大數據分析師對一隻足球隊的意義
理想三旬
空
張婉清
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新技術的出現和普及應用是兩個不同的概念。
技術的出現，但是離接受和應用還是有段距離的。
等周圍的環境和人們對這項技術態度的轉變，能接受這個新技術時，這項技術就開始大規模普及應用起來了。
而足球大數據的應用，正是在普及的前夜。
讀懂球員大數據的前提是什麼？
球員知道自己的大數據背後隱藏的信息嗎？
讀懂球員大數據的前提，是得有大數據的思維。
大多數球員和教練的思維方式，基本上還都是在後工業思維模式下運行，而互聯網大數據思維，是教練和球員還未曾升級自己大腦認知操作系統的。
工業思維和互聯網大數據思維，是兩種差異極大的思維方式。
工業思維，追求的是確定性，紀律，而不足的是，不承認不確定因素。
大數據思維，恰好就是承認不確定性前提下，通過數據分析來對抗化解不確定。
簡單的說，大數據思維的本質，就是通過數據系統分析，來全面對抗更多的不確定性因素。
對於教練來說，讀懂球員大數據，就是用更加客觀的球員數據，來制定球隊的戰術，用數據來選擇適合球隊踢法的球員。
而不是過多依靠教練的經驗去選擇評判球員，去強行推行戰術，讓球員去適應自己的戰術體系。
一個更加人性，一個更加反人性。
做為球員，如何明白自己大數據的意義呢？
球員的主要工作，就是踢比賽，可是一年聯賽又十分的漫長。
如果知道自己身體的疲勞期，如何有效合理的保持自己訓練的強度，這些都是至關重要的事情。
而這些事情，球員未必能是否的清楚，這就是球隊大數據分析師的主要職責了。
球隊大數據分析師，通過數據監測，可以得知球員日常訓練數據，諸如訓練課後的身體疲勞度，訓練課的跑動距離，心肺值，然後列出表格，告訴球員，一周內，那種程度的訓練的強度對於不同球員的體能恢復和狀態保持，是最理想的狀態。
然後做出正常的訓練強度調整。
也就是說，訓練更有針對性，而不是粗放統一的體能訓練。
球員通過數據分析，自然做到了對自己體能狀態的了解，從而更有針對性的進行改進，從而在漫長的聯賽周期內保持好的狀態，為球隊成績帶來更加穩定的提升。
同樣，大數據分析師，還可以針對球員在賽場上的跑動距離，傳球次數，傳球準確率，攔截率，頭槌次數，做出詳細的統計，同樣做出列表，告訴每個隊員，自己的數據，和教練戰術要求有多大差異，讓球員通過刻意練習來提升自己在球場位置上的價值。
球員讀懂自己的大數據後，一方面能更有針對性的提升自己的缺點，一方面更能合理的適應教練的戰術體系。
從普通球員，快速成長為球隊的主力球員，也完全可以依靠大數據來輔助實現的。
最後，做為一名優秀大數據分析師，要做的是哪些工作呢？
一是，理解主教練的戰術體系，根據教練的戰術體系，用大數據來挖掘適合球隊戰術要求的球員。
二是，了解球隊球員在教練戰術體系下的數據表現，通過分析數據，告訴球員如何提高自己的能力，來實現為球隊做更多貢獻的目的。
三是，用數據分析為球隊梯隊和青訓做出統一的戰術打法提供支持。
數據不是萬能的，數據只是客觀存在，球場上的各種不確定因素都是非常的多的，而大數據只是儘可能的抵禦不確定性的。
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※哈哈哈哈！足球明星最逗比的25個瞬間，還能不能好好看球了
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