Table of Contents

Вовед

Аналитика на податоци е првата идентификација на играчите со ризик, оние кои може да бидат на работ на повреда, патењето од замор, или домалувањето на перформансите на доказите. Со систематско собирање и анализирање на широк спектар на податоци, персоналот на тимот може да интервенира проактивно наместо реактивно. Ова не само што го зачувува здравјето и долговечноста на спортистите, туку и ги оптимизира перформансите и средствата на тимот.

Влоговите се високи. Повредите чинат милиони во изгубени плати, медицински трошоци и намалени конкурентски исходи. Пристапот базиран на податоци кон менаџментот на ризик од играчот обезбедува конкурентна предност, но бара солидно разбирање за тоа која метричка материја е потребна, како да се анализираат и како да се преведат увидите во функционални стратегии. Овој член ги истражува клучните точки, аналитички методи и чекори потребни за да се изгради ефикасен систем за идентификување на играчите.

Фондациите на анализите на податоците во спортот

Аналитика на податоците во спортот вклучува систематско собирање, обработка и толкување на податоците со цел да се откријат шемите и увидот кои ја информираат обуката, заздравувањето и стратегијата на играта. Целта е да се откријат знаците за рано предупредување ,да се дезинформации од играчот, нормалната основна линија , пред тие да ескалираат во целосно познати повреди или намалувањето на перформансите.

Што е тоа што аналитиката на податоците е комплементарна

Модерната спортска аналитика произлегува од повеќе домени: биомеханиката, физиологија, психологија и статистика. Таа оди подалеку од едноставни метрики како што се поените или минутите што се одиграни.

Еволуција од чувство на храброст до одлуки поврзани со податоци

Историски гледано, тренерите се потпираат на субјективно набљудување , играчот изгледа уморен или чаршички исклучен. , Додека експертската интуиција има вредност, таа е недоследна и склона на пристрасност. Покачувањето на пристапна технологија на сензорите и платформите базирани на облаци, ги направи под контрола податоците за да се намали заморот, закрепнувањето и повредата на ризикот со многу поголема прецизност. Тимите како ФК Барселона, Златните државни Воини и Оранските Патрити сега користат посветени податоци за следење на здравствените промени.

Клучни точки за монитор на играчи на табла

Сеопфатен пристап комбинира неколку категории податоци. Подолу се примарните домени за следење.

Физичка и физиолошка метрика

Во нив спаѓаат брзината на срцето (за време на вежбањето и закрепнувањето), варијабилноста на пулсот, брзината на дишењето, температурата на дишењето, кожата и наситеноста на крвниот кислород.

Недостатокот на сон или недоволното времетраење на спиењето води до когнитивни функции, побавна реакција и зголемена стапка на повреди.

Метрички на изведување

Податоците за перформанса на теренот , брзината на работата, забрзувањето, промената на насоката, висината на скокот и далечината , можат да откријат замор или надоместок на движење. На пример, намалување на максималната брзина на спринтот или намалување на обемот на високо интензитетот на играта може да укажува на тоа дека играчот носи повреда или искусување на невромускуларната замор.

Во прецизните спортови како тенисот или голфот, промените во лулашката механика или точноста на поставувањето на топката можат да бидат рани показатели за физички или ментален притисок.

Историја на повредата и податоци за рехабилитацијата

Поновите повреди се едни од најсилните предвидувачи на идните повреди. Следењето на типот, сериозноста и времето на закрепнување на претходните повреди им овозможува на аналитичарите да ги идентификуваат играчите со повисок основен ризик.

Мониторирање на товари: Вчитување, глас, интензност

Односот помеѓу товарот на товарот и ризикот од повреда е добро утврден. [ФЛТ:0], акутниот:хроничниот сооднос [ФЛТ:] меѓу работоспособно оптоварување [ФЛТ] го споредува неодамнешниот товар (обично 1 недела) со подолго средно оптоварување (хронично, 4 недели).

Психолошки и добронамерни индикатори

Менталното здравје е сѐ поголема загриженост во елитните спортови. Емоционалниот стрес, исцрпеноста и немирот можат да се манифестираат како физички симптоми. Самоизвештаените прашалники (пр., Прашалникот за закрепнување-Стрејс, профилот на Муд (на англиски) се користат за следење на расположението, заморот, стресот и мотивацијата.

Анализирање на податоците: Алатки и техники

Вистинската вредност лежи во анализата, претворајќи ги сировите броеви во акциона тревога за ризик.

Анализа на прегледот и трендот

Дашбордовите кои со текот на времето прикажуваат метрички им овозможуваат на тренерите и медицинскиот персонал да ги забележат трендовите на прв поглед. Едноставната линија на неделните тренинг играчи може веднаш да се одолговлечи на прагот. Алатите како Табау, Моќ БИ или царинските платформи за аналитички вежби (пр. Кинвод, Катапулт) овозможуваат следење во реално време со попатни аларми.

Машинско учење и предодреден моделирање

Алгоритмите за машинско учење можат да процесираат големи, мултидимензионални податочни системи за идентификување на сложените видови на луѓето.

Едно значајно истражување од [ФЛТ:0] на страницата за спортски науки и медицина [ФЛТ:1] откри дека модел на машинско учење може да предвиди неконтакт повреди кај професионални фудбалери со 75 отсто точност користејќи ги податоците на ГПС и ХР.

Статистички техники: Аномалиска детекција и регресија

Исто така, вредни се и едноставни статистички методи. Графичките карти за контрола можат да откријат кога метричката (пр., ХРВ) се движи надвор од нормалната варијација на играчот. Аналиите за регресија помагаат да се измери односот помеѓу превчитување и случај на повреда. На пример, моделот на логистичка регресија може да ја процени веројатноста за повреда врз основа на моменталните оценки и оценки.

Интеграција на извори на податоци

За да се создаде обединет профил на ризик, податоците од плишани складишта (пр., WHOOP, Catapult, поларна), видео анализата и електронските медицински картони мора да бидат интегрирани.

Практични чекори за спроведување на систем за менаџмент на играчи-податоци

Градењето на ефикасен систем за идентификација на ризик бара внимателно планирање и соработка низ сите оддели.

Чекор 1: Дефинирај ги објективите и KPI-те

Почнете со разјаснување што значи KPI-та со вашиот контекст. Дали сте најмногу загрижени за повреди со меки букви, потреси, намалување на менталниот удар или намалување на перформансите? Дефинирајте ги јасните индикатори за перформанси (KPI) како што е стапка на повреда на 1000 часа изложеност, број на пропуштени сесии, или просечен ХРВ тренд.

Чекор 2: Избери ја вистинската технологија

Изберете уреди и софтвер кои се валидирани за употреба на спортот. Носечките сензори треба да бидат сигурни, удобни за спортистите и способни за постојано најавување на податоците. Облачните платформи треба да нудат обработка на реално време, безбедно складирање и лесно извоз на податоци за анализа. Тимовите често се партнери со продавачи како [ФЛТ:0] Catapult Спортски [] или да користат алатки за отворен софтвер за сопствени цевчиња.

Чекор 3: Постави основени и нормативни вредности

Секој атлетичар има уникатни физиолошки и перформанси. Соберете најмалку една до две недели податоци за време на еден стабилен период (пр. предселесон) за да се воспостават индивидуални основни линии. Ова овозможува откривање на значајни девијации. Исто така, да се изградат нормативни венци за тимот да ги спореди играчите.

Чекор 4: Континуално следење и предупредувања

Неопходно е секојдневно следење. Поставете автоматски аларми за метричките предмети кои не излегуваат од безбедните граници , на пример, ако еден спортист ХРВ падне за 20 отсто од основата на три дена по ред, се испраќа предупредување до спортскиот научен тим.

Чекор 5: Колаборација меѓу тренерите, медицинските и дата-тимовите

Редовните состаноци помеѓу тренерите за сила, физиотерапевти, аналитичарите на перформансите и тренерскиот персонал гарантираат дека препораките што се спроведуваат со податоци се интегрирани во прилагодување на товарот, протоколи за закрепнување и распоред на играчите.

Чекор 6: Итерирај и преправи

Аналитика не е единствена поставка. Како што собирате повеќе податоци, ги рафинирајте вашите модели и прагови. однесувајте се како постсезонски прегледи за да процените кои метрички имаат најсилна предвидлива моќ. останете во тек со истражувањето поле на спортските аналитики брзо се развива.

Апликации и студии за случаи во реалниот свет

Истражување на случаи: Спречување повреди на ниските во Соцер

Студијата на УЕФА во која беа вклучени неколку европски клубови, користеше ГПС и езокинетичка сила за идентификување на играчите со висок ризик за видови на шунка. Тие спроведоа целен систем на ексцентрична сила за оние со ниска ексцентрична сила на кожата и висок сооднос на работа:хронични работни обврски. Резултатот беше намалување од 60 метри70% на повредите од шунката во текот на две сезони.

Истражување на случаите: Менаџмент на товарни задачи во кошарката

Политиката за управување со товарот на НУТ предизвика дебата, но тимовите користат податоци за да одлучат кога да ги одморат играчите. Торонто Рапторите познати како го користат играчот за следење и одмор за зачувување на Кави Леонарди здравјето за време на трката за првенство во 2019 година.

Истражување на случаите: Монитор на ментално здравје кај елитни спортисти

Австралискиот Институт за спорт (АИС) ги комбинира дневните истражувања за расположение со податоците за ХРВ и за спиењето за да ја следи психолошката благосостојба. Кога средството за саморепортирање паѓа под прагот и ХРВ покажува сочувствителна доминација, тимот започнува разговор со атлетичарот и се прилагодува на обуката. Овој проактивен пристап ги намали стапките на напуштање и ја подобри конзистенцијата на перформансата.

Корист од менаџментот на играчи- податоци

Спроведувањето на еден робовен систем за анализа на аналитиката дава повеќекратни бенефиции:

  • "Редукирана инделесенција: [ФЛТ:] Раното откривање на факторите на ризик овозможува превентивни интервенции, директно намалувајќи го бројот на повреди.
  • [ФЛТ:0] Произведените кариера на играчите: [ФЛТ:1] водењето на работата и заздравувањето им помага на атлетичарите да одржат високи резултати за подолги сезони и низ годините.
  • [ФЛТ:0] Превирачкото тренирање: [ФЛТ:] Податоците овозможуваат прилагодување на програмите за индивидуални потреби , еден играч може да бара поголема истрајност, додека на друг му треба повеќе време за закрепнување.
  • Кост Сејвингс: [ФЛТ:] Помали повреди значат помало медицинско трошење и помалку потрошено време на повредените играчи.
  • [ФЛТ:0] Поконкурентно присуство: [ФЛТ:1] Тимовите кои ги држат своите најдобри играчи на теренот поконзистентно имаат поголема шанса за победа.
  • Кога играчите ќе видат дека одлуките се базирани на објективни податоци, наместо на нагаѓање, тие се поверојатно да купат протоколи за тренинг и одмор.

Предизвици и мисли

И покрај ветувањето, спроведувањето на аналитиката на податоците за ризикот од играч не е без пречки.

Квалитет на податоци и доследност

Со помош на уреди што можат да се носат, GPS сигналите можат да се изгубат во затворени арени, а спортистите може да заборават да ги носат. Неконзистентната колекција на податоци ја поткопува предвидната точност. Тимовите мора да спроведуваат протоколи и да ги потврдат податоците преку вкрстено мерење (на пр. следење на ХР на упатството на пулсот).

Приватност и етички грижи

Лигите и тимовите мора да ги почитуваат регулативите како што се КРО или ХИПА. Играчите треба да имаат транспарентност во тоа кои податоци се следени и како се користат.

Превисоко користење на податоците наспроти човечкото судење

Ниеден модел не е совршен. Податоците можат да промашат контекстни фактори како играчот кој го контролира стресот на личниот живот или мотивационите тактики на тренерот. Најдобрите системи комбинираат аналитичка подготвеност со човечката стручност, тренерот може да ја преувеличи препораката за одмор ако играчот се чувствува добро и играта е критична. Човечкиот елемент останува незаменлив.

Интеграцијата со постоечките работни канали

За да се додаде нов систем на податоци, се прави неспокој, тренерите може да се спротивстават ако го сметаат за дополнителна работа.

Иднината на аналитичарот ја загрозува аналитиката

Како што напредува технологијата, способноста да се идентификуваат на ризичните играчи ќе стане уште попрецизна. Интеграцијата на биометрички сензори (пр. континуирано набљудување на гликозата, хемијата на пот) и напредната анализа на видео-визиите ќе обезбеди подлабоки сознанија. Вештата интелигенција најверојатно ќе еволуира од предвидување на прекритивни аналитики . .. не само што ќе ви каже дека играчот е во ризик, туку и препорачува точно намалување на товарот или интервенција за закрепнување.

Друга граница е употребата на дигитални близнаци (невиносни модели) на секој атлетичар кои симулираат како обуката и стратегиите за закрепнување влијаат на ризикот од повреда. Овие модели можат да водат илјадници сценарија за оптимизирање на распоредот на играчите во реално време.

Покрај тоа, со тоа што споделувањето на податоци станува постандардизирано низ лиги (пр., NFL NENGES Next Gen Stats Initiation), историските податочни групи ќе станат поголеми, овозможувајќи појаки модели. Тимовите кои мудро инвестираат во инфраструктура на податоци и таленти ќе бидат најдобро позиционирани да ги заштитат своите највредни средства.

Заклучување

Аналитика на податоци им нуди на спортските организации моќна алатка за идентификување на играчите во ризик пред да се појават повреди или фабрички напади. Со систематско следење на физичката, перформансата и психолошките мерки, и примена на аналитички техники од визуелизација на машинско учење, тимовите можат да интервенираат во рана и персонализација.

За да останат во тек, тимовите треба да следат истражување од институциите како [ФЛТ:0] Биришки Journal of Sports Medicine и платформи за влијание наменети за спортските аналити. Иднината на менаџментот е под контрола на податоци, и време е да се започне со изградба на тој систем е сега.