Компьютерный анализ данных как инструментарий в спортивной аналитике

Автор: Халафян А.А., Бушуева Т.В., Минасян А.Г.

Журнал: Физическая культура, спорт - наука и практика @fizicheskaya-kultura-sport

Рубрика: Проблемы физической культуры и спорта

Статья в выпуске: 1, 2016 года.

Бесплатный доступ

Уровень развития информационных технологий и средств фото- и видеосъемки позволяет накапливать гигантские объемы статистической информации о различных видах спорта. Методы многомерного анализа, реализованные в статистических пакетах, позволяют выявить скрытые закономерности, которые могут быть использованы при принятии тех или иных верных управленческих решений при подготовке к спортивным состязаниям. На примере анализа статистических данных чемпионата России по футболу сезона 2013-2014 гг. показаны возможности применения компьютерных методов анализа данных для выявления статистических закономерностей, представляющих определенный интерес в области футбольной аналитики. При помощи статистических методов, реализованных в пакете STATISTICA - корреляционного анализа, кластерного анализа, многомерного шкалирования - проведен сравнительный анализ параметров игр команд (3 параметра - данные Wikipedia, 53 - данные компании Opta) на чемпионате в отдельности по каждому из 56 показателей, и по совокупности наиболее важных 24 показателя. При оценке команд по 56 показателям использованы такие статистики, как выборочное среднее (среднее арифметическое), выборочное стандартное отклонение. Выделены группы однородности команд. Кластер лидеров: ЦСКА, Зенит, Локомотив, Ростов. Кластер среднего уровня: Краснодар, Спартак, Терек, Кубань, Рубин, Урал, Динамо. Кластер аутсайдеров: Волга, Крылья Советов, Томь, Амкар, Анжи. Сделан анализ степени сходства (различия) между командами посредством оценки расстояний между ними как точками многомерного пространства. Предложен коэффициент для оценки технико-тактической подготовленности команд Премьер-лиги по результатам проведенных игр в чемпионате России 2013-2014 гг.

Еще

Чемпионат России по футболу, многомерное шкалирование, кластерный анализ, коэффициент технико-тактической подготовленности

Короткий адрес: https://readera.ru/14263988

IDR: 14263988

Список литературы Компьютерный анализ данных как инструментарий в спортивной аналитике

  • Бушуева Т. В. Минимизация комплекса физиологических параметров функционального состояния центральной и автономной нервной системы, регистрируемых в рамках АПК «Истоки здоровья» и «Валента»/Т. В. Бушуева//Физическая культура, спорт -наука и практика. -Краснодар. -2015. -№ 1. -С. 36-43.
  • Макарова Г. А. Физиологические критерии в системе прогнозирования успешности соревновательной деятельности спортсменов в избранном годичном тренировочном цикле/Г. А. Макарова, И. Б. Барановская, Т. В. Бушуева//Физическая культура, спорт -наука и практика. -Краснодар. 2013. -№ 3. -С. 36-40.
  • Халафян А. А. STATISTICA 6. Математическая статистика с элементами теории вероятностей. -М.: Бином, 2010. -491 с.
  • Халафян А. А. STATISTICA 6. Статистический анализ данных. -М.: Бином, 2009. -491 с.
  • Сайт Squawka . -Режим доступа: http://www.squawka.com
  • Сайт «Лаборатория статистических исследований Кубанского государственного университета» . -Режим доступа http://www.statlab. kubsu.ru/sites/project_sport/project.php
Статья научная