足球数据处理【 & 】足球数据分析模型

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于足球数据处理的问题，于是小编就整理了3个相关介绍足球数据处理的解答，让我们一起看看吧。

whoscored是哪个国家队？

不是国家队，是英国的足球收据统计机构。

whoscored成立于伦敦，由具有行业背景的足球分析师和软件开发人员组成，统计范围超过500个联赛，15000只球队，250000名球员，其中通过OPTA详细统计五大联赛球队的每一场详细数据，包括球员。

目前whoscored已经成为全球最火热的足球统计网站，各大主流媒体、足球网站、博彩公司均参考过whoscored的统计评分数据。

whoscored不是球员，而是英国的足球数据处理机构。whoscored根据球员的进球、助攻、传球次数、传球成功率、关键球次数、抢断数、拦截数等综合判定去记录生涯数据进行汇总。

足球游戏里的数据是怎么得出来的？

抛砖引玉。

由于工作量和工作时长要求太大，足球游戏中的球员数据大部分都是公式生成，即将一些基础的技术统计（球场奔跑距离、有效奔跑距离、不同强度的奔跑次数、射门精准率等等）带入不同的公式当中得出具体的数据。

但形成公式的原始数据是怎么来的呢？答案是现场采集。

数据收集团队会在球场内设置两台（或者多台）高清摄像机，各自拍摄视角覆盖半场，安装在距离球场至少3米开外、10米以上的单侧看台上，用三脚架等设备保持摄像机的持续稳定。

在样本数据收集完毕之后，它们会被发送到游戏的研发中心，中心会分多个步骤来处理数据。例如先根据球员的不同分析筛选出相应位置最重要的数据（例如前锋看重射门精确度、门将看重扑救成功率、后卫看重解围和拦截数据）——然后再交给分析师进行逐一分析——是的，数据统计工作在视频录制过程中，就可以通过AI来自动完成了，人工只用在分析的环节上。

在得出基本数据之后，一部分研发团队会选择通过2D建模的方式（有些类似于低碳版足球经理）来对信息的准确性、合理性和可玩性进行验证。

值得一提的是，这种数据收集方式也已经广泛为使用到足球训练当中。尤其是在球探报告、训练报告等形式，许多第三方数据公司正在推动这种数据收集技术的普及和最终落地。

例如现在主帅在考察一名球员的竞技状态时，已经可以将场上表达的评价区间精确到“5分钟”之内。在这种报告的帮助下，教练团队可以清晰认识到：

·在比赛的特定时间里，球队的平均跑动距离；

·在比赛的特定时间里，某一位球员的跑动距离；

·从身体角度出发，球队和每位球员开始以及结束的成功概率；

·当丢球的时候，哪位球员不及时或者必要跑动不够多。

在这个基础上，还可以追踪比赛里的这项数据：

·在某段时间里，球队的体能开始下降

·在比赛中，球员们对教练要求的贯彻程度。

与此同时，比赛期间一些非比赛因素的跑动，比如替补下场，接受治疗或者其他情况，也会纳入数据统计的考量当中。

以上

足球比赛时队员传球次数，跑动距离等数据是怎么测出来的，难道是有专门的人数吗？

关于足球比赛的数据统计，一直是我的兴趣点，这个专业领域在世界范围opta公司算是起步很早的，早年做足球数据和专业统计真的是一件费力不讨好的事情，基本上要靠人力来完成，那个时候叫做人肉智能而不是人工智能。我自己早年在央视实习时，也做过类似的工作，2006年世界杯我们做个一个节目环节叫做“联通世界风”，当时由于没有自动化的数据采集和动画生成软件，我们只能认真盯着64场比赛看完，记录每个进球的完成方式和参与球员，然后迅速在后台“人肉只智能”完成模拟，再呈献给观众。

这是早年的数据统计情况，但是这些年随着科技的进步和电脑技术，人工智能领域的发展，大数据的采集和统计已经进步了很多，按照目前常用的计算机算法，一场比赛只需要2-4台摄像机架设在主机位，设定好双方队员的球员和草坪背景像素差，同时利用红外采集和遥感技术将球场虚拟化分割成一个个小格子，电脑就可以根据球员和球在比赛时间内的运动，自动归类不同的动作，形成不同的数据类型，不需要认为干预太多，当然计算机毕竟存在误差，一场比赛结束后，还是需要人工做数据的纠错和进一步的细化，其实数据采集技术本身不难，隐藏在数据背后的逻辑最重要，出色的数据采集方能够将数据梳理成有用的目录分类，以便于各方的分析使用，同时要对时间线上发生的比赛时间，形成自动化的梳理，以便赛后分析可以随时调取比赛时间点发生的重要事件。

数据采集本质是是为比赛分析服务，而专业的数据采集分析就是体育和足球市场细分化的知识付费内容，它具备更高的情报价值和增值作用，无论是在比赛分析还是球员转会， 还是球队状态方面都会起到很重要的作用。

最近几年随着人工智能技术的发展，电脑对于采集数据的运算能力越来越强，对于场景素材的识别能力越来越高，采集设备集成的成本也得到大幅度的下降，对于很多的专业和业余球队来说，运用数据采集分析来进行球队管理不再是一件复杂困难的事情。

是有专人负责的，早先由人工记录，其数据比较简单，犯规，射门，任意球，角球都是可以直观并纪录在案。由于科技发展每个人的跑动距离，传球次数．包括头球，停球，转身次数都是可以得到确认。在高速摄像机的引入，对于有争议的判罚也有回放更改判罚的时候。所以这个问题是由机器观测纪录，由人工检索提取的结果。是不是这样望权威人士指正。

谢邀，其实在科技发展迅速的今天，对于球员的跑动距离的测量是需要科学技术的配合的。在数据取样的比赛中，赛场内安装8部具有热成像功能的高级摄相机，并用这些摄像机记录比赛的全过程。摄像机拍录下的信息会被一套超级复杂的 分析软件 分解，而最终的结果就是客户看到的，详细无比的数据被分门别类地统计出来。

使用专用的技、战术录像 分析系统 ，对足球运动员在比赛条件下进行运动距离测量和跑速分析，得到更为客观的，能反映运动员实际情况的运动距离、跑动速度和运动范围等，为教练员科学地制定体能训练计划，合理地安排比赛的技战术提供可靠的数据。

而传球次数会有专门人员进行测量统计出来的，毕竟这个用机器还是很难测量的，接触是瞬时的，所以其实统计数据并不是完全准确无误的。

到此，以上就是小编对于足球数据处理的问题就介绍到这了，希望介绍关于足球数据处理的3点解答对大家有用。