Comments 9
Меня всегда удивляла статистика во время игр NBA. За матч не один раз появляется сложная статистика. Например:
В первой половине счет 13 — 45. Статистика: Самый большой разрыв в первой половине между командами западной конференции с 2001 года.
Или игрок ставит личный рекорд. Забил 6 трехочковых в первом периоде в играх плейофф. Кроме того, покажут рейтинг других игроков по этому показателю.
Сейчас ничего вспомнить подобного не могу, но иногда показывают совершенно крутую статистику. Многую из которых явно они не могли подготовить до игры. Или могут показать тепловую карту прямо поверх площадки с процентами попаданий, промахов, фолов и так далее с любыми выборками: игрокам, командам, времени и прочее.
В первой половине счет 13 — 45. Статистика: Самый большой разрыв в первой половине между командами западной конференции с 2001 года.
Или игрок ставит личный рекорд. Забил 6 трехочковых в первом периоде в играх плейофф. Кроме того, покажут рейтинг других игроков по этому показателю.
Сейчас ничего вспомнить подобного не могу, но иногда показывают совершенно крутую статистику. Многую из которых явно они не могли подготовить до игры. Или могут показать тепловую карту прямо поверх площадки с процентами попаданий, промахов, фолов и так далее с любыми выборками: игрокам, командам, времени и прочее.
Как только я начал посматривать NBA, мне тоже сразу бросилась в глаза эта помешанность на разного рода статистиках, и (по-моему) две основные причины этого:
1) большое кол-во очков за одну игру и большое кол-во игр в одном сезоне (потому получается достаточный для статистики объем данных)
2) необходимость оценивать игроков разных ролей, например у центрового или у разыгрывающего защитника очки — не единственный показатель качества (это причина вести крайне разнообразные статистики)
1) большое кол-во очков за одну игру и большое кол-во игр в одном сезоне (потому получается достаточный для статистики объем данных)
2) необходимость оценивать игроков разных ролей, например у центрового или у разыгрывающего защитника очки — не единственный показатель качества (это причина вести крайне разнообразные статистики)
Да американцы помешаны на статистике, а на спортивной особенно.
en.wikipedia.org/wiki/Fantasy_sport (e.g. fanduel.com)
Хорошо изложен материал
А футбольная статистика есть где-нибудь в открытом доступе?
Жаль, для графика и средних значений нету перцентилей или ст. отклонения. Да и лохматка на графике при значениях близких к 1 скорее всего говорит о том, что данных по этим случаям маловато. Но это я придираюсь, статья ведь не об этом.
Очень хорошо на примерах расписана агрегация. Раньше ее не юзал, писал просто в коде операции над массивами.
А тоже самое, но про НХЛ можно где-нибудь найти?
Sign up to leave a comment.
Обработка данных NBA за 30 лет с помощью MongoDB Aggregation