案例研究：板球分析，改變遊戲規則的利器！

你不是為觀眾而打球，你是為國家而打球。

—M S Dhoni，國際板球運動員，前隊長，印度隊，效力於 IPL 的清奈超級國王隊

關於板球#

說印度人熱愛板球絕對是輕描淡寫。這項運動在印度的幾乎每個角落都被進行，無論是鄉村還是城市，都受到年輕人和老年人的歡迎，與其他任何運動不同，它將印度數十億人聯繫在一起。板球享有大量的媒體關注。其中有大量的金錢和名譽的風險。在過去的幾年中，科技已然成為遊戲規則的改變者。觀眾們有太多的選擇，包括串流媒體、錦標賽、經濟實惠的手機直播板球觀看等等。

印度超級板球聯賽（IPL）是一個創立於 2008 年的專業 T20 板球聯賽。它是世界上最受歡迎的板球賽事之一，在 2019 年的估值為 $67 億美元。

板球是一項數字的遊戲——擊球手獲得的分數、投球手奪得的板球門柱、板球隊贏得的比賽、擊球手以某種方式回應某種投球進攻的次數等等。挖掘板球數字的能力，無論是為了提高表現還是通過強大的分析工具（由 NumPy 等數值計算軟體驅動）研究板球的商業機會、整體市場和經濟，都是一件大事。板球分析提供了關於比賽的有趣見解以及關於比賽結果的預測情報。

今天，有豐富且幾乎無限的板球比賽記錄和統計數據可供使用，例如 ESPN cricinfo 和 cricsheet。這些以及其他幾個板球數據庫已被用於使用最新的機器學習和預測建模算法進行板球分析。媒體和娛樂平台以及與該遊戲相關的專業體育機構使用技術和分析來確定提高比賽獲勝機會的關鍵指標

• 擊球表現移動平均值,
• 比分預測,
• 深入了解球員在面對不同對手時的體能和表現,
• 球員對勝負的貢獻，用於制定關於球隊組成的戰略決策

關鍵數據分析目標#

• 體育數據分析不僅用於板球，也用於許多其他運動，以提高整體球隊表現並最大化獲勝機會。
• 即使在比賽期間，即時數據分析也可以幫助團隊改變戰術，並幫助相關企業獲得經濟利益和成長。
• 除了歷史分析之外，還利用預測模型來確定可能的比賽結果，這需要大量的數字運算和數據科學知識、可視化工具以及在分析中包含更新觀察結果的能力。

挑戰#

• 數據清理和預處理

  IPL 已將板球從經典的測試賽形式擴展到更大的規模。每個賽季以各種形式進行的比賽數量增加了，數據、演算法、更新的體育數據分析技術和模擬模型也隨之增加。板球數據分析需要場地映射、球員追蹤、球追蹤、球員擊球分析，以及與球的傳遞方式、角度、旋轉、速度和軌跡相關的其他幾個方面。所有這些因素共同增加了數據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，可能存在大量變數，這些變數與追蹤場上不同數量的球員、他們的屬性、球以及潛在動作的幾種可能性有關。數據分析和建模的複雜性與分析期間提出的預測性問題的種類成正比，並且高度依賴於數據表示和模型。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，那麼在計算和數據比較方面事情變得更具挑戰性。

• 預測分析複雜性

  板球中的許多決策都是基於諸如“如果球的投球類型是特定的，擊球手多久會打出某種擊球”或“如果擊球手以某種方式回應他的投球，投球手如何改變他的線路和長度”等問題。這種預測性分析查詢需要高度精細的數據集可用性以及綜合數據和創建高度準確的生成模型的能力。

NumPy 在板球分析中的作用#

體育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，如 Scikit-learn、SciPy、Matplotlib 和 Jupyter，此外還使用最新的機器學習和人工智慧技術。NumPy 已被用於各種與板球相關的體育分析，例如

• 統計分析：NumPy 的數值計算能力有助於在各種球員和比賽戰術的背景下，評估觀察數據或比賽事件的統計顯著性，通過與生成模型或靜態模型進行比較來估計比賽結果。因果分析和大數據方法用於戰術分析。

• 數據可視化：數據圖表和可視化提供了關於各種數據集之間關係的有用見解。

總結#

當談到專業比賽的進行方式，尤其是戰略決策的制定方式時，體育分析是一個遊戲規則的改變者，直到最近，戰略決策主要還是基於“直覺”或遵守過去的傳統。NumPy 為大量的 Python 包奠定了堅實的基礎，這些包提供了與數據分析、機器學習和人工智慧演算法相關的更高級別的功能。這些包被廣泛部署以獲得即時見解，這些見解有助於為改變遊戲規則的結果做出決策，無論是在球場上還是在圍繞板球比賽進行推斷和推動業務方面。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原本隱藏在數字和統計數據中的比賽見解。