篮球大数据=+=篮球大数据分析

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于篮球大数据的问题，于是小编就整理了2个相关介绍篮球大数据的解答，让我们一起看看吧。

多易大数据培训怎么样？

1.

课程模块 多易大数据的课程这一块,课程内容其实跟市面上其他常见的大数据培训机构都是差不多的,该讲的技术栈都会讲,并且和某硅谷一样是Java大数据,而不是跟某马一样的Python大数据。所以对入门语言有需求,或者说自己是学过java的,那选择java大数据自然会好入门很多。

2.

老师方面,上海这边讲Java基础的老师是雨哥。人挺好的,也挺骚的,跟学生也会特别的亲近,就是篮球技术有待提升。后续的老师可能会轮换,因为后面的老师都是北京、上海两头跑(老师少,没办法)

NBA的大数据已经破局规模，那么CBA的大数据建设该如何推进？

谢谢邀请。

大数据的时代早已来临！淘宝、京东都已经把大数据分析、推荐应用到了极致的地步，有了大数据分析才能第一时间掌握时代的脉门，跟进时代发展的方向，在CBA同样同样也是如此，应用好大数据可以更好的制定战术和防守策略。

NBA的大数据分析上为CBA打了前站。已经具有了很大的规模而且也有很多教练将大数据应用到实战中来，比如说全联盟看录像分析、研究艾弗森，大数据分析库里的投篮熟悉区域，大数据分析詹姆斯习惯左路还是右路突破等等。

既然CBA已经照搬NBA的模式了，到现在运转的也挺成功。那么大数据也应该向NBA学习。不能说拿来主义，不过也差不多吧。毕竟NBA珠玉在前，而且做的也特别好，好的东西可以先照搬过来，然后再适当小修小补，以形成中国特色的CBA大数据库。

关注NBA，品评NBA，我是小愁～

首先，我们要了解一个问题——什么叫篮球大数据？篮球大数据(big data of basketball)是指篮球赛事所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理，运用新处理模式使数据具有更加详细、全面和系统的信息资产。

在现代篮球中，从教练员到运动员，从工作人员到球迷朋友，数据的有效利用对于赢得比赛起到至关重要的作用。最典型的案例，在没有任何执教NBA经验的教练史蒂夫·科尔在执掌勇士队之后，有效利用数据制定战略，根据实时数据及时调整比赛中的战术，改进精细到两个人配合的细节。正是依靠强大的高科技，勇士队才得以在短短6年里从倒数第二名登顶NBA总冠军。无论媒体传播、赛事推广还是运动员经济，均已离不开数据的专业服务。赛前运动员的身体状况、心理状况，比赛过程中的天气状况、赛场周围环境以及运动员场上得分情况都会影响比赛。通过从比赛时间、球员得分、助攻、失误等维度对球员及赛场数据分析，可以帮助教练及时有效的排兵布阵，并左右比赛走向，谁的球员数据更精细准确，谁就争取到了获胜先机。

目前，CBA的大数据建设还欠缺很多，全面推进的时机尚不成熟，技术统计里面增加球员效率值已是巨大的进步。要逐步推进CBA的大数据建设，必须做好以下几点：

一是做好规划，学习借鉴。既然要推进大数据建设，就要加快观念的更新，制定好阶段性的目标规划和实施步骤，保持大数据建设工作思路的整体性和连贯性，要有足够的耐心和韧性。积极学习借鉴NBA的成功经验做法，与专业化公司建立战略合作关系，集中优势资源，召集专业顶尖人才来做数据方面的一系列工作，提高工作效率。二是选取试点，以点带面。如果想要开展好大数据建设，必须在比赛中配齐相应的高科技设备装备，形成快速数据搜集→传输→汇总→分析→运用的闭环模式，根据数据在技战术、球员训练等方面进行比较理性的安排，这是最基础的，也是最关键的，但是会增加篮球联赛和俱乐部的资金投入。针对资金上的压力，可以分别选取上、中、下游的球队作为试点，或者选取1—2家小俱乐部做试点，在科技配套设施上给予一定的资金支持或者政策激励。如果球队成绩上去了，效果展现出来了，必然会大大激发俱乐部的投资积极性。

三是搭建平台，互动互通。搭建俱乐部、球队、球员、球迷四方互动数据平台，以球队和球员的比赛数据为基础，可以延伸出战绩预测、战术讨论、球场趣闻、游戏挑战、建言献策等多个主题模块，可以添加一些娱乐元素，做到能够吸引人、易互动、频沟通，努力提高数据平台的关注度和认知度。

四是打造球星，发挥效应。根据联赛中球员的数据，可以建立顶级球星、头牌球员和黄金蓝领等具有特别属性的数据库，并以此为延伸开办其他栏目，获取球迷喜爱，扩展大数据的运用范围，为市场化运作奠定基础。

谢谢悟空邀请，对于CBA大数据建设我认为应该从三个方面去开展工作。

首先，从人员配备上来说，我们应该建立更完善的数据分析师以及相应的技术人员队伍，通过这些来使得CBA大数据建设的基础更加扎实，毕竟21世纪人才最重要。

其次，从CBA现有大数据来说，CBA现在大数据建设还是处于比较基础的阶段，我们应该学习总结NBA等其他主流联赛的大数据建设经验，从而建立符合我们CBA自己的大数据系统。

最后，从目前我们CBA发展政策来说，在篮协告别了非专人管理的时代，迎来姚主席以后，相信在NBA多年闯荡的他已经意识到CBA大数据建设的重要性和急迫性，在政策上会给予最好的支持。

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谢谢悟空邀请。

NBA的大数据已经破局规模，那么CBA的大数据建设该如何推进？大部分人都知道大数据建设会带给CBA很大的好处，个人不再赘述。个人只对如何推进大数据建设作一个设想和思考。

大数据最终会落实到分析结果，从而为CBA的管理或对市场进行引导。最重要的我认为在于数据来源的建设，有了数据，其它的事情交给专业的团队来搭建硬件或软件的建设。

对于目前CBA数据采集建设，应该有但限于目前的了解，大部分还建立在手工或者半自动的状态（比如摄像，后期统计等），而且数据比较分散没有形成集中，所以目前来看没有汇集成大数据海洋，分析的结果可能正确性稍差。

1、数据中心及分析模型、软件的建设。这个可以交由专业团队来建设，比如数据中心设备，数据服务器、数据分析模型、分析软件、场地采集硬件软件建设等等。

2、球员的基础信息、以及日常训练数据来源。基础信息应该已经具备，每个球员都应该备案信息。但日常数据，比如最近的身体状态、训练状况、生活状况等等，应该在俱乐部形成数据汇总到数据中心。

3、每场次比赛数据的采集建设。这个我认为目前是比较欠缺的，应该加大硬件和采集人员的投入。比如比赛场地监控、采集硬件、采集人员、每场次数据的实时采集数据（包括观众数量啊、球员的技战术统计、裁判判罚统计等。每一个场地的这些数据采集应该通过终端及时汇总到数据中心。

4、观众属性及场地数据采集。这部分也是比较困难的，特别是观众属性，目前都是买票就进入，而不知道观众的信息，比如地域、男女、年龄范围等，这些数据个人认为可以为商业开拓提供某些依据。

5、体制建设，不必赘述。

虽然有NBA的案例在先可以借鉴，但国情不同、思维不同、CBA的特性不同，可借鉴，最终还是得依靠自己建设适合国内CBA状况的大数据分析系统来。

个人浅见。

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到此，以上就是小编对于篮球大数据的问题就介绍到这了，希望介绍关于篮球大数据的2点解答对大家有用。