Miten dataanalytiikkaa käytetään urheilussa?
Miten dataanalytiikkaa käytetään urheilussa?

Video: Miten dataanalytiikkaa käytetään urheilussa?

Video: Miten dataanalytiikkaa käytetään urheilussa?
Video: #mimmitkoodaa webinaari: Miten ohjelmointikielet eroavat toisistaan ja mihin niitä käytetään? 2024, Marraskuu
Anonim

Siinä on kaksi keskeistä näkökohtaa urheiluanalytiikka - kentällä ja kentän ulkopuolella analytiikka . Kentällä analytiikka käsittelee joukkueiden ja pelaajien kenttäsuorituksen parantamista. Kentän ulkopuolella analytiikka pohjimmiltaan käyttää tiedot auttaa oikeudenhaltijoita tekemään päätöksiä, jotka johtaisivat suurempaan kasvuun ja parempaan kannattavuuteen.

Tämän jälkeen voidaan myös kysyä, miten analytiikkaa käytetään urheilussa?

Analytics on monia kenttäsovelluksia a Urheilu ympäristöön, mukaan lukien sekä yksilön että ryhmän suorituskyvyn hallinta. Valmentajat voivat käyttää tiedot optimoidakseen harjoitusohjelmiaan pelaajilleen ja kehittääkseen ravitsemussuunnitelmia kuntoilun maksimoimiseksi. Analytics on myös yleistä käytetty taktiikkojen ja tiimistrategioiden kehittämisessä.

Toiseksi, miksi data on tärkeää urheilussa? Määrä tiedot Nykymaailmassa tekniikan kehityksen ansiosta on näennäisesti mahdotonta kuvitella. The Urheilu teollisuuden käyttöön Urheilu analyysi tulojen lisäämiseksi, pelaajien suorituskyvyn ja joukkueen pelin laadun parantamiseksi, loukkaantumisen ehkäisemiseksi ja moniin muihin parannuksiin.

Myös tietää, mikä on urheiludata-analyytikko?

Työn yhteenveto: Urheilutietojen analyytikko on osa-aikainen rooli Stats & Analysis -tiimissä ESPN:n Stats & Information Groupissa. Urheilutietoanalyytikot ovat myös vastuussa tilastojen muuttamisesta tarinaksi. Heidän on kyettävä tunnistamaan tilastolliset tapahtumat, jotka auttavat selittämään, miksi joukkue voitti tai hävisi.

Kuinka paljon urheiluanalytiikka tienaa?

Urheiluanalyysi Urapaikat ZipRecruiterin tietojen mukaan kansallinen keskipalkka työpaikoista vuonna urheiluanalytiikka on noin 93 092 dollaria vuodessa; Tämä luku voi kuitenkin vaihdella useiden tekijöiden, kuten sijainnin, koulutustason ja kokemuksen, mukaan.

Suositeltava: