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先见之明vs.数据挖掘:从橄榄球比赛看决策制定
比赛有趣就是因为比赛结果不能被预先决定。无论在哪个比赛日,每个队都会有获胜的可能。一场橄榄球比赛可以被分为很多次进攻,进攻组试图攻到前场得分,防守组则阻止他们得分。
那些围绕着大数据乱七八糟的讨论是不是让你感到心烦?对理解信息驱动业务的重要性是不是也有些力不从心?数据的意义很大程度上在于对主观假设和先入为主观念的挑战,确保业务决策的正确性。 最近,我分析了 NFL的“Play-by-Play”数据集,测试一下我对橄榄球一些先入为主的见解。我看橄榄球已经很多年了,而且像很多人一样,我对比赛、团队统计、天气和体育场条件等有着长期先入为主的观念。 我对围绕高海拔地区的橄榄球比赛有着长期的偏见,比如在Denver的Mike High Stadium的那些比赛,Denver的 Mike High Stadium坐落在海拔 5130 英尺的地方(NFL体育场馆的平均海拔是526英尺)。海拔较高意味着氧气稀薄,影响到运动员在比赛中的表现。 在今年 Broncos vs. Ravens的常规赛中,可以看到球员通过吸入纯氧来防止高原反应。这引起了我的一些思考:海拔的高低真的会影响比赛表现吗?可以用数据证明吗? 挑战先入之见 当我开始处理NFL数据集时,我假设在某处的比赛如果换在别的地方进行,实际上会出现不同的结果。我查过在Denver和其他地区比赛的平均得分以及比赛的各种数据(传球、跑动等等)。我没有发现明显的差别,除了在Denver的比赛中传球成功率提高了1%。数据证实我对海拔高度影响橄榄球比赛的偏见是错误的。 我还以为橄榄球在最后一次进攻时,教练会选择弃踢(punt)。在最后一次进攻时,如果球队仍然决定冒险试一试,评论员们就可以对比赛大作文章了,因为这和主流的想法不一致。不过,数据表示,冒险试一试的情况更经常发生:只有15%的教练在最后一次进攻时选择弃踢。 更大的球场意味着会有更多的粉丝,主场球队理所当然的应取得更好的成绩,不是吗?数据又一次驳斥了这种观念。数据表明,在小型体育场比赛其实会比在大型体育场平均取得更高的分数:20.55:17.9。 这些例子表明,利用数据分析可以确保运作依据现实,而不是假设。对于没有数据支持的业务,你可能会有一些先入之见。不管是比赛还是业务,是否有精确数据的支持可能意味着成功或失败。数据是做出明智决策的关键。 看到结果 比赛有趣就是因为比赛结果不能被预先决定。无论在哪个比赛日,每个队都会有获胜的可能。一场橄榄球比赛可以被分为很多次进攻,进攻组试图攻到前场得分,防守组则阻止他们得分。
责编:王雅京
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