အန္တရာယ်ရှိသူများကို ဖော်ထုတ်ရန် ဒေတာလေ့လာမှုများကို အသုံးပြုရန် နည်းလမ်း

အစ

ဒေတာအသေးစိတ်က ဒေတာအသေးစိတ်ကို ပြောင်းလဲစေပြီး အမြင်ပိုင်းမှ သက်သေခံအခြေခံတဲ့ တိကျမှုဆီ ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းသို့ ပြောင်းသွားစေပါတယ်။ အရေးပါဆုံး အသုံးချမှုတစ်ခုက အန္တရာယ်ရှိသူများကို အစောပိုင်းတွင် ဖော်ထုတ်ခြင်းဖြစ်သည်။ ဒဏ်ရာရခြင်း၊ ပင်ပန်းမှု ခံစားခြင်း (သို့) စွမ်းဆောင်မှု ကျဆင်းမှုရှိသူများကိုလည်း ရှာဖွေခြင်းဖြစ်သည်။ ဒေတာအမှတ်အမျိုးမျိုးကို စနစ်တကျ စုစည်းပြီး ဆန်းစစ်ခြင်းအားဖြင့် အသင်းအဖွဲ့ဝင်များသည် တုံ့ပြန်မှုထက် ရှေ့ဆောင်စွာ တုံ့ပြန်နိုင်သည်။ ဤသည်က အားကစားသမားများ၏ ကျန်းမာရေးနှင့် သက်တမ်းရှည်ကို ထိန်းသိမ်းရုံသာမက အသင်း၏ စွမ်းဆောင်မှုနှင့် အရင်းအမြစ် ဖြန့်ဝေမှုကိုလည်း အပြုသဘောဆောင်စေသည်။

ဒဏ်ရာများကြောင့် အသင်းများအတွက် လစာ ဆုံးရှုံးခြင်း၊ ဆေးကုသမှု ကုန်ကျစရိတ်များ၊ ပြိုင်ပွဲထွက်လာမှုများ လျော့ကျလာခြင်းတို့ဖြင့် သန်းပေါင်းများစွာ ကုန်ကျစေသည်။ ကစားသမားများ၏ အန္တရာယ်များ စီမံခန့်ခွဲမှုအတွက် ဒေတာမှတစ်ဆင့် ချဉ်းကပ်ခြင်းသည် ပြိုင်ပွဲအလွန်ကောင်းမွန်စေသော်လည်း မည်သည့် မီထရီက အရေးပါကြောင်း၊ ၎င်းတို့ကို ဘယ်လိုခွဲစိတ်ရမလဲ၊ ပြီးတော့ အသိအမြင်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်သော နည်းဗျူဟာများသို့ ဘယ်လို ဘာသာပြန်ရမလဲ ဆိုသည့် အချက်အလက်များကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်စွာ နားလည်ရန် လိုအပ်သည်။ ဤဆောင်းပါးတွင် အန္တရာယ်များသော ကစားသမားများကို ဖော်ထုတ်ရန် လိုအပ်သော အဓိက ဒေတာအမှတ်များ၊ ဆန်းစစ်နည်းလမ်းများနှင့် အကောင်အထည်ဖော်မှု အဆင့်များကို စူးစမ်းလေ့လာသည်။

အားကစားတွင် ဒေတာလေ့လာမှု၏ အခြေခံအချက်အလက်များ

အားကစားတွင် ဒေတာလေ့လာမှုသည် လေ့ကျင့်ရေး၊ ပြန်လည်ထူထောင်ရေးနှင့် ကစားနည်းဗျူဟာကို အသိပေးသည့် ပုံစံများနှင့် အမြင်များကို ဖော်ထုတ်ရန် ဒေတာများကို စနစ်တကျ စုစည်းခြင်း၊ စီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့် အနက်ကောက်ခြင်းတို့ကို ပါဝင်သည်။ ရည်မှန်းချက်သည် ကစားသမား၏ ပုံမှန်အခြေခံချက်မှ သိမ်မွေ့သော ကွဲပြားမှုများသည် ပြင်းထန်သော ဒဏ်ရာများသို့သို့သို့သို့မဟုတ် စွမ်းဆောင်မှုကျဆင်းမှုသို့ မရောက်မီ အစောပိုင်း သတိပေးချက်များကို ရှာဖွေခြင်းဖြစ်သည်။

ဒေတာလေ့လာမှုသည်ဘာကိုပါ ၀ င်သည်

ခေတ်သစ်အားကစားလေ့လာမှုမှာ ဇီဝယန္တရား၊ လေ့ကျင့်ခန်းဆိုင်ရာ ဇီဝဗေဒ၊ စိတ်ပညာနဲ့ စာရင်းအင်းတို့ ပါဝင်ပါတယ်။ ရမှတ်မှတ်တွေ (သို့) ကစားချိန် မိနစ်တွေလို ရိုးရှင်းတဲ့ မက်ထရစ်နစ်တွေထက် ပိုပါတယ်။ အဆင့်မြင့်လေ့လာမှုမှာ နှလုံးခုန်နှုန်း ပြောင်းလဲနိုင်မှု (HRV) ၊ အိပ်စက်မှုအရည်အသွေး၊ အာရုံကြောကြွက်သားဖိစီးမှု၊ စိတ်ပိုင်း စိတ်ဓာတ်နဲ့ လေ့ကျင့်ခန်း ဝန်ပိမှု မက်ထရစ်နစ်တွေလို ကိန်းရှင်တွေ ပါဝင်ပါတယ်။ ဒါတွေကို မကြာခဏ ဝတ်ဆင်နိုင်တဲ့ နည်းပညာတွေ၊ GPS ခြေရာခံမှု၊ ဗီဒီယိုလေ့လာမှု၊ ကိုယ်တိုင်တင်ပို့တဲ့ မေးခွန်းထုတ်မှုတွေကနေ ဖမ်းမိပါတယ်။

အူမကြီး ခံစားချက်မှ ဒေတာမှတဆင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းသို့ ပြောင်းလဲခြင်း

ဘောလုံးသမားတစ်ဦးက ပင်ပန်းနေပုံရသလို (သို့) စိတ်ပျက်နေပုံရသလို ဖြစ်နေတတ်ပါတယ်။ ကျွမ်းကျင်သူအသိအမြင်က တန်ဖိုးရှိပေမဲ့ မညီမျှပြီး ဘက်လိုက်မှုရှိတတ်ပါတယ်။ စျေးပေါတဲ့ အာရုံခံနည်းပညာနဲ့ တိမ်ပေါ်အခြေခံတဲ့ ဆန်းစစ်ရေးပလက်ဖောင်းတွေရဲ့ တိုးတက်မှုက ပင်ပန်းမှု၊ ပြန်လည်ထူထောင်ခြင်းနဲ့ ဒဏ်ရာအန္တရာယ်ကို အများကြီး ပိုတိကျစွာ တိုင်းတာဖို့ ဖြစ်နိုင်စေခဲ့တယ်။ FC Barcelona ၊ Golden State Warriors နဲ့ New England Patriots တို့လို အသင်းတွေဟာ ကစားသမားတွေရဲ့ ကျန်းမာရေးကို နေ့စဉ် စောင့်ကြည့်ဖို့ ရည်စူးထားတဲ့ ဒေတာလေ့လာသူတွေကို အခုလက်ရှိခန့်ထားတယ်။ ပြောင်းလဲမှုက လူသားရဲ့အစားထိုးမှုမဟုတ်ပဲ လက်တွေ့အချိန်မှာ ဒေတာနဲ့ တရားစီရင်မှုကို တိုးမြှင့်ခြင်းပါ။

အန္တရာယ်ရှိသူများအတွက် စောင့်ကြည့်ရန် အဓိက အချက်အလက်အချက်အလက်များ

(၁) အန္တရာယ်များနှင့် ထိခိုက်ဒဏ်ရာများနှင့် ထိခိုက်ဒဏ်ရာများနှင့် ထိခိုက်ဒဏ်ရာများနှင့် ထိခိုက်ဒဏ်ရာများ

ရုပ်ပိုင်းနှင့် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ မက်ထရစ်များ

အပူချိန်ကို ထိန်းချုပ်ထားသော HRV နှင့် HRV တို့သည် အပူချိန်ကို ထိန်းချုပ်ထားသော HRV များကို ထိန်းချုပ်ထားသည်။

အိပ်စက်ခြင်းသည် အခြားသော အရေးပါသော ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာ အမှတ်တံဆိပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အိပ်စက်မှုအရည်အသွေးညံ့ခြင်း သို့မဟုတ် ရေရှည်မလုံလောက်ခြင်းသည် သိမှတ်မှု လုပ်ဆောင်မှုပျက်စီးစေခြင်း၊ တုံ့ပြန်မှုအချိန်နှေးစေခြင်း၊ ဒဏ်ရာနှုန်းများတိုးစေခြင်းသို့ ဦးတည်စေသည်။ ဝတ်ဆင်နိုင်သော ကိရိယာများသည် ယခုအခါ အိပ်စက်မှုအဆင့်ခွဲစိတ်မှုနှင့် အိပ်စက်မှုအရည်အသွေး အမှတ်များကိုပေးသည်။

စွမ်းဆောင်ရည် မက်ထရစ်များ

ကွင်းပေါ်က စွမ်းဆောင်ရည်အချက်အလက်များ အမြန်နှုန်း၊ အရှိန်၊ နှေးကွေးမှု၊ ဦးတည်ချက် ပြောင်းလဲမှု၊ ခုန်ပျံချိန်နှင့် စပရင်တာ အကွာအဝေး တို့က ပင်ပန်းမှု သို့မဟုတ် လှုပ်ရှားမှု လျော်ကြေးများကို ဖော်ပြနိုင်သည်။ ဥပမာ၊ အမြင့်ဆုံး စပရင်တာ အမြန်နှုန်းလျော့ကျခြင်း သို့မဟုတ် ပြိုင်ပွဲတစ်ခုလျှင် ပြိုင်ပွဲတစ်ခုအတွက် ပြိုင်ပွဲအား ပြိုင်ပွဲအလိုက် ပြိုင်ပွဲအလိုက် ပြိုင်ပွဲအလိုက် ပြိုင်ပွဲအလိုက် ပြိုင်ပွဲအလိုက် ပြိုင်ပွဲအလိုက် ပြိုင်ပွဲအလိုက် ပြိုင်ပွဲအလိုက် ပြိုင်ပွဲအလိုက် ပြိုင်ပွဲအလိုက် ပြိုင်ပွဲအလိုက် ပြိုင်ပွဲအလိုက် ပြိုင်ပွဲအလိုက် ပြိုင်ပွဲဝင်တစ်ဦးက ဒဏ်ရာရရှိနေခြင်း သို့မဟုတ် အာရုံကြောကြွက်သားအပန်းအေးကို ခံစားနေရခြင်းဖြစ်ကြောင်း ပြသနိုင်သည်။

တင်းနစ် (သို့) ဂေါက်ဖ်လို တိကျတဲ့ အားကစားတွေမှာ လှုပ်ခါမှု မက္ကင်းနစ် (သို့) ဘောလုံး နေရာချခြင်း တိကျမှုမှာ ပြောင်းလဲမှုဟာ ရုပ်ပိုင်း (သို့) စိတ်ပိုင်း အားထုတ်မှုရဲ့ အစောပိုင်း ညွှန်ပြချက်တွေ ဖြစ်နိုင်တယ်။

ဒဏ်ရာများနှင့် ပြန်လည်ထူထောင်ရေး အချက်အလက်များ

အတိတ်ဒဏ်ရာများသည် အနာဂတ်ဒဏ်ရာများ၏ အားကောင်းသော ခန့်မှန်းချက်များတွင် တစ်ခုဖြစ်သည်။ ယခင်ဒဏ်ရာများ၏အမျိုးအစား၊ ပြင်းထန်မှုနှင့် ပြန်လည်ထူထောင်ရေးအချိန်ကို ခြေရာခံခြင်းသည်လေ့လာသူများကို အခြေခံအဆင့်အန္တရာယ် ပိုမိုမြင့်မားသော ကစားသမားများကို ဖော်ထုတ်နိုင်စေသည်။ အားအင်အားကျဆင်းမှု၊ လှုပ်ရှားမှု ကန့်သတ်ချက်များ သို့မဟုတ် ခုန်မှု စမ်းသပ်မှုများတွင် တည်ငြိမ်သော မညီမျှမှုကဲ့သို့သော ပြန်လည်ထူထောင်ရေးဒေတာများသည် အားကစားသမားတစ်ဦးအား ပြန်လည်ဒဏ်ရာရရှိစေသော ကျန်ရစ်သော အားနည်းချက်များကို ထောက်ပြနိုင်သည်။

အလုပ်အကိုင်အခွန်ကို စောင့်ကြည့်ခြင်း: ဝန်ထမ်း၊ ပမာဏ၊ ပြင်းထန်မှု

လေ့ကျင့်ရေးဝန်ထမ်းနှင့် ဒဏ်ရာအန္တရာယ်အကြား ဆက်စပ်မှုသည် မှတ်တမ်းတင်ထားသည်။ FLT:0 ကျစ်လစ်:သက်တမ်းရှည် အလုပ်ဝန်ထမ်းအချိုးအစားက မကြာသေးမီက ဝန်ထမ်း (ကျစ်လစ်၊ ပုံမှန်အားဖြင့် ၁ ပတ်) နှင့် ရေရှည်အလယ်အလတ်ဝန်ထမ်း (သက်တမ်းရှည်၊ ၄ ပတ်) ကို နှိုင်းယှဉ်သည်။ 1.5 ထက်ပိုသော သို့မဟုတ် 0.8 အောက်သောအချိုးတွေဟာ ဒဏ်ရာအန္တရာယ်တိုးတက်စေခြင်းနှင့် ဆက်စပ်သည်။ စုစုပေါင်းအကွာအဝေး၊ အမြန်ပြေးအချိုးအလျား၊ အားပြင်းသင်တန်းများနှင့်ကစားမိနစ်များကို စောင့်ကြည့်ခြင်းသည်ဤညီမျှမှုကိုစီမံခန့်ခွဲရန်ကူညီသည်။

စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာနှင့် ကျန်းမာမှုဆိုင်ရာ အညွှန်းကိန်းများ

စိတ်ကျန်းမာရေးသည် အထက်တန်းစားအားကစားများတွင် စိုးရိမ်မှုတစ်ခုအဖြစ် တိုးပွားနေသည်။ စိတ်ခံစားမှုစိတ်ဖိစီးမှု၊ လောင်ကျွမ်းမှု၊ ပူပန်မှုသည် ရုပ်ပိုင်းလက္ခဏာများအဖြစ် ပေါ်ထွက်နိုင်သည်။ မိမိဘာသာ ဖော်ပြသောမေးခွန်းထုတ်လွှာများ (ဥပမာ၊ ပြန်လည်ထူထောင်ရေး-စိတ်ဖိစီးမှုမေးခွန်းထုတ်လွှာ၊ စိတ်ဓာတ်အခြေအနေများ၏သမိုင်း) ကို စိတ်ခံစားမှု၊ ပင်ပန်းမှု၊ စိတ်ဖိစီးမှုနှင့် လှုံ့ဆော်မှုများကို ခြေရာခံရန် အသုံးပြုသည်။ ဒီစိတ်ကူးဆိုင်ရာ တိုင်းတာချက်များကို ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာဒေတာများနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်းအားဖြင့် ကစားသမားများ၏အန္တရာယ်၏ ပိုမိုအပြည့်အဝသော ရုပ်ပုံကိုရရှိစေသည်။

ဒေတာကို ဆန်းစစ်ခြင်း - ကိရိယာများနှင့် နည်းစနစ်များ

ဒေတာကို စုစည်းခြင်းဟာ ပထမအဆင့်ပဲဖြစ်ပါတယ်။ တကယ့်တန်ဖိုးက ဆန်းစစ်မှုထဲမှာ တည်ရှိပါတယ်

ပုံရိပ်ထုတ်ခြင်းနှင့် အလားအလာများ လေ့လာခြင်း

အချိန်ကာလအတွင်း မက်ထရစ်များကို ပြသသည့် ဒက်ရှ်ဘုတ်များသည် နည်းပြများနှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ဝန်ထမ်းများအား ဦးတည်ချက်ချင်းတွင်ဖြစ်စဉ်များကို သိရှိစေသည်။ ကစားသမားတစ်ဦး၏ သီတင်းပတ်စဉ်လေ့ကျင့်ရေးဝန်ထမ်းအား တံခါးဝတစ်ခုနှင့် ယှဉ်၍ ရိုးရှင်းသော လိုင်းချပ်တစ်ခုသည် အလွန်အကျွံကို ချက်ချင်းမှတ်တမ်းတင်နိုင်သည်။ Tableau, Power BI သို့မဟုတ် အသင့်သုံးအားကစားလေ့လာရေးပလက်ဖောင်းများ (ဥပမာ Kinduct, Catapult) တို့သည် အသင့်သုံးနိုင်သော သတိပေးချက်များနှင့်အတူအရှိန်ကာလ စောင့်ကြည့်မှုကိုအခွင့်ပြုသည်။

စက်သင်ယူခြင်းနှင့် ခန့်မှန်းနိုင်သော ပုံစံထုတ်ခြင်း

စက်သင်ယူခြင်းအယ်လ်ဂိုရီသမ်များသည် လူသားများ လွတ်မြောက်နိုင်သော ရှုပ်ထွေးသော ပုံစံများကို ဖော်ထုတ်ရန် အကြီးစား၊ ဘောင်စုံ ဒေတာစုများကို စီမံခန့်ခွဲနိုင်သည်။ သမိုင်းဆိုင်ရာ ဒေတာများအပေါ် လေ့ကျင့်ထားသော ကြီးကြပ်ထားသော သင်ယူမှုပုံစံများ (ဥပမာ၊ ကျပန်းသစ်တောများ၊ gradient boosting၊ neural networks) သည်ဒဏ်ရာအန္တရာယ်ကို နှိမ်နင်းနိုင်သည်။ သက်တမ်း၊ ဒဏ်ရာသမိုင်း၊ အလုပ်အကိုင်မီထရီကီကရီများ၊ အိပ်စက်ခြင်းနှင့် လှုပ်ရှားမှုဒေတာတို့ ပါဝင်သည်။

Sports Science and Medicine Journal မှ လေ့လာမှုတစ်ခုက စက်သင်ယူမှုပုံစံတစ်ခုသည် GPS နှင့် HR ဒေတာကိုသုံးပြီး အသက်မွေးဝမ်းကျောင်းဘောလုံးသမားများတွင် ထိတွေ့မှုမရှိသော ဒဏ်ရာများကို ၇၅% တိကျမှုနှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်ကြောင်းတွေ့ရှိခဲ့သည်။

စာရင်းဇယားနည်းပညာများ: အချိုးမညီမှု ရှာဖွေခြင်းနှင့် ပြန်လည်ကျဆင်းခြင်း

ပိုရိုးရှင်းတဲ့ စာရင်းအင်းနည်းလမ်းတွေကလည်း တန်ဖိုးရှိပါတယ် ထိန်းချုပ်မှုချပ်တွေက မက်ထရစ်တစ်ခု (ဥပမာ HRV) သည်ကစားသမားရဲ့ ပုံမှန်ကွဲပြားမှုအပြင်သို့ ရွေ့လျားတဲ့အခါကိုရှာဖွေနိုင်ပါတယ် ပြန်လည်ကျဆင်းမှုလေ့လာမှုက အလုပ်အကိုင်အလျှော့နဲ့ ဒဏ်ရာဖြစ်ပွားမှုကြားက ဆက်စပ်မှုကို တိုင်းတာဖို့ကူညီပါတယ် ဥပမာ logistic regression ပုံစံတစ်ခုက လက်ရှိအလျှော့နဲ့ ပြန်လည်ထူထောင်မှုမှတ်တွေအပေါ် အခြေခံပြီး ဒဏ်ရာဖြစ်ပွားမှု ဖြစ်နိုင်ခြေကို ခန့်မှန်းနိုင်ပါတယ်

ဒေတာရင်းမြစ်များ ပေါင်းစပ်ခြင်း

အန္တရာယ်တစ်ခုတည်းသော ပရိုဖိုင်တစ်ခု ဖန်တီးရန်အတွက် wearables (ဥပမာ WHOOP, Catapult, Polar) မှ ဒေတာ၊ ဗီဒီယိုလေ့လာမှုနှင့်အီလက်ထရောနစ်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာမှတ်တမ်းများကို ပေါင်းစပ်ရန်လိုအပ်သည်။ API များနှင့်ဒေတာအသိုလှောင်များ (Snowflake သို့မဟုတ် AWS ကဲ့သို့) ကွဲပြားသောဒေတာစုများကိုပေါင်းစပ်ခွင့်ပြုသည်။ စံသတ်မှတ်ခြင်းသည်အရေးကြီးသည်။

ဒေတာမှတဆင့် လုပ်ဆောင်သော Player Management System ကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် လက်တွေ့လုပ်ဆောင်ချက်များ

ထိရောက်တဲ့ အန္တရာယ် ဖော်ထုတ်ရေး စနစ်ကို တည်ဆောက်ဖို့ ဝန်ကြီးဌာနတွေအကြား သေချာတဲ့ စီမံကိန်းနဲ့ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှု လိုအပ်ပါတယ်။

အဆင့် (၁) ရည်မှန်းချက်များနှင့် KPIs များကို သတ်မှတ်ပါ

အန္တရာယ်ရှိခြင်းသည် သင့်အသိအမှတ်ပြုချက်အတွက် ဘာကိုဆိုလိုကြောင်း ရှင်းလင်းခြင်းဖြင့် စပါ။ အသားအရေအသားအရေအနာ၊ ဦးနှောက်တုန်လှုပ်မှု၊ စိတ်ပိုင်း လောင်ကျွမ်းမှု သို့မဟုတ် စွမ်းဆောင်ရည်ကျဆင်းမှုတို့ကြောင့် သင်အလေးထားမိပါသလား? ထိတွေ့မှု နာရီ ၁၀၀၀ အတွက် ဒဏ်ရာနှုန်း၊ လေ့ကျင့်ခန်း ကျရှုံးမှုအရေအတွက်၊ သို့မဟုတ် HRV ပျမ်းမျှဖြစ်စဉ်လို အခန်းကဏ္ဍအလိုက် အခန်းကဏ္ဍအဓိက အညွှန်းကိန်းများ (KPIs) ကို ရှင်းလင်းစွာ သတ်မှတ်ပါ။

အဆင့် ၂: မှန်ကန်သော နည်းပညာပုံများကို ရွေးချယ်ပါ

အားကစားသုံးစွဲရန်အတွက် အတည်ပြုထားသော ကိရိယာများနှင့် ဆော့ဝဲများကို ရွေးချယ်ပါ။ ဝတ်ဆင်နိုင်သော အာရုံခံကိရိယာများသည် ယုံကြည်နိုင်ရည်ရှိခြင်း၊ အားကစားသမားများအတွက် သက်တောင့်သက်သာဖြစ်ခြင်း၊ ဒေတာကိုဆက်လက်မှတ်ရေးထိုးနိုင်ခြင်းတို့ရှိရမည်။ တိမ်ခံပလက်ဖောင်းများသည် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ စီမံခန့်ခွဲမှု၊ လုံခြုံသော သိုလှောင်ခြင်းနှင့် ဆန်းစစ်ရန်လွယ်ကူသော ဒေတာထုတ်လွှင့်မှုကို ပေးအပ်သင့်သည်။ အသင်းများသည် မကြာခဏက Catapult Sports နှင့်ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်သူများနှင့် သို့မဟုတ် ကိုယ်ပိုင်ရေကြောင်းများအတွက် ပွင့်လင်းသော အရင်းအမြစ် ကိရိယာများကို အသုံးပြုသည်။

အဆင့် (၃) အခြေခံအချက်အလက်များနှင့် စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများ သတ်မှတ်ရန်

အားကစားသမားတိုင်းမှာ ထူးခြားတဲ့ ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာနှင့် စွမ်းဆောင်မှုစံညွှန်းတွေရှိသည်။ တစ်ဦးချင်းအခြေခံတန်းကိုသတ်မှတ်ရန် တည်ငြိမ်တဲ့ကာလအတွင်း (ဥပမာ၊ ရာသီအပြီး) အနည်းဆုံးတစ်ပတ်မှ နှစ်ပတ်အထိ ဒေတာကိုစုဆောင်းပါ။ ဒါက အဓိပ္ပါယ်ရှိတဲ့ ကွဲပြားမှုများကို ဖော်ထုတ်နိုင်စေသည်။ ကစားသမားများကို နှိုင်းယှဉ်နိုင်ရန်လည်း အသင်းအတွက် စည်းမျဉ်းသတ်မှတ်မှု ကွင်းဆက်များကို တည်ဆောက်ပါ။

အဆင့် ၄: ဆက်လက် စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် သတိပေးခြင်း

နေ့စဉ်စောင့်ကြည့်မှုသည် မရှိမဖြစ်ဖြစ်ဖြစ်ပါသည်။ လုံခြုံသော တံခါးဝအပြင်သို့ ကျရောက်သည့် မီတာများအတွက် အလိုအလျောက် သတိပေးချက်များကို သတ်မှတ်ပါ။ ဥပမာ၊ အားကစားသမားတစ်ဦး၏ HRV သည် အခြေခံအဆင့်ထက် ၃ ရက်ဆက်တိုက် ၂၀% ကျဆင်းပါက အားကစားသိပ္ပံအဖွဲ့သို့ သတိပေးချက်တစ်စောင်ပို့ပေးသည်။ သတိပေးချက်များသည် သတင်းအချက်အလက်တင်မဟုတ်ဘဲ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

အဆင့် (၅) သင်တန်းပေးခြင်း၊ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ၊ ဒေတာအဖွဲ့များ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်း

ဒေတာတစ်ခုတည်းက ဒဏ်ရာတွေကို ကာကွယ်ပေးတာမဟုတ်ဘူး။ အမြင်တွေကို ဆုံးဖြတ်သူတွေကို ရှင်းလင်းစွာ ဆက်သွယ်ဖို့လိုပါတယ်။ အားအင်နည်းပြတွေ၊ ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာကုသသူတွေ၊ စွမ်းဆောင်ရည်လေ့လာသူတွေနဲ့ နည်းပြအဖွဲ့ကြား ပုံမှန်တွေ့ဆုံမှုတွေဟာ ဒေတာမှလိုက် အကြံပြုချက်တွေကို လေ့ကျင့်မှု ဝန်ပိမှု ပြင်ဆင်မှု၊ ပြန်လည်ထူထောင်ရေး ပရိုတိုကောလတွေနဲ့ ကစားသမား အနားယူချိန်ဇယားတွေမှာ ပေါင်းစပ်ထားတာကို သေချာစေတယ်။

ခြေလှမ်း ၆: ထပ်ပြီး ပြုပြင်ခြင်း

Analytics သည်တစ်ကြိမ်တည်းတင်မထားပါ။ ဒေတာပိုမိုစုဆောင်းလေ၊ သင့်ပုံစံများနှင့်အလွန်နိမိတ်များကိုသတ္မွတ်ပါ။ ဘယ်မီထရီကအကောင်းဆုံးခန့်မှန်းနိုင်စွမ်းရှိသည်ကို အကဲဖြတ်ရန်ရာသီအပြီးတွင်အကဲဖြတ်မှုလုပ်ပါ။ သုတေသနနှင့်အဆက်အသွယ်ရှိပါ

လက်တွေ့ကမ္ဘာဆိုင်ရာ အသုံးများနှင့် ကိစ္စရပ် လေ့လာမှုများ

ဖြစ်စဉ် လေ့လာမှု: ဘောလုံးတွင် Hamstring ထိခိုက်မှု ကာကွယ်ခြင်း

UEFA ၏ လေ့လာမှုတစ်ခုတွင် ဥရောပအသင်းများစွာပါဝင်ပြီး GPS ခြေရာခံခြင်းနှင့် isokinetic strength testing ကိုသုံးပြီး hamstring အားထုတ်မှုအန္တရာယ်မြင့်မားသောကစားသမားများကိုရှာဖွေခဲ့သည်။ ၎င်းတို့သည် hamstring အားထုတ်မှုအနိမ့်သော eccentric အားထုတ်မှုနှင့်အလွန်ပြင်းထန်သော:သက်တမ်းရှည် အလုပ်အကိုင်အချိုးအစားမြင့်မားသူများအတွက်ရည်ရွယ်သော eccentric strength အစီအစဉ်ကို အကောင်အထည်ဖော်ခဲ့သည်။ ရလဒ်သည်ရာသီနှစ်ရာသီအတွင်း hamstring ဒဏ်ရာများတွင် 60 70% လျှော့ချခြင်းဖြစ်သည်။ ဒေတာလေ့လာမှုသည်အရင်းအမြစ်များကိုအထူးဆုံးအကျိုးပြုမှုလိုအပ်သောကစားသမားများအပေါ်အာရုံစိုက်စေခဲ့သည်။

Case Study: ဘက်စကက်ဘောမှာ အလုပ်အကိုင် ဝန်ဆောင်မှု စီမံခန့်ခွဲမှု

NBA ရဲ့ ဝန်ထမ်းထိန်းချုပ်ရေးမူဝါဒက ဆွေးနွေးပွဲကို စေ့ဆော်ပေးခဲ့ပေမဲ့ အသင်းတွေဟာ ကစားသမားတွေကို ဘယ်အချိန်အနားယူရမလဲဆိုတာကို ဆုံးဖြတ်ဖို့ ဒေတာကိုသုံးပါတယ်။ Toronto Raptors ဟာ ၂၀၁၉ ချန်ပီယံ ပြိုင်ပွဲအတွင်း Kawhi Leonard ရဲ့ကျန်းမာရေးကို ထိန်းသိမ်းဖို့ ကစားသမား ခြေရာခံခြင်းနဲ့အနားယူမှု အပြုသဘောဆောင်မှုကို ကျော်ကြားစွာအသုံးပြုခဲ့တယ်။ သူ့ရဲ့မိနစ်ဝန်ထမ်း၊ နောက်ပြန်ကစားမှု ကြိမ်နှုန်းနဲ့ ဇီဝဗေဒ အမှတ်တံဆိပ်တွေကို စောင့်ကြည့်ရင်း ဒူးပြဿနာသေးငယ်တွေကို စီမံနေစဉ်ရင်း သူ့ကို ပွဲစဉ်အတွက် အသစ်အဆန်းထားခဲ့တယ်။

ကိစ္စ လေ့လာမှု: အထက်တန်းအားကစားသမားများတွင် စိတ်ကျန်းမာရေး စောင့်ကြည့်မှု

အော်စတြေးလျ အားကစားဌာန (AIS) သည် စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ကျန်းမာမှု စောင့်ကြည့်ရန် နေ့စဉ် စိတ်ခံစားမှု စစ်တမ်းများနှင့် HRV နှင့် အိပ်စက်မှု ဒေတာများကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ရေကူးသူ၏ကိုယ်ပိုင်သတင်းထုတ်ပြန်သော စိတ်ခံစားမှုသည် တံခါးဝအောက်သို့ ကျဆင်းပြီး HRV သည် ချစ်ကြည်ဖွယ် လွှမ်းမိုးမှုရှိသည်ကိုပြသသောအခါ အသင်းသည် အားကစားသမားနှင့် စကားပြောဆိုမှုတစ်ခုစတင်ပြီး လေ့ကျင့်ခန်းကိုပြင်ဆင်သည်။ ဤပသော နည်းလမ်းက ကျဆင်းမှုနှုန်းကိုလျော့ချပြီး စွမ်းဆောင်မှုညီမျှမှု တိုးတက်စေသည်။

ဒေတာမှတဆင့် ကစားသမားများ စီမံခန့်ခွဲခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးများ

ခိုင်မာတဲ့ ဆန်းစစ်ရေး စနစ်ကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းက အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ရရှိစေပါတယ်။

• ထိခိုက်ဒဏ်ရာများ လျော့ကျခြင်း: အန္တရာယ်ဖက်ရှင်များကို အစောပိုင်းတွင် ဖော်ထုတ်ခြင်းသည် ကာကွယ်ရေးအတားအဆီးများကိုဖြစ်စေပြီး ထိခိုက်ဒဏ်ရာများအရေအတွက်ကို တိုက်ရိုက်လျှော့ချပေးသည်။
• ကစားသမားအလုပ်အကိုင်တိုးပွား: အလုပ်အကိုင်အပိုဒ်များနှင့် ပြန်လည်ထူထောင်ရေးကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းသည် အားကစားသမားများအတွက်ရာသီရှည်များနှင့် နှစ်များစွာအတွင်း စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားစွာ ထိန်းသိမ်းရန် ကူညီပေးသည်။
• ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသားသင်တန်း: ဒေတာက တစ်ဦးချင်းလိုအပ်ချက်များအတွက် အစီအစဉ်များကို ပုံဖော်ခွင့်ပြုသည်။
• ကုန်ကျစရိတ်သက်သာမှု: ဒဏ်ရာနည်းနည်းသည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာကုန်ကျစရိတ်နည်းနည်းပြီး ဒဏ်ရာရကစားသမားများအတွက် အချိန်နည်းနည်းနည်း ဆုံးရှုံးခြင်းကို ဆိုလိုသည် ထောက်ပံ့မှုမရှိသော လစာများ။
• ပြိုင်ဘက်အခွင့်အရေး:FLT:1 ကွင်းပေါ်က အကောင်းဆုံးကစားသမားတွေကို ပိုပြီးဆက်မပြတ် ထိန်းသိမ်းတဲ့ အသင်းတွေမှာ နိုင်ဖို့ အခွင့်အလမ်း ပိုများပါတယ်။
• FLT:0 အားကစားသမား ယုံကြည်မှုတိုးတက်လာသည်: ကစားသမားများသည် ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ခန့်မှန်းချက်များအစား ဓမ္မဓိဋ္ဌာန်ကျတဲ့ ဒေတာများအပေါ် အခြေခံထားသည်ကို တွေ့မြင်သောအခါ လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အနားယူရေး ပရိုတိုကောများကို ပိုမိုဝယ်ယူနိုင်သည်။

စိန်ခေါ်မှုများနှင့် စဉ်းစားစရာများ

ကတိပေးထားပေမဲ့ ကစားသမားတွေရဲ့ အန္တရာယ်အတွက် ဒေတာလေ့လာမှု အကောင်အထည်ဖော်မှုဟာ အတားအဆီးတွေမရှိပါဘူး။

ဒေတာ အရည်အသွေးနှင့် ဆက်စပ်မှု

အဝတ်အစားသုံး ကိရိယာများသည် မမှန်ကန်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်၊ အခန်းတွင်းကွင်းများတွင် GPS အချက်ပြမှုများကို ဆုံးရှုံးနိုင်ပြီး အားကစားသမားများသည် ဝတ်ဆင်ရန် မေ့လျော့နိုင်သည်။ မညီမျှသော ဒေတာကောက်ယူမှုက ခန့်မှန်းချက် တိကျမှုကို ထိခိုက်စေသည်။ အသင်းများသည် ပရိုတိုကောများကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်နှင့် အချက်အလက်များကို ကပ်နှက်၍ မှတ်တမ်းတင်ရန် (ဥပမာ HR Monitor vs. လက်ကိုင် နှလုံးခုန်မှု စစ်ဆေးမှု) ဖြင့် မှတ်တမ်းတင်ရန်လိုအပ်သည်။

ပုဂ္ဂလိကနှင့် ကိုယ်ကျင့်တရားဆိုင်ရာ စိုးရိမ်မှုများ

အတိအကျကျကျန်းမာရေးနှင့်နေရာဒေတာကိုစုဆောင်းခြင်းသည် ပုဂ္ဂလိကရေးရာပြဿနာများကို နှိုးဆွပေးသည်။ အားကစားသမား၏ သဘောတူညီချက်၊ ဒေတာပိုင်ဆိုင်မှုနှင့်လုံခြုံရေးသည်အလွန်အရေးကြီးသည်။ အသင်းများနှင့်အသင်းများသည် GDPR သို့မဟုတ် HIPAA ကဲ့သို့သော စည်းမျဉ်းများကို လိုက်နာရမည်ဖြစ်သည်။ ကစားသမားများသည် မည်သည့်ဒေတာကို ခြေရာခံထားရကြောင်းနှင့် ၎င်းကိုဘယ်လိုအသုံးပြုကြောင်း ပွင့်လင်းမြင်သာမှုရှိသင့်သည်။

ဒေတာကို အလွန်အကျွံ အားကိုးခြင်းနှင့် လူသားရဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်

ဘယ်ပုံစံမှ မပြည့်စုံနိုင်ပါ။ ဒေတာသည်ကစားသမားတစ်ဦး၏ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဘဝဖိစီးမှု (သို့) နည်းပြတစ်ဦး၏ လှုံ့ဆော်ရေးနည်းပညာကဲ့သို့သော အခြေအနေဆိုင်ရာ အကြောင်းရင်းများကို လွတ်မြောက်စေနိုင်သည်။ အကောင်းဆုံးစနစ်များသည် လူ့ကျွမ်းကျင်မှုနှင့် ဆန်းစစ်ရေး သတိပေးချက်များကို ပေါင်းစပ်သည်။ ကစားသမားသည် အဆင်ပြေပြီး ကစားပွဲက အရေးပါပါပါပါပါပါက နည်းပြတစ်ဦးက အနားယူမှုအကြံပြုချက်ကို အငြင်းပွားနိုင်သည်။ လူ့အစိတ်အပိုင်းသည် အစားထိုးမရနိုင်သေးပါ။

လက်ရှိ လုပ်ငန်းခွင်များနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်း

သင်တန်းသားများအနေဖြင့် သင်တန်းများအား ဖြည့်စွက်ရန် လိုအပ်သည်မှာ၊ သင်တန်းများတွင် ပါဝင်ရန် လိုအပ်သည့် အချက်အလက်များအား ဖြည့်စွက်ရန် လိုအပ်သည်။

ကစားသမားများ၏ အနာဂတ် အန္တရာယ်များ

နည်းပညာ တိုးတက်လာတာနဲ့အမျှ အန္တရာယ်ရှိသူများကို ဖော်ထုတ်နိုင်စွမ်းဟာ ပိုတိကျလာပါလိမ့်မယ်။ ဇီဝဗေဒအာရုံခံကိရိယာများ (ဥပမာ၊ ဆက်လက်ဂလူးကောဆို စောင့်ကြည့်မှု၊ ချွေးကင်မရာ) နှင့် အဆင့်မြင့်ဗီဒီယိုလေ့လာမှုများကို ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာ လေ့လာနိုင်စေမှာပါ။

အခြားနယ်နိမိတ်တစ်ခုက လေ့ကျင့်ခန်းနှင့် ပြန်လည်ထူထောင်ရေးနည်းဗျူဟာများသည် ဒဏ်ရာအန္တရာယ်ကိုဘယ်လိုသက်ရောက်စေသည်ကို တုပသည့် အားကစားသမားတစ်ဦးစီ၏ ဒစ်ဂျစ်တယ် အမွှာများ virtual model များကိုအသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည်။ ဤမော်ဒယ်များသည်ကစားသမားတစ်ဦး၏အစီအစဉ်ကိုအမှန်တကယ်အချိန်တွင်ကောင်းမွန်အောင်လုပ်ရန် ထောင်ချီသောစင်္ယာရီများကို run လုပ်နိုင်သည်။

ထို့အပြင် ဒေတာမျှဝေမှုသည် အသင်းအလိုက် ပိုမိုစံညွှန်းလာသည်နှင့်အတူ (ဥပမာ NFLs Next Gen Stats Initiative) သမိုင်းဝင်ဒေတာစုများသည် ပိုကြီးထွားလာမည်ဖြစ်ပြီး ပိုမိုခိုင်မာသောမော်ဒယ်များကိုခွင့်ပြုလိမ့်မည်။ ဒေတာ အခြေခံအဆောက်အအုံနှင့်အရည်အချင်းများတွင် ပညာရှိစွာရင်းနှီးမြှုပ်နှံသော အသင်းများသည်သူတို့၏အဖိုးတန်ဆုံးအင်းအမြစ်များကိုကာကွယ်ရန်အကောင်းဆုံးနေရာသို့ ရောက်ရှိလိမ့်မည်။

အဆုံးသတ်ချက်

ဒေတာလေ့လာမှုသည် အားကစားအဖွဲ့အစည်းများအား ဒဏ်ရာများ သို့မဟုတ် လောင်ကျွမ်းမှုမဖြစ်မီ အန္တရာယ်ရှိသည့် ကစားသမားများကို ဖော်ထုတ်ရန် အားကောင်းသော ကိရိယာများကို ပေးသည်။ ရုပ်ပိုင်း၊ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ မက်ထရစ်များကို စနစ်တကျ စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် မြင်ကွင်းမှ စက်သင်ယူမှုအထိ အလေးထားသည့် ဆန်းစစ်နည်းပညာများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် အသင်းများသည် အစောပိုင်းတွင် ကြားဝင်ကာ စောင့်ရှောက်မှုကို ပုဂ္ဂိုလ်ရေးပြုလုပ်နိုင်သည်။ အကောင်အထည်ဖော်ရန်အတွက် စဉ်းစားတွေးခေါ်မှုစီမံကိန်း၊ နည်းပညာသို့ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံခြင်းနှင့် အစဉ်အလာထက် သက်သေများကို တန်ဖိုးထားသော ယဉ်ကျေးမှုလိုအပ်သည်။ အောင်မြင်သူများသည် ဒဏ်ရာနှုန်းများကို လျှော့ချပေးရုံသာမက အသက်မွေးမှုလုပ်ငန်းများကိုလည်း တိုးချဲ့ပေးကြသည်။ ရည်မှန်းချက်သည် အန္တရာယ်ကို လုံးဝကို ဖယ်ရှားရန်မဟုတ်ပေ။ အားကစားသည်အမြဲတမ်းတွင် ပင်ကိုယ်အန္တရာယ်များပါလိမ့်မည်။

ယခုအချိန်တွင်လည်း အားကစားနည်းပညာဆိုင်ရာ လေ့လာမှုများအား လေ့လာရန်အတွက် အဖွဲ့များက British Journal of Sports Medicine နှင့် အားကစားဆိုင်ရာ လေ့လာမှုများအတွက် ပုံစံထုတ်ထားသော ပလက်ဖောင်းများကို လိုက်နာရန် လိုအပ်ပါသည်။ အားကစားသမားများ၏ စီမံခန့်ခွဲမှု၏ အနာဂတ်သည် ဒေတာမှီလာပြီး ထိုစနစ်ကို တည်ဆောက်ရန် အချိန်သည် ယခုဖြစ်သည်။