야구에서 통계 분석을 사용하는 이점과 단점은 무엇입니까?

야구는 100 년 동안 주변에 있었던 스포츠입니다. 그것은 많은 사람들이 사랑받는 게임이며 정확하게 분석되어 최상의 스포츠가 될 수 있습니다. 여기에서 볼 수있는 야구의 여러 측면이 있지만,이 기사에서는 통계 분석이 초점이 될 것입니다.

통계 분석이란 무엇입니까? 통계 분석은 패턴과 관계를 찾기 위해 데이터를 검사하는 것입니다. 그런 다음이 정보를 사용하여 미래에 무엇을 해야할지에 대한 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, 플레이어가 특정 방식으로 일관되게 나가면 팀의 코칭 직원이 플레이어가 게임의 측면을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

야구에서 통계 분석을 사용하는 이점과 단점이 있습니다. 통계 분석을 사용하는 주된 이점은 팀이 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 도울 수 있다는 것입니다. 예를 들어, 팀이 특정 플레이어가 왼손잡이 투수와 잘 닿는 경향이 있음을 알고 있으면 마운드에 왼손잡이 투수가있을 때 라인업에 그를 넣을 수 있습니다. 통계 분석을 사용하는 또 다른 이점은 플레이어와 코치가 개선해야 할 분야를 식별하는 데 도움이된다는 것입니다.

통계 분석을 사용하는 한 가지 단점은 데이터를 정확하게 해석하는 것이 어려울 수 있다는 것입니다. 또한 모든 정보가 항상 통계로 캡처되는 것은 아닙니다. 또 다른 단점은 통계가 때때로 오도 될 수 있다는 것입니다. 예를 들어, 플레이어는베이스에 주자가 거의없는 상황에서만 히트를 히는 것이기 때문에 플레이어가 높은 타격을 가질 수 있습니다. 이것은 그가 좋은 타자임을 의미하지는 않습니다. 그가이 상황에서 히트를 얻을 정도로 운이 좋다는 것을 의미합니다.

전체적으로, 야구에서 통계 분석을 사용하는 이점과 단점이 있습니다. 그러나 이점은 통계 분석으로 단점이 큽니다.

전문가가 야구 데이터를 분석하는 데 사용하는 기술은 무엇입니까?

야구 데이터를 분석하는 데는 여러 가지 방법이 있습니다. 일부 전문가들은 변수 간의 관계를 찾기 위해 비선형 회귀와 같은 정량적 방법을 사용합니다. 다른 사람들은 클러스터 분석과 같은보다 질적 인 방법을 사용하여 데이터의 패턴을 식별합니다.

야구 데이터를 분석하는 가장 인기있는 방법 중 하나는 기계 학습 알고리즘을 통해 이루어집니다. 이 접근법은 높은 정확도로 Baseball 게임의 결과를 예측할 수있는 모델을 개발하는 데 사용되었습니다.

또 다른 공통 기술은 SABERMETRICS라고합니다. SABERMetrics는 수학적 모델을 선수 및 팀을 제공합니다. 이러한 모델은 배타 머 요는, 기본 비율 및 슬러글 징 백분율과 같은 다양한 요소를 고려합니다. Sabermetricians는이 모델을 사용하여 플레이어와 팀을 사용하여 야구에서 가장 좋은 사람을 볼 수 있습니다.

전문가는 또한 시각화 기술을 사용하여 데이터를 이해하는 데 도움이됩니다. 예를 들어, 이들은 다른 변수가 서로 다른 변수와 관련이 있는지를 확인하기 위해 분산 플롯이나 열지도를 작성합니다. 시각화를 사용하는 이점은 데이터의 패턴을 신속하게 드러내는 데이터의 패턴을 매우 밝히는 것입니다.

마지막으로, 전문가들은 때로는 시뮬레이션 기술을 사용하여 야구 게임을 연구합니다. 예를 들어, 이들은 두 팀 간의 게임을 모델로 모델링하고 다른 전략을 시도해보십시오. 가장 많은 전략을 통해 가장 많은 전략을보십시오.

이 기술은 얼마나 정확합니까?

예측 분석의 사용은 전 세계의 비즈니스 상승에 있습니다. 정보에 입각 한 의사 결정을 내리고 고객을 더 잘 이해하는 데 사용됩니다. 그러나 이러한 기술은 얼마나 정확합니까?

분석의 사용에 많은 회의론이 있습니다. 일부는 확인 편견을 지원하는 도구 이상이라고 믿는 것입니다. 다른 사람들은 사용 된 기술이 너무 단순 해지고 결과에 영향을 줄 수있는 모든 변수를 모두 고려하지 않는다고 생각합니다.

올바르게 사용할 때 예측 분석이 강력 할 수 있다는 것은 의심의 여지가 없습니다. 그러나 이러한 기술의 한계를 이해하고 올바른 데이터를 사용하여 정확한 결과를 얻는 것이 중요합니다.

예측 분석의 정확성에 영향을 줄 수있는 여러 가지 요소가 있습니다.

1) 데이터의 품질 – 이것은 분명히 모든 유형의 분석에 중요합니다. 신뢰할 수있는 결과를 낳기 위해 데이터는 정확하고 최신 상태 여야합니다. 그것이 부정확하거나 불완전한 경우, 예측도 부정확 할 것입니다.

2) 모든 데이터가 아닌 데이터의 유형입니다. 일부 유형의 데이터 (예 : 인구 통계 정보)는 다른 것들 (예 : 재무 정보)보다 예측 가능성이 더 높습니다. 특정 비즈니스 요구 사항에 맞는 데이터를 선택하는 것이 중요합니다.

3) 데이터 세트의 크기 – 작은 데이터 세트는 분석 기술이 얼마나 좋은지 상관없이 정확한 결과를 생성하지 않습니다. 정확한 그림을 얻으려면 충분한 샘플 크기가 충분히 필요합니다.

4) 문제의 복잡성 – 문제가 너무 복잡하다면 정교한 분석 기술조차도 정확한 결과를 일으킬 수 없습니다. 신뢰할 수있는 예측을하기 위해 문제를 더 작은 조각으로 분해해야합니다.

야구 분석은 어떻게 팀이 스카우트와 초안 선수를 초안으로 변경 했습니까?

야구 분석은 여러 가지면에서 게임을 혁명으로 혁명을 일으켰습니다. 그 중 하나는 팀이 스카우트와 드래프트 선수입니다. Analytics는 팀이 이전에 갖지 않은 방식으로 플레이어를 가치있게 할 수있었습니다. 이로 인해 플레이어가 이전보다 더 많은 돈을 지출하는 팀을 이끌어 냈습니다.

야구 분석의 가장 중요한 측면 중 하나는 SABERMETRICS입니다. SABERMetrics는 전통적인 통계가 아닌 성능 데이터를보고 선수의 가치 평가에 중점을 둔 분석 분석의 분석입니다. 이를 통해 팀은 기존 통계가 저평가 될 수있는 플레이어를 찾을 수 있습니다.

이것의 한 가지 예는 Yoan Moncada입니다. Moncada는 전문 야구에서 경험이 없었지만 2015 년 Boston Red Sox가 제안했습니다. Red Sox는 Moncada를 정찰하고 국제 대회의 성과에 따라 그의 가치를 결정했습니다. 그들은 그가 재능있는 선수라는 것을 알고 있으며 전통적인 통계가 그의 진정한 가치를 반영하지 않았다는 것을 알았습니다.

이후로 다른 팀은 SABERMETRICS를 스카우트와 드래그터리로 사용하기 시작했습니다. 이것은 티켓과 유니폼의 상승 가격에 기여한 젊은 재능에 더 많은 돈을 지출하는 팀을 이끌어 냈습니다.

야구 분석은 게임을 더 잘 변화 시켰으며 여기에서 더 나아질 것입니다.

야구 분석의 지지자들에 대한 도전은 무엇입니까?

잃어버린 팀 인 시카고 새끼들은 이제 분석을 받아들이면서 야구에서 가장 성공적인 팀 중 하나입니다. 이 성공은 다른 많은 팀을 분석 부서에 투자 할 수 있지만 야구 분석의 지지자들에 직면 한 많은 도전이 있습니다.

한 가지 챌린지는 팀이 수집 한 데이터가 종종 독점적이며 대중과 공유되지 않는다는 것입니다. 즉, 분석가가 플레이어와 팀이 수행하는 방법에 대한 가정을해야 함을 의미합니다. 또한 메트릭이 가장 중요한 지의 합의가 부족하고 해석되어야하는 방법이 있습니다.

또 다른 도전은 코치와 선수들이 분석 기반 아이디어에 저항 할 수 있다는 것입니다. 코치는 플레이어를 평가하고 통계 학자들의 도움이 필요 없으며, 플레이어는 자신의 직감이 데이터 분석보다 더 가치가 있다고 느낄 수 있습니다. 또한 샘플 크기의 문제가 있습니다. 분석 기반 접근법이 작은 샘플 크기에서 성공한 경우에도 더 큰 샘플 크기를 통해 사용할 때는 효과적 일 수 없습니다.

이러한 문제에도 불구하고 분석학의 사용이 여기에 야구에 머물러있는 것으로 보입니다. 적응하지 못한 팀은 분석을 받아들이는 사람들의 뒤에 떨어질 것입니다.