個案研究：板球分析，遊戲規則改變者！

你並不是為了觀眾而比賽，而是為了國家而比賽。

—M S Dhoni，國際板球選手，前印度國家隊隊長，在 IPL 中效力於清奈超級國王隊

關於板球#

說印度人熱愛板球是種輕描淡寫的說法。這項運動幾乎在印度的每個角落和縫隙中進行，無論是鄉村還是城市，受到年輕人和老年人的喜愛，它像沒有其他運動那樣將數十億印度人聯繫在一起。板球受到許多媒體的關注。有大量的金錢和名聲岌岌可危。在過去幾年中，科技從字面上改變了遊戲規則。觀眾在串流媒體、錦標賽、可負擔得起的行動裝置即時觀看板球等方面有許多選擇。

印度超級板球聯賽 (IPL) 是一項職業二十20板球聯賽，成立於 2008 年。它是世界上參與人數最多的板球賽事之一，2019 年的價值為$67 億。

板球是一項數字遊戲 - 打擊者得的分數、保齡球員拿到的 wickets、板球隊贏得的比賽、打擊者對某種類型的保齡球攻擊做出特定反應的次數等。深入探討板球數字以同時提升表現並透過由 NumPy 等數值運算軟體支援的強大分析工具研究商業機會、整體市場和板球經濟，是一件大事。板球分析提供對比賽的有趣見解，以及對比賽結果的預測情報。

今日，有豐富且近乎無限的板球比賽紀錄和統計資料可供使用，例如 ESPN cricinfo 和 cricsheet。這些和幾個此類的板球資料庫已被用於 板球分析，使用最新的機器學習和預測模型演算法。媒體和娛樂平台以及與比賽相關的職業運動組織使用技術和分析來決定關鍵指標，以提高比賽獲勝的機會

• 擊球表現移動平均值，
• 得分預測，
• 深入了解球員對不同對手的體能和表現，
• 球員對勝敗的貢獻，以便對球隊組成做出策略性決策

關鍵資料分析目標#

• 運動資料分析不僅用於板球，也用於許多 其他運動，以改善整體團隊表現並最大化獲勝機會。
• 即時資料分析有助於在比賽期間獲得見解，以便團隊改變策略，並讓相關企業獲得經濟效益和成長。
• 除了歷史分析之外，預測模型被用於確定可能的比賽結果，這需要大量的數字運算和資料科學知識、視覺化工具以及在分析中納入新觀察的能力。

挑戰#

• 資料清理和預處理

  IPL 已將板球從經典的測試賽制擴展到更大規模。每個賽季在各種賽制中進行的比賽數量都有所增加，資料、演算法、更新的運動資料分析技術和模擬模型也隨之增加。板球資料分析需要進行場地對應、球員追蹤、球體追蹤、球員擊球分析，以及球的投擲方式、角度、旋轉、速度和軌跡等其他幾個方面。所有這些因素共同增加了資料清理和預處理的複雜性。

• 動態建模

  在板球運動中，就像任何其他運動一樣，可能會有很多變數與追蹤場上不同數量球員、他們的屬性、球以及各種潛在動作的可能性有關。資料分析和建模的複雜性與分析期間提出的預測性問題成正比，且高度依賴資料表示和模型。當尋求動態板球比賽預測時，例如如果擊球手以不同的角度或速度擊球會發生什麼情況，在計算、資料比較方面會變得更具挑戰性。

• 預測分析的複雜性

  板球運動中的許多決策都基於諸如「如果球的投遞是特定類型，擊球手多久會打出某種類型的擊球」或「如果擊球手以某種方式回應他的投球，保齡球手如何改變他的線路和長度」等問題。這種預測分析查詢需要高度細緻的資料集可用性以及合成資料和建立高度準確的生成模型的能力。

NumPy 在板球分析中的角色#

運動分析是一個蓬勃發展的領域。許多研究人員和公司使用 NumPy和其他 PyData 套件，例如 Scikit-learn、SciPy、Matplotlib 和 Jupyter，除了使用最新的機器學習和 AI 技術。NumPy 已被用於各種與板球相關的運動分析，例如

• 統計分析：NumPy 的數值功能有助於估計觀察資料或比賽事件在各種球員和比賽策略中的統計顯著性，通過與生成模型或靜態模型進行比較來估計比賽結果。因果分析和大資料方法用於戰術分析。

• 資料視覺化：資料繪圖和視覺化提供對各種資料集之間關係的有用見解。

摘要#

運動分析在職業比賽的進行方式上是改變遊戲規則的，特別是在戰略決策的制定方式上，直到最近，這種決策主要是基於「直覺」或遵循過去的傳統。NumPy 為大量 Python 套件奠定了堅實的基礎，這些套件提供了與數據分析、機器學習和 AI 演算法相關的高階函數。這些套件被廣泛部署，用於獲得有助於做出改變遊戲規則的結果的決策的即時見解，無論是在場上，還是用於得出推論並推動板球比賽的業務。找出導致板球比賽結果的隱藏參數、模式和屬性，有助於利益相關者注意到那些隱藏在數字和統計數據中的比賽見解。