随着科学技术的发展，竞技之道，早已不再是单纯的速度、力量和时间的比拼，“竞技性”的背后，是数据化的训练和排兵布阵方式构成的“竞技之道”。除了传统的体能技能训练，运动员团队需要通过各种各样精确的方法，将自身和对手条件数据化，从而更客观地评估竞赛的优劣势，做到精准训练，同时能提前预判各种可能的结果，使比赛结果最大限度地可视化，“体育数据分析”应运而生。

目前，体育数据分析正在逐渐成为运动员训练及团队机能分析的一套成型的理论机制，由于不同项目在数据收集方面的难度千差万别，因此，这套理论仍在发展中，但在棒球、足球、篮球和网球等的传统热门项目中，体育数据分析已被广泛运用。

根据“体育数据分析”理论，也就是说，比如2022世界杯中，阿根廷对阵克罗地亚的比赛，梅西的进球，除了是作为一名成熟的顶级足球运动员对比赛的把控，还可能是团队利用卷积神经网络拟合了球队在各个时刻队员传球方向的概率分布后，再用策略梯度算法优化策略以求最大进球概率，最后再将策略传递给梅西的结果。

在足球领域，体育数据分析已经被广泛应用于多个方面，除了专注于竞赛项目本身的球员受伤预测、球员估价以及普及度最高的团队策略外，在评估比赛观赏性及提升足球项目价值方面，数据分析也起到了一定的作用，如根据团队表现评估门票流失率、票价情况以及体育博彩等。

首先，数据分析可以帮助运动团队进行球员受伤预测，利用可穿戴技术，队医能够评估佩戴者的身体负荷状况和BMI，从而有效识别球员受伤风险的高低，此项技术还可用于追踪运动员身体变化；在球员估价方面，数据分析的作用在于，利用基于文本的体育数据分析和建模预测，从而更直观地确定潜在球员是否适合球队情况，同时也适用于判断球员处于团队哪个位置更有效；团队策略分析在足球训练中的应用是相对广泛的，数据分析能够有效帮助球队优化战术安排。

除了上述针对团队提升的作用，如前文所述，数据分析还能作用于评估项目商业价值。首先，利用逻辑回归模型，数据分析能够确定比赛门票的流失率，利用Paired T-test，也能够来预测促销活动对观众参与情况的影响，上述两个检验能够有效作用于评估门票售卖情况；此外，利用历史数据和相关性能模型，能更好地了解定价变化对球迷参与度和门票收入的影响；甚至博彩公司也能够利用数据分析技术来不同事件导致的赔率。

团队策略是目前应用最为广泛的一项足球数据分析技术，在2022年的比利时足球甲级联赛（比甲，Belgian First Division A）中，布鲁日俱乐部的数据科学家Jan Van Haaren就对相关赛事做了分析。

根据知乎专业博主的整理，Jan Van Haaren以上赛季的所有比甲比赛数据为基础，利用深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）技术评估了每支球队的战术决策，并对球队战术提出了优化改进方案。

如图所示，文章通过卷积神经网络（CNN）和策略梯度算法（Policy Gradient）综合测算得出最优策略，即传球位置概率分布（a）与向每个位置传球的成功率（b），使队伍得到最大化进球概率。

同时，Jan Van Haaren还设置对照组，比对分析了布鲁日（Club Brugge）和色格拉布鲁日（Cercle Brugge）两队最优策略与原始策略的差异，并提出了球队进攻模式的改进方案。例如，根据算法，在边路，布鲁日应当多回传重新组织进攻或者直接射门；而在中路偏两侧区域，应减少回传，直接向前发展或射门；在中路，则应更多向前或向两侧发展，减少射门。

也就是说，通过收集整理历史赛季中的数据，球队可以更直观地检测其自身及竞争对手的状况，从而及时调整策略，做到精准布控。也就是说，数据科学在提高团体作战效果方面起着至关重要的作用。

就像开篇提到的，梅西的精准射门来源于其身经百战的经验和精湛的技术，一定也离不开团队的策略布置和战术预测，表面上，梅西踢了一球，为阿根廷队赢得了一分，实际上，这一分是由背后千万个数据和科学技术的支持组成的，这个“1”是由无数个数字组成的。互联网时代，数据科学精准应用于各行各业，动态结构的数据加上人工思维的拓展，才是持久发展的硬道理。

参考资料：

[1]https://zhuanlan.zhihu.com/p/481313757

[2]https://www.zhihu.com/people/tang-zi-tian-95/posts

[3]https://www.sloansportsconference.com/research-papers/beyond-action-valuation-a-deep-reinforcement-learning-framework-for-optimizing-player-decisions-in-soccer