中图分类号：G843   文献标识：A     文章编号：1009-9328（2023）12-250-02

摘   要  随着科技的发展，体育与科技之间变得密不可分，大数据这项技术给竞技体育带巨大的改变。目的：信息技术的快速发展，各种体育数据可以轻松访问，并开发了数据分析技术，运用大数据分析技术进一步探索体育运动中大数据背后的价值。在足球领域，许多俱乐部已经将大数据技术充分利用在球员交易、技战术分析和运动训练监控方面。结论：大数据在足球方面的应用主要体现在运动员运动表现分析、球员招募和评估、比赛分析、赛事转播和媒体报道。建议：在今后的发展过程中设立俱乐部数据中心，并招募专业的数据分析师，开展教练员、管理者的定期培训，以提高其对于科技的认识和运用能力。

关键词  大数据  数据分析  足球  足球俱乐部

在体育科技的助力下，当今足球运动竞争变得越来越激烈，这种激烈不仅体现在比赛的激烈程度，同时体现在俱乐部之间的商业竞争，哪个俱乐部更加重视科技的运用，哪个俱乐部便能够持续保持高水平的竞争力。所以在统筹各方面情况之下，运用大数据进行科学有效管理便成了当今俱乐部建设和发展的目标之一。

一、研究对象与方法

（一）研究对象

通过文献资料法，对国内外的职业足球俱乐部进行研究。

（二）研究方法

本文主要运用文献资料法和实例分析法进行研究，通过访问北京体育大学图书馆和中国知网进行文献阅读，查询大数据与体育与足球相关文章，并通过查阅相关国外文献进行分析研究。

二、研究现状

（一）国外研究现状

通过国外的研究可以知道，大数据在技战术分析中具有显著的效果。足球俱乐部和教练可以使用大数据分析来研究对手的比赛录像和统计数据，以了解其阵型、战术和弱点。这些数据可以帮助他们做出更明智的战术决策，例如制定比赛计划、选择球员和调整战术。例如，通过大数据分析我们可以了解到，在足球传球过程中，攻击型中场是最重要的位置，其次是中防守型中场。胜队在左前锋、中锋、左后卫、右后卫位置上表现较好。这是大数据在帮助教练员进行重要位置分析中的作用。同时，大数据分析可以帮助评估球员和球队的比赛表现。通过统计数据、位置数据和视频分析，可以识别球员的强项和弱点，找出改进的空间，并提供战术建议。

此外，在球员转会方面，大数据的作用更是非常重要。大数据分析可以用于评估球员的技术能力、身体素质、比赛数据和潜力。俱乐部可以使用这些数据来招募和筛选球员，找到最适合他们战术需求的人才。根据球员最近赛季的表现对球员的估值进行分类。运用一些数据分析技术，如回归分析、特征选择和聚类分析，可以根据表现和转会费对球员进行分类。具体来说，通过收集和分析最大的足球统计网站Whiulcored的数据，可以将球员分为四组，包括低性能低转会费、低性能高转会费、高性能高转会费、高性能低转会费。通过不同的分类和球队的技战术风格特点，进行适合的转会人员选择，在当今足坛中也是非常常见的商业行为。

（二）国内研究现状

1.数据统计方法

大数据的采集方式大体有三种。

（1）人工统计。这种方法是最为传统的数据统计方法，此方法的优点是方便快捷，并不需要仪器设备，只要求统计人员的专业性。但缺点也非常明显，就是此方法的误差较大，且根据统计人员的认识为主导，多名统计人员之间的数据有所差距是很正常的现象。所以目前较少使用。

（2）高速摄像。此方法是基于高速摄像机的辅助下所完成的技术统计，其优点是可以反复回看，以保证数据的准确性，也较为便捷。但其缺点是设置相机的步骤较为繁琐，且需要覆盖到所需要的区域，一旦超出镜头所覆盖区域就可能出现数据不准确的情况。

（3）传感设备。此方法是当今使用最多的一种方法，它更加便捷，不需要人工或摄像机的辅助，只需运动员穿戴上相应的传感器设备，便可以采集和传输数据等。但它的缺点是容易受到信号波动的影响，所以通常辅助高速摄像方法进行统计。

2.大数据的应用场景

大数据分析在足球运动中的应用非常广泛，以下是一些例子。

（1）战术分析。战术分析也就是现场比赛分析，使用者是球队管理人员、教练、裁判（包括第四官员）等。其用途是实时分析球员表现（疲劳度、盯人效率、受伤概率）、实时战术分析（SWOT分析、中场控制率、防守效率、进攻表现）、裁判辅助（越位检测、犯规捕捉、进球判定）。

（2）球员招募和评估。大数据分析可以用于评估球员的技术能力、身体素质、比赛数据和潜力。俱乐部可以使用这些数据来招募和筛选球员，找到最适合他们战术需求的人才。

（3）伤病预防和康复。通过分析运动员的身体数据和训练负荷，可以预测和预防伤病的发生。大数据分析还可以监测运动员的康复进程，并为康复计划提供指导。

（4）比赛表现分析。大数据分析可以帮助评估球员和球队的比赛表现。通过统计数据、位置数据和视频分析，可以识别球员的强项和弱点，找出改进的空间，并提供战术建议。

（5）观众参与和媒体报道。大数据分析可以用于观众参与和媒体报道。例如，通过实时数据分析，球迷可以获得有关比赛的实时统计信息，而媒体可以使用数据来支持他们的报道和分析。

这些只是大数据分析在足球运动中的一些应用领域。随着技术的不断发展，足球领域将继续探索更多利用大数据的方式来提升球队的竞争力和球迷的体验。

3.大数据是怎么分析的

以英超联赛为例，其所有的足球场都装备了一组数字摄像头来跟踪球场上的每个球员，在场的22名球员每秒有10个数据点被收集，每场比赛产生140万个数据点。通过这些设备采集的数据可以分为以下数据处理过程。

（1）数据收集。收集各种与足球相关的数据，包括比赛结果、球员统计数据、球队战绩、场地条件等等。这些数据可以来自官方比赛记录、统计机构、传感器设备以及社交媒体等渠道。

（2）数据清洗。对收集到的数据进行清洗和整理，去除重复项、填补缺失值、纠正错误等。这确保数据的准确性和一致性。

（3）特征提取。从原始数据中提取出有用的特征，这些特征可以是球员的得分能力、球队的进攻效率、比赛中的战术指标等等。特征提取需要结合领域知识和统计方法。

（4）数据分析。应用各种统计和机器学习算法对数据进行分析。常见的分析方法包括回归分析、聚类分析、分类算法等。这些分析可以揭示数据中的模式、趋势和关联性。

（5）数据可视化。将分析结果以图像的形式呈现，如图表、图形和热力图等。可视化有助于直观理解和传达数据的见解。

（6）解释和应用。根据数据分析的结果，提供对足球比赛和球员表现的解释，并将这些见解应用于教练决策、球队战术调整、球员招募等方面。

足球大数据分析是一个复杂而多样化的领域，需要综合运用统计学、机器学习、领域专业知识和经验。同时，数据分析的结果也需要结合人类的判断和决策来进行综合评估和应用。

三、小结

（一）大数据应用的主要方面

大数据在足球方面的应用主要分为以下几个方面，运动员运动表现分析、球员招募和评估、比赛分析、赛事转播和媒体报道。

（二）国内外发展对比以及建议

通过对比国内外的发展现状，国内发展主要集中在以下几个方面。

1.数据平台建设。国内足球俱乐部、联赛和数据分析公司建立了自己的数据平台，用于收集、整理和分析足球相关数据。这些平台提供了更全面、准确的数据支持。

2.数据分析工具。国内足球大数据分析工具不断发展，包括统计软件、数据可视化工具和机器学习平台。这些工具帮助分析师更高效地处理和数据分析。

3.数据应用。足球大数据在国内应用广泛，包括教练决策支持、球队战术调整、球员评估和招募等方面。大数据分析成为俱乐部管理和战术决策的重要参考。

可以看到，国内的大数据主要应用在运动表现和技战术分析上。对于其他方面的应用较少。

而国外的发展主要在以下几个方面。

1.数据收集和分析。国外足球联赛和俱乐部积极收集和分析足球大数据，以提升球队表现和战术优化。球队利用数据分析来评估球员、制定比赛策略和进行转会决策。

2.高级统计和指标。国外足球大数据分析越来越注重高级统计和指标，如期望进球值、球员价值评估模型等。这些指标提供更细致、深入的数据分析。

3.数据驱动决策。足球俱乐部和教练越来越重视数据驱动的决策。数据分析在球队管理、训练和比赛中发挥着重要作用，为球队取得竞争优势提供支持。

4.媒体数据支持。通过大数据的计算对与比赛中实时的数据进行统计，并且通过电视转播、社交媒体等形式进行公布，做到更加详细的实时数据统计。

可以明显看出，技战术分析等方面只是大数据作用的一小部分，更多的高级统计和指标以及数据驱动的决策也是大数据可以做到的部分，且更具有合理性。所以在国内的足球俱乐部应该多关注球队的管理层，把大数据的运用和球员转会、运营决策、媒体数据支持等方面相关联。大数据在国内的发展较为缓慢，鲜有职业俱乐部在非运动训练中运用此项技术，这也是导致中国职业足球俱乐部发展缓慢或难以带来收益的原因之一。

（三）建议

1.在今后的发展过程中应设立俱乐部数据中心，并招募专业的数据分析师、软件开发人员和高层次数据管理人员，开展教练员、管理者的定期培训以提高其对于大数据技术和科技的认识和运用能力。

2.通过构建足球科研中心来培养自己的教练员和运动员，做好俱乐部训练、管理和青少年人才发掘培养工作。

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