1樓：Nick
Sports Analytics首先是資料分析，接下來才是落地到體育領域。做資料分析專案，必須要先搞清楚資料解決的問題是什麼？最終資料平台的目標使用者是誰？
幫助經理管理球隊日常事務
分析球員表現以幫助選秀和提公升戰績
公升級票務系統以挖掘球票銷售潛力
管理日誌和錄影方便教練團隊研究比賽
以上是一些寬泛的例子，但每個體育組織遇到的問題都有自己的獨特性。我曾經在華盛頓大學的橄欖球隊實習做資料庫管理員，當時的需求就是把各種紙質版和網上開源的NCAA資訊整合到乙個統一的MySQL資料平台裡。光是設計、建模、實施，就花了整個暑假的時間。
這還僅僅是把資料數位化的過程，沒有做到深入的分析層面。
2樓：鄭敏
對資訊科技融入運動訓練很感興趣。如何結合在青少年的運動訓練當中，自己有過一些思考。但是覺得沒有形成體育資料的形式，很想學習一些案例和知識。
3樓：Ryo Eng
4樓：兩好兩壞
體育統計學是從棒球發展起來的，sabermetrics。從北美主流專案來說，棒球統計學最發達，橄欖球其次，冰球和籃球其實還是皮像肉不像的階段。棒球裡有純靠資料成功組隊的案例（可以去看Moneyball這本書或者同名改編電影），其他專案還做不到。
因為沒有證據能證明某一項資料與提高球隊獲勝機率是正相關的。例如場均得分，乙個得分很高的球員也許對球團作用是負的，因為他很可能占用了過多的出手機會而削弱了其他球員的潛在得分。
5樓：小明呂
籃球我不是很懂，我看足球比賽的新聞時，有些統計資料，比方說跑動距離，控球比率，傳球次數，傳威脅球次數等等，我想你應該先統計下球隊比賽的資料，估計週期比較長，比賽多的話還好說。如果要用資料提高成績，我覺得應該和優秀球隊資料作對比，看自己球隊弱在哪。
6樓：方興仁
關注不懂MBA，不一定要一開始就用回歸吧，先把基本的一些和球員、球隊有關的統計性的東西做起，然後再看看有哪些有價值的東西。
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