包含足球赛事统计教程的词条

本文目录一览：

• 1、足球场上数据是怎么统计出来的

• 2、求一个统计足球比赛数据的程序源代码，请各位高人行行好吧！

• 3、如何从零开始成为一名足球赛事数据分析师

• 4、足球比赛中跑动数据是怎么计算出来的？

• 5、worldliveball足球分析软件怎么使用

• 6、如何从零开始成为一名足球赛事数据分析师？

足球场上数据是怎么统计出来的

Squawka的热点图是基于“与球相关的行为”，但分区图同样只能反映与球相关的行为，因为squawka、442的Statszone、WhoScored、EPLIndex等主流数据分析网站的数据提供商全都是Opta。

而Opta的统计方式是两个人对着电视屏幕，每人负责一个队来手动统计各类'event'，注意这里的数据全都是与球相关的event，所以不管最终数据形象化为Squawka中的地热图/分区图或者442Statszone中的Influence图或者WhoScored的平均站位图，都是根据有球行为(进攻防守都算上)来进行平均的。

而真正为俱乐部提供数据的公司(例如ProZone)是在球场各处放置八个摄像机，然后通过摄像机的影像，电脑自动模拟场上球员的位置(视觉化以后有点像FM里的二维比赛情景)，此外也会有人工统计，但很明显这个数据的量级比Opta要高出不少。举个例子，ProZone会统计球员的跑动，而且会进行细分成1.静止2.慢跑3.中速跑4.快速跑5.冲刺来进行统计;而且你还可以依靠模拟观察到例如防线四人组之间站位的距离等等。这个细化程度和统计手段都是Opta无法企及的。但即便是这样程度的数据在主教练的决策中依然是参考，人对于足球的理解和判断永远处于最核心位置。

我以前也曾经提过，现今公众能拿到的数据远远无法展示比赛的全貌，只能粗略反映一些趋势性的东西(而且依然可能会误导)。足球不是单纯的回合制游戏，每个区域和全局的联系繁多而且影响因素繁多，这些东西需要有经验的眼睛来审视比赛反复推敲，解读比赛是思维量很大的脑力劳动。

求一个统计足球比赛数据的程序源代码，请各位高人行行好吧！

你应该提供更加详细一点的资料啊!这样我们很难提供合适你的代码程序的!只要你提供越详细的资料,我们做出来的程序代码才可以对题的.

例如,上面所说的"可选任一联赛的数据输入" 这样的话要我们去找数据就不是很理想的了!

联赛类别更加详细一点,具体有什么联赛等等... 这些都要给我们提供尽可能详细一点.其实题目我已经知道你想要干什么的了,但是我没有资料我就无从下手了,尽管我可以从网上查阅相关资料.但是到底合不合适你我也无无从知道 对吧!!

所以.资料要齐全啊!

如何从零开始成为一名足球赛事数据分析师

第一阶段：初识数据分析

这个阶段是你学习数据分析的第一个月。核心的三本书就是：统计学、R IN ACTION、深入浅出数据分析。

第一星期：好好的阅读一下统计学这本教材。按照每天3个小时的时间，一个星期你至少能看完8章。踏踏实实的看完，课后习题不需要做，重点放在理解公式推导以及专业名字定义的理解上。

第二星期：有了统计学基础，R语言学习起来就不会太费劲。《R in action》 是公认的R语言经典教材。跟着书上的代码仔细的敲一笔遍，你不需要全部看完这本书，只需要学会前8章左右就差不多了。 学完后你会对统计学有一个更深的认识～

第三个星期：《深入浅出数据分析》这本书很大头，不是因为它内容多，而是因为它废话和插图多。很有意思的一本入门级别的教材，花一个星期好好的读一下，能学多少是多少。

第四个星期：查漏补缺。经过前三个星期的学习，你一定有不少的疑惑或者遗忘了某些知识。不要着急，这个星期就是用来好好回顾一下你本月所学的东西，不懂的定义再看看，不会的代码再敲敲，不懂的知识再google一下～

对了，再送你一个视频呗。讲的是如何利用EXCEL进行完整的数据分析流程：

初识数据分析-720P.zip_高速下载

第二阶段：升级你的技能

第一个月只是让你对数据分析有一个初步的认识，你已经可以秒杀20%左右的人了（我瞎猜的）

这个月就是要升级你的技能，在对已有的知识基础上做一个升华。本月任务较重，小伙伴需要动脑和动手的地方比较多。

第

一个星期：《数据挖掘导论》这本书绝对是一本良心教材。拿到手从第一章开始阅读，在一个星期之内能看多少就看多少。但是要尽量多看点，因为此书你可能要看

一辈子的～～不要做笔记，因为你做的笔记大部分时间都是在抄书，没啥意思的。数据挖掘可不是记忆的东西，是要靠理解的！

第二个星期：来来

来，python大法学起来。正所谓 life is short, I use python. 不要问那种烂大街的问题：R和PYTHON哪个好。

等你都学了，你就再也不会问这个问题了。

《利用PYTHON进行数据分析》是你学习PYTHON的不二之选，对着书，着重学习numpy,pandas两个包！

对了，也要学会怎么安装PYTHON这也是技术活！

第三个星期：为毛感觉前两个星期啥也没学到？乱七八糟的！

没事，这是正常的，难道你指望两个星期就能学完数据挖掘吗？

在此，你已经有了一定的Python,统计学，数据挖掘基础知识，那么是不是能够讲它们组合起来用一用呢？ scikit-learn，你值得拥有。

看不懂没关系，先去看看它们的文档以及那些莫名的专业词语。 然后接着学你的数据挖掘和PYTHON。

第四个星期：重复第三个星期的内容。对了，你是不是应该对R再做点事情呢？

第三阶段：准备一个小小的毕业吧

前两个月会过的很痛苦，很累，很烦躁！不用担心，你终于来到了第三个月，这个月与前两个月完全不一样，因为这个月会更加更加的痛苦！！

在

这个月，我们需要开始学习sql的相关知识。SQL绝对是数据分析师的必备技能，没有之一。作为这个星球上一个通用的语言，它的存在使得我们进行数据处理

时大大的提高了效率。既然SQL学了，那也就学学mysql吧，这是一个存储数据的东西，你说它重不重要呢？

这两个并不难学，稍微花点功夫就能入门了。

本月重点是重复第二个月的工作啊，继续研究统计学、数据挖掘、PYTHON还有那可爱的R语言。怎么研究？ 这个还要来问我吗？ 书单都在上面了～ 看着书复习就行。 不要忘了那个神技：scikit-learn

对了，如果你想去互联网公司投份简历，记得要把《网页分析》这本书好好的过一遍，相信我，你只要看一遍，就能打败百分之80 的面试官。因为他们压根看不起GA。

你看，三个月入门数据分析师，并不是不可能嘛～～ 我敢说，你这三个月学到的知识已经可以击败一大半的所谓的数据分析师们了～～ Do not ask why, Just do it !!

足球比赛中跑动数据是怎么计算出来的？

是通过摄像机，摄像机拍录下的所有信息都会被一套超级复杂的分析软件分解，这个软件可以随时统计出某个球员在比赛中跑动的距离。

这个软件既可以统计全队数据也可统计个人数据，比如操作人员单独锁定7号，那么软件就能在录像中找到7号队员，并且对他在赛场上的表现做出一系列分析，跑动的距离也马上就会得出来。所以播报某个球员的即时跑动距离并不是一件太复杂的事情。

遗憾的是国内比赛尚未引进此技术，国际上大型的足球赛事和一些高水平的联赛都引进了这套能够分析球员数据的软件，可是在国内这还是个相当陌生的东西。 国内大多数现役球员他们均表示自己也是听解说员说某某跑了多少米，至于数据怎么出来的还不了解。

目前一名职业足球运动员全场的累计跑动距离平均为10000米，最差的在6000米左右，好的能高达12000米。在职业化前中国球员在联赛中跑动距离为4000~5000米，在甲A联赛初期平均跑动距离8000米左右，中国女足巅峰时期跑动距离9000~10000米。中超联赛球员平均跑动距离7000米左右，一些球员甚至一场比赛只跑3000多米。在国内比赛能跑10000米的队员简直屈指可数。

worldliveball足球分析软件怎么使用

方法如下：

1、首先，下载并安装WorddLiveBall足球分析软件。

2、打开WorddLiveBall，点击“新建”按钮，选择要分析的赛事。

3、在“数据”标签中，可以看到各项数据的详细信息。

4、在“图表”标签中，可以看到各项数据的图表展示。

5、在“分析”标签中，可以对数据进行详细的分析。

6、最后，可以将分析结果保存或打印出来。

如何从零开始成为一名足球赛事数据分析师？

很多人认为足球赛事数据分析师很神秘，薪资很高，能把足球竞猜的赔率设置的很精准。其实这都是顶级足球数据分析师的状态，对于一般的足球赛事数据分析师而言，大多是辅助性的工作，提供基础的数据分析。

所以说从零开始成为一般的足球赛事数据分析师并非难事，首先要掌握统计知识和数据挖掘，这是最基础的要求，然后要深入的了解行业知识，看到数据应该明白代表的是什么，是怎样提取的，同时要培养自己的耐心、细心，同时心要静，这样成为假以时日，就可以成为一名合格的足球赛事数据分析师。