusal medyanın dikkatini çekmek için spor analitiğine atıfta bulunan ilk yayındı.[4] 1981'de Bill James, beyzbol için önde gelen spor analitik kuruluşlarından biri olan SABR'ın (Amerikan Beyzbol Araştırmaları Derneği) [5] ulusal öneme sahip olmasına yardımcı oldu . 1981).[6]

1984'te New York Mets yöneticisi Davey Johnson, bilinen bir spor organizasyonunun spor analitiğinin kullanımını savunan ilk bilinen üyesi oldu. Baltimore Orioles ile geçirdiği süre boyunca Johnson, organizasyonu, takımın en uygun başlangıç kadrosunu belirlemek için FORTRAN beyzbol bilgisayar simülasyonunu kullanmaya ikna etmeye çalışmıştı. Mets'in yöneticisi olarak Johnson, bir ekip çalışanına, ekibin rakiplerinin yeteneklerini ve eğilimlerini daha iyi anlamak için karmaşık istatistiksel modeller çalıştırmak için bir dBASE II uygulaması yazma görevi verdi.[7] Yirminci yüzyılın sonlarına doğru spor analitiği, birçok Major League Beyzbol kulübünün, özellikle de Oakland A's, Boston Red Sox ve Cleveland Indians'ın yönetimi tarafından önemli bir kabul görmüştür.

Aynı zamanda, beyzbol taraftarları ve spor medyası, oyunu anlamanın ve raporlamanın bir yolu olarak spor analitiğini benimsemeye başlamıştı. 1996'da Beyzbol İzahnamesi [8] sabermetrik araştırmaları ve ilgili bulguları sunmak ve ayrıca EqA, Davenport Çevirileri (DT'ler) ve VORP . Baseball Prospectus, New York Times En Çok Satan kitaplar yayınlayan ve haftalık radyo programlarına ve podcast'lere ev sahipliği yapan bir istatistikçi ve yazar ekibi kullanan çok kanallı bir spor medya kuruluşu haline geldi.

MLB, oyunun en parlak beyinlerinden bazılarının büyük veya küçük lig beyzbol maçının sıcağına asla ayak basmamasıyla, birkaç yıldır spor analitiğinde standardı belirledi. Chicago Cubs'tan Theo Epstein, profesyonel bir beyzbol maçına hiç uyum sağlayamayan akıllardan biri; bunun yerine Epstein, kararlarının çoğunu vermek için Yale Üniversitesi eğitimine ve oyunun arkasındaki sayılara güveniyor.[9] Epstein, beyzbolun en ünlü iki galibiyet serisini (2004'te Boston Red Sox'un Great Bambino'nun laneti ve 2016 Dünya Serisi gibi yakın bir tarihte, Chicago için World Series galibiyetleri arasındaki 108 yıllık kuraklığın sona ermesine yardımcı olması) sona erdirme rolüyle tanınır. Cubs), büyük lig beyzbolunda yılların büyük lig oynama deneyimine dayanmayan büyüyen bir topluluğun üyesidir. Bu topluluk, beyzbolda on yıllardır var olan derinlemesine istatistik koleksiyonu sayesinde büyüyebildi. MLB'de analitiklerin nispeten yaygın olmasıyla, oyunun analizinde hayati hale gelen ve aşağıdakileri içeren çok sayıda istatistik vardır:

  • Vuruş ortalaması, beyzbolda en çok tartışılan istatistiklerden biridir . Bir oyuncunun vuruş ortalaması, vuruş sayısının o oyuncu için vuruş sayısına bölünmesiyle belirlenir. Bu istatistik, bir oyuncunun eğilimlerini ve genellikle hangi vuruşun onları vurduğunu gösterir ve onların sahada zorlandıkları sahaları belirlemelerine yardımcı olabilir.[10]
  • Taban yüzdesi, bir oyuncunun bir vuruş, yürüyüş veya bir saha tarafından vurularak tabana ulaşma yüzdesidir. Bu, isabetlerin ötesinde göründüğü ve daha da önemlisi, bir vurucunun plakaya atılmaktan ne kadar sıklıkla kaçınabileceğini gösterdiği için önemli bir hücum statıdır. Bu, vuruş ortalamasından daha derinlemesine bir hücum istatistiğidir, çünkü her ikisi de bir oyuncunun sopayı nasıl idare ettiğinin göstergeleri olan yürüyüşleri ve sahadan vurulmayı hesaba katar. Sabermetrics, bir oyuncunun kendi taban yüzdesini, üretkenliği ve nihayetinde bir oyuncu olarak toplam değerini yükseltmek için yaklaşımını değiştirmeye yardımcı olabilir.[11]
  • Slugging ortalaması, bir oyuncunun vuruşlarda kazandığı üs sayısını belirleyen hesaplamadır. Bu durumu belirlemek için, kazanılan üs sayısı yarasa sayısına bölünür. Bu, bir vurucunun gücünü ölçmek için iyi bir ölçüdür, çünkü yavaşlama ortalamaları ne kadar yüksek olursa, ekstra üsler için vurma olasılıkları o kadar yüksek olur (örneğin, ikili, üçlü veya ev sahibi koşu ). Ağırbaşlılar için analitik, plakada karar vermeyi iyileştirmelerine yardımcı olabilir. Şimdi, vurucular karşılaşacakları atıcıların eğilimlerini inceleyebilir, böylece vuruş yapmadan önce kendilerini tanıyabilirler.[12]
  • WHIP, Yürüyüşler artı H'yi ifade eder ve atıcının hem vuruşlarda hem de yürüyüşlerde kaç temel koşucuya izin verdiğini gösterdiğinden, bir sürahi başarısını ölçmenin güçlü bir yolu olarak görülme eğilimindedir. Bu aynı zamanda bir sürahinin verimliliğine bakmak için bir yöntemdir. Artık, atıcılar karşılaşacakları yaklaşan dizilişi inceleyebilir ve plakanın neresinde durdukları, hangi sahaları kovalama eğiliminde oldukları ve alanın hangi bölümünü vurmayı sevdikleri gibi vuruş eğilimlerine odaklanabilirler.[13][14]

Ulusal Basketbol Birliği (NBA)[değiştir | kaynağı değiştir]

Houston Rockets'tan Daryl Morey, oyuncu değerlendirmesinin önemli bir yönü olarak gelişmiş metrikleri uygulayan ilk NBA genel menajeriydi.[15] Morey'nin işe alınmasını takip eden yıllarda, NBA hızlı bir şekilde gelişmiş metrik tabanlı oyuncu değerlendirme uygulamalarını benimsemeye başladı. 2012'de John Holliger, Memphis Grizzlies'in Basketbol Operasyonlarından Sorumlu Başkan Yardımcısı olmak için ESPN'den ayrıldı.

Profesyonel basketbol ön bürolarının ötesinde, Basketball Reference gibi büyük spor medyası web siteleri, profesyonel ve kolej basketbolu organizasyonları, spor medyası üyeleri ve taraftarlar için gelişmiş metriklerin toplanması, sentezi ve yayılmasına adanmıştır.

NCAA kolej basketbolu[değiştir | kaynağı değiştir]

Kuzey Carolina, teknik direktör Frank McGuire yönetiminde, rekabet avantajı elde etmek için gelişmiş topa sahip olma ölçütlerini kullanan bilinen ilk basketbol organizasyonuydu. O zamandan beri, basketboldaki spor analitiği meraklıları, her oyuncunun ve her takımın sahadaki verimliliğini ölçen ağırlıklı istatistikler oluşturdu. Basketbola özgü gelişmiş metriklerin çoğu, bir oyuncunun artan takım katkılarının kullanım hacminden bağımsız olarak ölçülmesini sağlamak için dakika başına bir ölçüm içerir.

Ulusal Futbol Ligi (NFL)[değiştir | kaynağı değiştir]

2003 yılında, spor analitiği odaklı web sitesi Football Outsiders, futbolun ilk kapsamlı gelişmiş metriği olan DVOA'ya (ortalama üzerinde savunma ayarlı değer),[16] öncülük etti ve bu, bir oyuncunun her oyundaki başarısını, aşağıdakiler de dahil olmak üzere bir dizi değişkene dayalı olarak lig ortalamasıyla karşılaştırır. aşağı, mesafe, sahadaki konum, mevcut puan farkı, çeyrek ve rakibin gücü. Futbol Yabancılar'ın çalışmaları o zamandan beri spor medyası kuruluşunun analitik üyeleri tarafından geniş çapta alıntılandı. Birkaç yıl sonra, Pro Football Focus, kısa sürede gelişmiş bir oyuncu derecelendirme sistemi içeren kapsamlı bir istatistiksel veritabanı başlattı.[17] Advanced Football Analytics (başlangıçta Advanced NFL Stats), NFL oyuncuları için EPA'ya (beklenen puanlar eklendi) ve WPA'ya (kazanma olasılığı eklendi) sahiptir.

Grantland'ın önde gelen futbol yazarı Bill Barnwell, Pro Football Prospectus için yazdığı bir parçada atıfta bulunduğu, bireysel bir oyuncunun gelecekteki performansını tahmin etmeye odaklanan ilk metrikleri, Hız Skorunu yarattı. Geri koşu başarısıyla ilgili verileri analiz ettikten sonra Barnwell, NFL seviyesindeki en başarılı geri dönüşlerin hem hızlı hem de ağır olduğunu keşfetti, bu nedenle Hız Skoru, daha büyük, genellikle daha güçlü, geri dönüşlere bir prim atayarak 40 yarda koşu sürelerini ağırlaştırdı.[18]

NFL'de spor analitiği kullanımının itici güçlerinden biri, fantezi futbolun büyümesi olmuştur. Fantezi spor yazarı, CD Carter ve XN Sports, NumberFire ve uzun biçimli fantezi futbol analiz sitesi Rotoviz.com'daki meslektaşları, kendilerine "degens" olarak atıfta bulunan fantazi futbol spor yazarlarından oluşan gayri resmi bir alt kültür oluşturdular. Degen hareketi, geçmiş futbol performanslarını daha iyi açıklayan ve gelecekteki oyuncu üretimini tahmin etmeye çalışan çok sayıda Amerikan futbolu verimlilik ölçütünün yaratılmasından sorumludur. Yüksekliği Ayarlı Hız Puanı,[19] Kolej Dominator Derecelendirmesi,[20] Hedef Primi,[21] Yakalama Yarıçapı,[22] Net Beklenen Puan (NEP),[23] ve Üretim Primi,[24] yakın zamanda tarafından oluşturuldu ve dağıtıldı. degen yazarları ve matematikçiler. Bu yazarların çalışmalarını temel alan PlayerProfiler.com gibi siteler, çok çeşitli yerleşik gelişmiş metrikleri, sıradan spor tutkunlarının hoşuna gidecek şekilde tasarlanmış tek bir oyuncu anlık görüntüsüne ayrıştırır.[24]

Ulusal Hokey Ligi (NHL)[değiştir | kaynağı değiştir]

NHL, başlangıcından bu yana istatistikleri tutmaktadır, ancak analitik tabanlı karar vermenin nispeten yeni bir uygulayıcısıdır. Toronto Maple Leafs, 2014 yılında genel müdür yardımcısı Kyle Dubas'ı işe aldıklarında, NHL'de büyük ölçüde analitik geçmişe sahip bir yönetim üyesini işe alan ilk ekipti. MLB'deki Theo Epstein'a benzeyen Dubas, hiçbir zaman profesyonel bir oyuna uyum sağlamadı ve karar vermek için hem şimdi hem de geçmişte oyuncuların gecelik olarak ürettiği sayılara güveniyor.[25]

  • Corsi istatistiği, takımlar, taraftarlar ve medya benzer şekilde şut denemesi farkını izlemek için Corsi istatistiğine güvendiğinden, NHL genelinde yaygın olarak benimsenen gelişmiş bir istatistiktir.[26] Corsi, hokey oyunundaki en bilgilendirici tek istatistik olarak kabul edildi, çünkü bir takımın hem hücum hem de savunma oyununa ve bir takımın diske sahip olduğu süreye ilişkin fikir verebilir.[27]

Profesyonel Golf Birliği (PGA) Turu[değiştir | kaynağı değiştir]

PGA Tour, sezon boyunca çok miktarda veri toplar. Bu istatistikler, bir oyuncunun turnuva oyununda yaptığı her şutu takip eder, topun ne kadar uzağa gittiği ve her şutun tam olarak nereden oynandığı ve nerede bittiği hakkında bilgi toplar. Bu veriler, birkaç yıldır oyuncular ve koçları tarafından antrenman seansları ve turnuva hazırlıkları sırasında kullanılmış ve bu oyuncunun turnuva oyununa başlamadan önce geliştirmesi gereken alanları vurgulamıştır.

  • Shotlink veri toplama, golf oyununda veri toplama biçiminde devrim yarattı. 2003 yılında tam zamanlı olarak tanıtılan Shotlink, PGA Tour'da yapılan her atıştan kesin veri toplamak için stratejik olarak yerleştirilmiş bir dizi lazerli telemetre ve kameraya güveniyor.[28] Bu verilerle oyuncular, oyunlarının iyileştirilmesi gereken alanlarını görebilir ve yıldan yıla daha geniş bir temelde, oyuncular ilgili turnuva hazırlığına izin vermek için önceki yıllardaki kurs istatistiklerini inceleyebilir. Sağlanan yıldan yıla istatistiklerin yanı sıra, oyuncular ve taraftarlar da bu istatistiklere dakika hızına kadar kolayca erişebilir ve bu verilere son derece yüksek bir hız verir. Shotlink ayrıca, tasarımcıların profesyonel golfçülerin en güncel istatistiklerine sürekli erişime sahip olması ve bu tasarımcıların dünyanın en iyi oyuncuları için bir meydan okuma sağlayabilecek sahalar oluşturmasına olanak sağlaması nedeniyle golf sahası tasarımı dünyasına damgasını vurdu.[28]

Futbol[değiştir | kaynağı değiştir]

Futbol, takımların oyuncuların kondisyonları hakkında bilgi alması için oyuncuların ve topun konum verileri gibi izleme verilerini kullanır.[29] Bu veriler aynı zamanda Yapay Zeka kullanılarak atılan golleri tahmin etmek için hücum performansını değerlendirmek için de kullanılmıştır.[30] Diğer yaklaşımlar arasında top sürme ve pas dahil.[31] Nagoya Üniversitesi'nde ayrıca savunmacı odaklı top kurtarmayı kullanma ve metrik olarak saldırıya uğrama potansiyelini araştırmak için araştırmalar yapılıyor ve Japon J1 Ligi'nden alınan verilerle takımlar tarafından kullanılan stratejileri tahmin etmek için başarıyla kullanılıyor.[32]

Tarih[değiştir | kaynağı değiştir]

Birçok istatistikçi, spor analitiğinin popülerleşmesini mevcut Oakland Athletics Genel Müdürü Billy Beane'e bağlıyor . Minimalist bir bütçeye sahip olan Beane, oyuncuları değerlendirmek ve personel kararları vermek için bir tür spor analitiği olan sabermetrics'e güveniyordu.

Koşucuları tabana almanın önemini anlayan Beane, taban yüzdesi daha yüksek olan takımların sayı kazanma olasılığının daha yüksek olduğu mantığıyla taban yüzdesi yüksek oyuncular almaya odaklandı. Ayrıca, gözden kaçan başlangıç sürahilerini satın alarak, genellikle büyük bir isim sürahisinin gerektirebileceği fiyatın çok altında bir fiyata alarak son derece kısıtlı bir bütçeyle başarı elde etmeyi başardı. Beane's Athletics başarıya ulaşmaya başladığında, diğer büyük lig takımları dikkat çekti. Benzer bir yaklaşımı benimseyen ikinci ekip, 2003 yılında Theo Epstein'ı geçici genel müdür yapan Boston Red Sox oldu. MLB'de işe alınan en genç genel müdür olmaya devam eden Epstein, o sırada oldukça düzensiz olan sıfır profesyonel oyun deneyimi ile pozisyona geldi. Epstein, Billy Beane'inkine benzer bir yaklaşım kullanarak, 2004'te örgütün 86 yılda ilk Dünya Serisini kazanan ve iddia edilen Bambino Laneti'ni kıran bir Boston Red Sox takımı kurmayı başardı. Pek çok uzman, Epstein'ın başarısının bir kısmını, veriye dayalı karar vermeyi kullanarak yatırım sektöründe önemli başarılar elde eden Boston Red Sox sahibi John W. Henry'ye bağlıyor. Sahibi olarak Henry, söz konusu veriye dayalı karar verme ve sabermetri kullanımı olduğunda Epstein'a önemli bir hareket alanı sağladı, çünkü bu tür araçların hem sporda hem de iş dünyasında başarıya ulaşmadaki etkisini biliyordu. Boston'daki başarısından bu yana Epstein, 2016'da Chicago Cubs'ı 108 yıl sonra ilk World Series şampiyonluğuna götürdüğü Chicago'ya geçti. Daha yakın zamanlarda, NBA'den Houston Rockets gibi takımlar, ön büro ve saha kararlarını dikte etmek için analitiklere yoğun bir şekilde odaklandı. Rockets'ın Genel Müdürü Daryl Morey, üç sayılık atışları vurgulamaya karar verdi ve argümanını desteklemek için analitiği kullandı.[33] Sonuç olarak, Rockets çok daha fazla üç sayılık atışlar yapmaya başladı ve hatta tomurcuklanan uzun adamı Clint Capela'yı takas etti.[34]

Analitik tabanlı stratejilerin ve karar vermenin beyzboldaki başarısı, diğer profesyonel spor liglerindeki yöneticiler tarafından not edildi. Bugün, bırakın tüm bir analitik departmanını bırakın, kadrosunda en az bir analitik uzmanı olmayan herhangi bir profesyonel organizasyon bulmakta zorlanacaksınız.[35] Büyük ölçüde analitik tabanlı bir yaklaşım kullanarak büyük başarı elde eden ekiplerden bazıları şunlardır:

Önemli uygulamalar[değiştir | kaynağı değiştir]

Houston Astros (MLB)[değiştir | kaynağı değiştir]

Astros, karar verirken büyük ölçüde analitiklere güveniyor. Ekipte karar bilimleri direktörü, tıbbi risk yöneticisi ve matematik modelleyici gibi unvanlara sahip çalışanlar bulunmaktadır.[36] Analitiği yalnızca oyuncu işlemleri ve transferler için kullanan diğer profesyonel ekiplerin aksine, Astros, sahada nasıl oynayacaklarına dair kararlar almak için analitiği kullanmaya başladı ve "geçen sezon MLB'deki diğer tüm takımlardan daha fazla defansif kayma uyguladı. " [36] Bu yaklaşımı kullanarak, Houston Astros, 2017'de franchise tarihindeki ilk World Series zaferini elde etti .[37]

San Antonio Spurs (NBA)[değiştir | kaynağı değiştir]

SportVU'nun ilk uygulayıcılarından biri olan San Antonio Spurs, birkaç yıldır rakiplerine karşı rekabet avantajı elde etmek için analitiği kullanıyor. Bir takım olarak Spurs, üçlü sayının önemine odaklandı ve sonuç olarak üç sayılık denemelerde sürekli olarak lig lideri arasında yer alıyor. "Üçlü"nün önemini anlayan takımlar, sahanın savunma tarafında üçlüğü savunmakta amansız olduklarından, sahanın hücum tarafının ötesine geçer.[36]

Chicago Blackhawks (NHL)[değiştir | kaynağı değiştir]

2009'da Chicago Blackhawks, kendileri için analitik değerlendirmeler üretmek üzere bir dış şirkete başvurdu.[36] Daha sonra, Blackhawks, altı sezonda üç Stanley Kupası kazanarak NHL'de benzersiz bir başarı elde etti. Bu başarı ile Blackhawks yönetimi için bir dizi zor karar geldi, çünkü genellikle her bir kupa turundan sonra sadece bir çekirdek oyuncu grubuna tutunabiliyorlar, diğer önemli oyuncular ise Blackhawks'ın NHL'nin maaş sınırı altında eşleşemeyeceği teklifler alıyor. Ancak, bu analitik tabanlı sistemi kullanarak, takım, diğer takımlar tarafından değer verilmeyen ancak Blackhawks'ın oyun tarzına iyi uyacak oyuncular bularak bu boşlukları sürekli olarak doldurmayı başardı. Çoğu zaman, bu şekilde bir araya getirilen bir takım ezici görünse de beklentilerin üzerinde performans gösterir. Bu strateji, rekabetçi bir ekip oluşturmak için sınırlı finansal özgürlüğe sahip ekipler tarafından benimsenebilir.[38] Bu süreç, analitik temelli karar verme ile ilişkilendirilebilecek uzun ömürlülüğün bir başka örneğini sağlayan Blackhawks tarafından geliştirildi.[39]

Bahis[değiştir | kaynağı değiştir]

Spor analitiğinin oyun alanında önemli bir etkisi oldu ancak spor analitiği, küresel bahis endüstrisinin yaklaşık %13'ünü oluşturan büyüyen spor kumar endüstrisine de katkıda bulundu.[40] 700-1000 milyar dolar arasında bir değere sahip olan spor kumar, hevesli spor hayranlarından eğlence amaçlı bahis oynayanlar kadar her türden grup arasında son derece popülerdir, sonuçlara hiçbir şey katmadan profesyonel bir spor etkinliği bulmakta zorlanacaksınız. Birçok kumarbaz, karar verirken ellerinde olan bilgi ve analitik bolluğu nedeniyle spor kumarına ilgi duyar. Bir kumarbaz olan Bob Stoll, kolej futbolunda zamanın %56'sında (575-453) çizgiye karşı başarılı bir şekilde bahis oynayarak birkaç yıldır analitik eğrisinin önünde olmuştur, %52,4'ün üzerinde bir kazanma yüzdesi olarak önemli bir oran olarak kabul edilir. karlı. Taraftarlar için bu kadar açık bir şekilde mevcut olan istatistik sayısı ile Stoll, iç saha ve deplasman kayıtları, tümen/bölüm dışı takımlara karşı rekor, acele başına koşu sahaları vb. gibi bir dizi farklı istatistiği birleştirerek, ödeme yapan eğitimli seçimler yapmak için yarısından fazlası kapalı.[41]

Akademik araştırmalardan elde edilen sonuçlar, Twitter'ın futbol maçlarında sonuçları tahmin etmek için faydalı olacak kadar bilgi içerdiğine dair kanıtlar gösteriyor.[42]

Spor kumarının popülaritesi ile birlikte bir dizi spor bahis hizmetinin gelişimi geldi. "Spor bahisleri hizmetleri, şirketler William Hill, Ladbrokes, bet365, bwin, Paddy Power, betfair, Unibet ve daha pek çoğu, web siteleri ve çoğu durumda bahis mağazaları aracılığıyla. 2012'de William Hill, şirketle birlikte bahis / bahis oynanarak toplamda yaklaşık 30 milyar ABD doları ile yaklaşık 2 milyar ABD doları gelir elde etti." [40]

Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir]

  • Spor derecelendirme sistemi

Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir]

  1. ^ Ray, Sugato (22 Haziran 2017). "The Evolution and Future of Analytics in Sport". Proem Sports | Sports Analytics | Singapore & India. 4 Ağustos 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 5 Ağustos 2018. 
  2. ^ Soto Valero (1 Aralık 2016). "Predicting Win–loss outcomes in MLB regular season games – A comparative study using data mining methods". International Journal of Computer Science in Sport. 15 (2): 91-112. doi:10.1515/ijcss-2016-0007. 
  3. ^ a b "How Data Analytics Helps Coaches in Planning". WorkInSports (İngilizce). 21 Ağustos 2017. 21 Haziran 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 5 Ağustos 2018. 
  4. ^ Jay M. Bennett (2001). Curve Ball: Baseball, Statistics, and the Role of Chance in the Game. Springer. ss. 170-171. ISBN 0-387-98816-5.  Yazar |ad1= eksik |soyadı1= (yardım); Yazar eksik |soyadı2= (yardım)
  5. ^ "About SABR". 1 Kasım 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 20 Kasım 2023. 
  6. ^ "He Does It By The Numbers..." Sports Illustrated. 23 Aralık 2015 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 20 Kasım 2023.  Yazar |ad1= eksik |soyadı1= (yardım)
  7. ^ Porter, Martin (29 Mayıs 1984). "The PC Goes to Bat". PC Magazine. s. 209. Erişim tarihi: 24 Ekim 2013. 
  8. ^ "Baseball Prospectus — Escaping Bill James' Shadow" (PDF). SABR Statistical Analysis Committee. 2000. ss. 4-5. 17 Mayıs 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi (PDF). Erişim tarihi: 20 Kasım 2023.  Yazar |ad1= eksik |soyadı1= (yardım)
  9. ^ The Numbers Game. New York: St. Martin's Press. 2004.  Yazar |ad1= eksik |soyadı1= (yardım)
  10. ^ "Baseball Is Bringing Sports Analytics to the Forefront". BizTech (İngilizce). 10 Temmuz 2017. 21 Nisan 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 20 Nisan 2018.  Birden fazla yazar-name-list parameters kullanıldı (yardım); Yazar |ad1= eksik |soyadı1= (yardım)
  11. ^ "CHANGING THE GAME: The Rise of Sports Analytics". Forbes (İngilizce). 23 Nisan 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 22 Nisan 2018.  Birden fazla yazar-name-list parameters kullanıldı (yardım); Yazar |ad1= eksik |soyadı1= (yardım)
  12. ^ "Analysis | The statistical revelation that has MLB hitters bombing more home runs than the steroid era". Washington Post (İngilizce). 1 Haziran 2017. ISSN 0190-8286. 21 Nisan 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 22 Nisan 2018.  Birden fazla yazar-name-list parameters kullanıldı (yardım); Yazar |ad1= eksik |soyadı1= (yardım)
  13. ^ "Better Than WHIP?". Beyond the Box Score. 23 Nisan 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 22 Nisan 2018. 
  14. ^ "WHIP | FanGraphs Sabermetrics Library". www.fangraphs.com. 23 Nisan 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 22 Nisan 2018. 
  15. ^ "Rocket Science". Houston Press. 2007. 25 Mart 2015 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 20 Kasım 2023.  Yazar |ad1= eksik |soyadı1= (yardım)
  16. ^ "General Football Terms Glossary". Football Outsiders. 16 Mayıs 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 20 Kasım 2023. 
  17. ^ "History of ProFootballFocus". 1 Temmuz 2014 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 5 Ağustos 2014. 
  18. ^ "Pro Football Prospectus". Football Outsiders. 2008. 17 Mayıs 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 20 Kasım 2023.  Yazar |ad1= eksik |soyadı1= (yardım)
  19. ^ "Dominator Rating, Height-adjusted Speed Score, and WR Draft Rankings". Money In The Banana Stand. 2012. 28 Ocak 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 20 Kasım 2023.  Yazar |ad1= eksik |soyadı1= (yardım)
  20. ^ "Game Plan". 2012. 18 Temmuz 2014 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 6 Ağustos 2014.  Yazar |ad1= eksik |soyadı1= (yardım)
  21. ^ "Fantasy Football 2013 WR Review". XN Sports. 2013. 17 Mayıs 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 20 Kasım 2023.  Yazar |ad1= eksik |soyadı1= (yardım)
  22. ^ "The Catch Radius Project: In Search of Better TD Production". RotoViz. 2014. 17 Mayıs 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 20 Kasım 2023.  Yazar |ad1= eksik |soyadı1= (yardım)
  23. ^ "Glossary". NumberFire. 9 Haziran 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 20 Kasım 2023. 
  24. ^ a b "Terms Glossary". PlayerProfiler. 2014. 2 Kasım 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 20 Kasım 2023. 
  25. ^ "Appreciating The Importance of Sports Analytics in Hockey". www.workinsports.com (İngilizce). 24 Nisan 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 23 Nisan 2018. 
  26. ^ "Wilson: Don't know Corsi? Here's a handy-dandy primer to NHL advanced stats". www.calgaryherald.com. 12 Şubat 2015 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 23 Ekim 2016.  Birden fazla yazar-name-list parameters kullanıldı (yardım); Yazar |ad1= eksik |soyadı1= (yardım)
  27. ^ "The Future of Hockey Analytics". The Hockey Writers (İngilizce). 25 Eylül 2017. 24 Nisan 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 23 Nisan 2018. 
  28. ^ a b "ShotLink Is Making Golf Easier For Hacks And Harder For Pros". Forbes. 20 Aralık 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 24 Ekim 2016.  Birden fazla yazar-name-list parameters kullanıldı (yardım); Yazar |ad1= eksik |soyadı1= (yardım)
  29. ^ Andrzejewski M, Chmura J, Pluta B, Konarski JM. Sprinting activities and distance covered by top level Europa league soccer players. International Journal of Sports Science & Coaching. 2015;10(1):39–50.
  30. ^ Van Roy M, Robberechts P, Decroos T, Davis J. Valuing on-the-ball actions in soccer: a critical comparison of XT and VAEP. In: Proceedings of the AAAI-20 Workshop on Artificial Intelligence in Team Sports. AI in Team Sports Organising Committee; 2020.
  31. ^ Decroos T, Bransen L, Van Haaren J, Davis J. Actions speak louder than goals: Valuing player actions in soccer. In: Proceedings of the 25th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining; 2019. p. 1851–1861.
  32. ^ Kosuke Toda, Masakiyo Teranishi, Keisuke Kushiro, Keisuke Fujii. Evaluation of soccer team defense based on prediction models of ball recovery and being attacked: A pilot study. Published: January 27, 2022 https://doi.org/10.1371/journal.pone.0263051
  33. ^ "Moreyball: The Houston Rockets and Analytics". Digital Innovation and Transformation (İngilizce). 28 Eylül 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 25 Eylül 2020. 
  34. ^ "Rockets trade Clint Capela for Robert Covington, signaling all-in shift to small ball barring other moves". CBSSports.com (İngilizce). 30 Kasım 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 25 Eylül 2020. 
  35. ^ "Sports Analytics Have Changed the Game For Good". www.workinsports.com (İngilizce). 24 Nisan 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 23 Nisan 2018. 
  36. ^ a b c d "The Great Analytics Ranking". 21 Ağustos 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 20 Kasım 2023. 
  37. ^ "Astros' World Series win may be remembered as the moment analytics conquered MLB for good". The Washington Post. 29 Ocak 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 20 Kasım 2023. 
  38. ^ "Council Post: 'Moneyball': Using Sports Analytics Theories To Identify Inefficiencies In Your Business". Forbes (İngilizce). 3 Ağustos 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 28 Eylül 2020.  Yazar |ad1= eksik |soyadı1= (yardım)
  39. ^ "Bowman: Analytics give Hawks an advantage". ESPN.com. 24 Nisan 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 23 Nisan 2018. 
  40. ^ a b "Sports Betting - Statistics & Facts". Statista. 5 Ağustos 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 1 Mart 2018. 
  41. ^ "How Dr. Bob Uses Football Analytics for Profitable Gambling". 17 Mayıs 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 20 Kasım 2023. 
  42. ^ "Predicting wins and spread in the Premier League using a sentiment analysis of twitter" (PDF). 17 Mayıs 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi (PDF). Erişim tarihi: 20 Kasım 2023.  Yazar |ad1= eksik |soyadı1= (yardım)
"https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Spor_analitiği&oldid=32341981" sayfasından alınmıştır