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数据挖掘 营销应用

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日志

 
 

数据挖掘与百味人生(42,数据挖掘与中国女排上世纪的美丽牵手)  

2008-08-15 09:14:19|  分类: 数据挖掘的实践应 |  标签: |举报 |字号 订阅

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“有意思,好玩”,是数据挖掘成功应用的另一个特征(除了能解决项目任务之外),尽管数据挖掘对大多数行业来说是比较新的概念,但是早在上世纪八十年代,数据挖掘就已经成功助力中国女排的战术演练。这也算是一个比较原生态的美好的挖掘应用故事,尽管分析技术非常简单(其实,有效就是最好的评价指标,成功的数据挖掘并不是必须要用到复杂的机器学习和模型搭建,呵呵)。

早在1983年,中国女排在有关高校协助下就曾采用过一个“技战术分析”系统,因为对相关数据实施了初步分析,并对教练的战术安排提供了实际的帮助,这套系统的名称后来则被改为“女排技战术智能分析系统”(也算是早期的BI方案吧,在上世纪八十年代绝对称得上是前卫和革命)。

在当时,教练要求对比赛的发球数、拦网得分、扣球数等具体动作的得分做记录。通过系统记录数据后,整场比赛总次数、每轮次的数据包括每个轮次的扣球、拦网得分以及失误的类型和次数,都可以清晰地展现。据参与项目分析的专家介绍,该分析系统可以展现出很多此前未被发现的细致结论,比如,有了每个轮次的具体得分,以及每个队员在每个位置的得分数,教练对队员站位的安排就不一样了。比较出彩的一个发现就是(当事人回忆)“当时女排的两个主攻手是郎平和张蓉芳。但往往郎平在进攻位的时候,旁边的队员怎么配合,教练的考虑和安排会比较多,其他人进攻的时候可能就没那么重视。当该智能分析系统发现“张蓉芳在进攻位的得分和郎平的得分基本相等”的数据统计结果拿给教练看,教练开始不相信,后来经过几次针对性的记录,结论果然如此”。

现在想想,中国女排当年成就五连冠的民族辉煌时,一定也有数据挖掘的一份智慧的功劳,呵呵。

其实,数据挖掘在竞技体育中的应用并不稀奇,很多挖掘匠人都熟悉美国NBA的教练利用IBM的数据挖掘工具Advanced Scout,通过数据挖掘来优化他们的技战术安排。

据说“Advanced Scout是一个数据分析工具,教练可以用便携式电脑在家里或在路上挖掘存储在NBA中心的服务器上的数据。每一场比赛的事件都被统计分类,按得分、助攻、失误等等。时间标记让教练非常容易地通过搜索NBA比赛的录像来理解统计发现的含义。例如:教练通过Advanced Scout发现本队的球员在与对方一个球星对抗时有犯规纪录,他可以在对方球星与这个队员“头碰头”的瞬间分解双方接触的动作,进而设计合理的防守策略。”

当然,这些数据挖掘的应用只是从技术上帮助运动员和团队提高对抗能力;而在竞技比赛中,运动员的意志力也是另一个重要因素可以影响甚至决定比赛结果,目前还没有数据挖掘在意志力方面的分析研究,我希望有时间在这个领域尝尝鲜,走没有人走的路也是一种精彩的体验,呵呵呵呵,因为探索,所以快乐。

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