第14章：數據驅動(dòng)的足球分析方法--《體育、運動(dòng)與健康領(lǐng)域的人工智能》

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主要內容介紹（如果喜歡本文的話(huà)歡迎您幫我傳播！）

1. 核心觀(guān)點(diǎn)

? 闡述在足球分析中利用數據驅動(dòng)方法的潛力，核心是建立數據驅動(dòng)的管道，涵蓋數據收集、轉換、處理和分析，為決策提供支持，介紹人工智能與體育科學(xué)結合帶來(lái)的機遇。

2. 數據驅動(dòng)方法介紹

? 定義：在人工智能范疇內，依靠數據支持決策、獲取洞察并提升系統性能的方法，利用數據集訓練機器學(xué)習模型、提取模式并生成預測。

? 在體育科學(xué)中的變革：體育科學(xué)因數據驅動(dòng)方法發(fā)生深刻變革，從傳統方法轉向依賴(lài)數據分析、機器學(xué)習和先進(jìn)傳感技術(shù)，以解決運動(dòng)表現、傷病預防和教練策略等問(wèn)題。

? 在足球中的應用

? 優(yōu)化決策：足球因球員互動(dòng)復雜和數據豐富成為焦點(diǎn)，數據驅動(dòng)方法可優(yōu)化球員表現、預防傷病、制定戰略決策，還能分析對手策略、提升球隊動(dòng)態(tài)。

? 傷病預防和球員健康：監測身體狀況、工作量和恢復模式，預防傷病。

? 比賽分析：教練和分析師利用數據了解比賽模式、球員位置和球隊陣型，制定戰術(shù)。

? 球迷體驗：提供高級分析、統計和可視化，加深球迷對比賽理解。

? 人才識別和球員招募：俱樂(lè )部通過(guò)數據評估球員表現、潛力和適配度。

3. 數據收集

? 歷史發(fā)展

? 20世紀60年代起開(kāi)發(fā)了一系列工具，早期通過(guò)量化球員步長(cháng)、拍攝分析球員移動(dòng)，雖有誤差但能記錄比賽數據。

? 20世紀90年代末和21世紀初，開(kāi)發(fā)出確定球員場(chǎng)上位置的方法，收集來(lái)自全球定位系統、局部定位系統和視頻跟蹤系統的數據。

? 數據類(lèi)型及收集方式

? 視頻 - 基于系統

? 早期受相機分辨率限制，后來(lái)隨著(zhù)技術(shù)進(jìn)步，開(kāi)發(fā)出多種跟蹤球員的方法，包括自動(dòng)跟蹤、基于閾值和霍夫變換的方法、從電視廣播圖像跟蹤等，但存在局限性，如手動(dòng)干預高、圖像分割耗時(shí)等。近年來(lái)深度學(xué)習和機器視覺(jué)算法推動(dòng)了分析發(fā)展，可用于多種應用。

? 時(shí)間序列

? 數據按固定時(shí)間間隔記錄，包含球員跟蹤、得分、生理指標等信息，有季節性和長(cháng)期趨勢等模式，可通過(guò)多種傳感器收集，如GPS、加速度計、心率監測器等。

? 表格數據

? 信息以行列結構組織，適用于分析和計算，可用于創(chuàng )建機器學(xué)習模型，如球員統計、比賽數據、團隊表現指標和傷病記錄等。

? 圖形表示

? 將球員建模為頂點(diǎn)，關(guān)系為邊，用于傳球交換分析和戰術(shù)分析。

4. 處理和分析技術(shù)

? 數據預處理

? 目標是提高數據質(zhì)量，處理缺失值、噪聲、歸一化等問(wèn)題，包括處理缺失值（刪除或插補方法）、數據清理（去除無(wú)關(guān)信息、糾正錯誤）、歸一化和標準化（轉換分類(lèi)變量為數值）、特征工程（創(chuàng )建或轉換特征）、處理不平衡數據、降噪以及頻繁模式分析預處理等。

? 數據可視化

? 可在數據驅動(dòng)管道的多個(gè)階段進(jìn)行，如通過(guò)探索性數據分析了解數據分布，用多種圖表展示性能指標，進(jìn)行球員軌跡映射，支持比賽決策和賽后分析等。

? 數據建模

? 監督學(xué)習：通過(guò)標記數據集學(xué)習輸入輸出映射，包括回歸（預測數值）和分類(lèi)（分類(lèi)別）任務(wù)，有多種算法，如線(xiàn)性回歸、支持向量機等，還介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在足球分析中的應用。

? 無(wú)監督學(xué)習：從無(wú)標記數據中提取模式，包括聚類(lèi)（如K - Means、DBSCAN）和關(guān)聯(lián)規則挖掘（如Apriori、FP - growth）。

? 半監督學(xué)習：利用標記和無(wú)標記數據訓練模型，適用于標記數據有限的情況，有自我訓練、協(xié)同訓練和多視圖學(xué)習等策略。

5. 應用

? 足球分析方法從簡(jiǎn)單統計到復雜數據處理，包括主成分分析和K - Means聚類(lèi)用于識別獲勝球隊，將球員動(dòng)作與場(chǎng)地位置關(guān)聯(lián)進(jìn)行戰術(shù)分析，用時(shí)間序列分析球隊戰術(shù)行為，以及通過(guò)數據可視化工具描述球員行為等。

6. 結論

? 人工智能范疇內的數據驅動(dòng)方法對足球產(chǎn)生深遠影響，優(yōu)化球員表現、預防傷病、輔助決策，足球作為動(dòng)態(tài)且數據豐富的領(lǐng)域，將持續受益于數據驅動(dòng)革命。

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第14章：數據驅動(dòng)的足球分析方法作者：西爾維奧·巴爾邦（Sylvio Barbon Junior），費利佩·阿魯達·莫拉（Felipe Arruda Moura），里卡多·達席爾瓦·托雷斯（Ricardo da Silva Torres）摘要

本章深入探討了利用數據驅動(dòng)方法進(jìn)行足球分析的潛力。特別是足球，因其復雜的球員互動(dòng)和豐富的數據源，成為應用這些方法的理想領(lǐng)域。本章的核心概念是圍繞在足球和體育科學(xué)中建立一個(gè)數據驅動(dòng)的流程。這個(gè)流程自動(dòng)化了數據的收集、轉換、處理和分析，創(chuàng )建了一個(gè)從原始數據到有洞察力的決策的系統流程。我們旨在全面概述數據驅動(dòng)技術(shù)如何革新足球表現分析。本章涵蓋了人工智能（AI）與體育科學(xué)融合所帶來(lái)的前景和可能性，為優(yōu)化運動(dòng)員和團隊表現提供了路線(xiàn)圖。

關(guān)鍵詞

足球分析；數據科學(xué)；人工智能；機器學(xué)習；深度學(xué)習

14.1數據驅動(dòng)方法簡(jiǎn)介

人工智能（AI）范疇內的數據驅動(dòng)方法是指嚴重依賴(lài)數據來(lái)支持決策、獲取洞察并提高系統性能的方法。這些方法利用大量數據集來(lái)訓練機器學(xué)習模型、提取模式，并根據收集的數據生成預測或決策。特別是體育科學(xué)領(lǐng)域，在前沿數據驅動(dòng)方法的推動(dòng)下經(jīng)歷了深刻的變革。這種范式轉變代表了與傳統方法的背離，因為研究人員和從業(yè)者越來(lái)越依賴(lài)數據分析、機器學(xué)習以及先進(jìn)的傳感技術(shù)（例如可穿戴設備）來(lái)解開(kāi)運動(dòng)表現、傷病預防和教練策略的復雜性。

對于工程師來(lái)說(shuō)，足球中的數據驅動(dòng)解決方案是指數據分析、傳感器技術(shù)和計算方法的創(chuàng )新整合，以?xún)?yōu)化球員表現、預防傷病和進(jìn)行戰略決策（Gamble等人，2020）。特別是足球，由于比賽的復雜性，其特點(diǎn)是動(dòng)態(tài)的球員互動(dòng)，傳統分析難以全面捕捉，因此成為數據驅動(dòng)方法的焦點(diǎn)。這項運動(dòng)提供了豐富的數據源，包括通過(guò)GPS設備對球員的跟蹤、視頻片段以及詳細的比賽統計數據，為復雜的分析提供了堅實(shí)的基礎（Goes等人，2021a，b）。技術(shù)的進(jìn)步，如可穿戴傳感器和高分辨率攝像機，使得數據收集更加容易，使足球隊能夠實(shí)施先進(jìn)的方法進(jìn)行實(shí)時(shí)和賽后分析。在競爭激烈的足球世界中，球隊不斷尋求戰略?xún)?yōu)勢，數據驅動(dòng)方法為了解對手策略、優(yōu)化球員表現以及增強整體團隊動(dòng)態(tài)提供了見(jiàn)解。

本質(zhì)上，足球采用基于數據處理流程的數據驅動(dòng)方法來(lái)支持競爭優(yōu)勢。一個(gè)數據驅動(dòng)的流程，也稱(chēng)為數據管道，是指一系列被編排用來(lái)自動(dòng)化數據的收集、轉換、處理和分析的過(guò)程和工具。數據驅動(dòng)流程的目標是高效且可靠地將數據從不同來(lái)源移動(dòng)到目的地，使其可用于分析、決策和其他應用。這個(gè)概念在數據工程、數據科學(xué)和商業(yè)智能領(lǐng)域尤為普遍。

▲ 圖14.1數據驅動(dòng)的足球分析的一般流程

數據可視化提供從分析中獲得的見(jiàn)解；結果通常使用圖表、圖形、儀表盤(pán)或其他可視化表示來(lái)呈現。可視化工具幫助教練、分析師和利益相關(guān)者解釋復雜數據并做出明智決策。另一方面，預測建模階段涉及數據科學(xué)家和體育分析師應用技術(shù)。機器學(xué)習模型、統計模型和特定領(lǐng)域的算法被用來(lái)從處理后的數據中獲取可操作的見(jiàn)解。這些模型有各種用途，包括預測傷病、分析球員屬性、進(jìn)行戰術(shù)分析以及解決體育科學(xué)的其他方面問(wèn)題。這兩個(gè)階段構成了決策支持工具，幫助教練、分析師和利益相關(guān)者做出與球員發(fā)展、比賽策略和整體團隊表現相關(guān)的明智決策。

14.2數據收集

自20世紀60年代以來(lái)，為了對運動(dòng)員在比賽和訓練情況下的表現進(jìn)行定量分析，已經(jīng)開(kāi)發(fā)了一系列手動(dòng)和計算工具（Hughes和Franks，1997；Reep和Benjamin，1968）。最早試圖分析球員在場(chǎng)上移動(dòng)的研究采用了一種方法，首先是量化不同速度下足球運動(dòng)員的步長(cháng)。然后，研究人員拍攝了比賽中所有運動(dòng)員的移動(dòng)，并使用這些圖像估計球員在每個(gè)速度下走了多少步。盡管這種數據收集方式存在固有的誤差，例如過(guò)程的手動(dòng)性質(zhì)，但作者能夠提供當時(shí)職業(yè)足球運動(dòng)員在整場(chǎng)比賽中跑動(dòng)距離的記錄（Reilly，1976；Withers，1978）。

在20世紀90年代末和21世紀初，開(kāi)發(fā)了幾種方法，其主要目的是確定球員在場(chǎng)上隨時(shí)間變化的位置。一旦確定了球員的位置，首先就能夠更準確地量化運動(dòng)員的身體表現變量，如跑動(dòng)距離和速度。在那個(gè)時(shí)期，最早的研究從全球定位系統、局部定位系統和基于視頻的跟蹤系統收集數據。最近的一項調查（Rico - González等人，2020）發(fā)現，基于光學(xué)的系統、全球定位系統/全球導航衛星系統以及局部定位系統在專(zhuān)注于集體行為評估的研究中分別占60％、33％和7％。下面簡(jiǎn)要介紹這些系統。

14.2.1基于視頻的系統

為了改進(jìn)跟蹤方法，Figueroa等人（2006b）提出了一種基于至少四個(gè)靜態(tài)攝像機的方法，這些攝像機一起覆蓋整個(gè)球場(chǎng)。每個(gè)攝像機都有其獨特的圖像分割方法，與文獻中報道的方法不同（Choi和Seo，2014；Martín和Martínez，2014；Xu等人，2004），通過(guò)基于非參數形態(tài)學(xué)平整操作進(jìn)行背景提?。ㄔ摬僮魈幚肀荣惼陂g場(chǎng)景中光照變化的特定問(wèn)題）（Figueroa等人，2006a）。通過(guò)考慮球員模型和特定的形態(tài)學(xué)操作，通過(guò)分割團塊來(lái)處理遮擋問(wèn)題。分割過(guò)程使用圖表示法進(jìn)行，其中節點(diǎn)由球員的團塊表示，邊根據關(guān)于團塊的信息定義，如團塊之間的距離、顏色和移動(dòng)方向。盡管應用研究（Barros等人，2007；Moura等人，未注明日期）使用這種方法報告的最佳自動(dòng)跟蹤率為94％，但一般來(lái)說(shuō)，手動(dòng)操作員干預過(guò)高且容易出錯。此外，考慮到圖像的空間和時(shí)間分辨率以及可用的計算資源，圖像分割可能需要幾個(gè)小時(shí)。在這個(gè)意義上，深度學(xué)習和機器視覺(jué)算法的最新進(jìn)展允許基于自動(dòng)分割和/或檢測固定攝像機和電視廣播來(lái)捕獲相關(guān)數據（例如位置數據）。這些領(lǐng)域的發(fā)展促進(jìn)了基于大量數據的擴展分析。使用機器視覺(jué)進(jìn)行足球分析在多個(gè)應用中取得了最先進(jìn)的結果（Manafifard等人，2017），從盤(pán)帶檢測（Barbon等人，2022）到基于時(shí)空模式的成功動(dòng)作預測（Stival等人，2023）。最近，研究提出了姿態(tài)檢測的概念，這是由與肢體運動(dòng)學(xué)和估計動(dòng)力學(xué)相關(guān)的生物力學(xué)研究問(wèn)題所激發(fā)的，在足球中有相關(guān)應用（Monteiro等人，2022）。

14.2.2時(shí)間序列

時(shí)間序列數據由按固定時(shí)間間隔記錄的數據點(diǎn)序列組成，展示了變量隨時(shí)間的演變。每個(gè)數據點(diǎn)都與一個(gè)特定的時(shí)間戳或時(shí)間段相關(guān)聯(lián)，形成一個(gè)時(shí)間順序。數據的粒度由連續觀(guān)察之間的時(shí)間間隔決定，例如足球比賽中每秒記錄的球員跟蹤數據。個(gè)體觀(guān)察，如得分、球員位置、球的軌跡或生理指標，在特定的時(shí)間點(diǎn)被捕獲，這為數據集的動(dòng)態(tài)性質(zhì)做出了貢獻。

時(shí)間序列數據中明顯存在季節性和長(cháng)期趨勢等時(shí)間模式。季節性模式揭示了在特定時(shí)間段內反復出現的趨勢，例如由于天氣條件或球員狀態(tài)等因素，球隊在某些季節表現不同。長(cháng)期趨勢則描繪了球隊在較長(cháng)時(shí)期內表現的逐漸改進(jìn)或變化，受到戰略調整或球員發(fā)展的影響。

事件序列，即捕捉事件發(fā)生的順序，可以包括球員的移動(dòng)，如盤(pán)帶（Barbon等人，2022），為比賽中的動(dòng)態(tài)構建提供了見(jiàn)解。每個(gè)數據觀(guān)察都伴隨著(zhù)一個(gè)時(shí)間戳，指示球員表現指標或其他變量何時(shí)被記錄。周期性事件，如聯(lián)賽賽季中每周安排的比賽，為時(shí)間序列數據的結構化性質(zhì)做出了貢獻。

各種各樣的傳感器被用來(lái)捕獲全面的數據。球員佩戴的通用定位系統（GPS）追蹤器在訓練和比賽期間提供關(guān)于他們的位置、跑動(dòng)距離、速度和加速度的實(shí)時(shí)數據（Buchheit等人，2014）。可穿戴加速度計通過(guò)測量加速度、減速度和方向變化來(lái)補充這一點(diǎn)，為身體勞累和工作量提供有價(jià)值的見(jiàn)解。心率監測器是另一個(gè)不可或缺的組成部分，它跟蹤球員的心率，提供關(guān)于心血管負荷、疲勞和整體健康水平的關(guān)鍵信息。智能球衣，配備有傳感器，捕獲球員的移動(dòng)、姿勢和生物力學(xué)數據，從而有助于傷病預防和性能優(yōu)化（McDevitt等人，2022）。

球跟蹤系統使用攝像機和傳感器來(lái)監測球的移動(dòng)，為球的控球權、軌跡以及諸如射門(mén)等關(guān)鍵事件提供見(jiàn)解。此外，嵌入在鞋釘中的壓力傳感器測量腳的壓力，并為球員的步幅模式、平衡和地面接觸力提供見(jiàn)解。環(huán)境傳感器對于捕獲溫度、濕度和海拔等影響球員表現并有助于傷病預防策略的因素的數據很重要。此外，附著(zhù)在球員身體上的生物力學(xué)傳感器捕獲關(guān)節運動(dòng)和肌肉激活的數據，為生物力學(xué)和潛在傷病風(fēng)險提供見(jiàn)解。球員佩戴的慣性測量單元（IMU）捕獲運動(dòng)、方向和速度變化的數據，有助于對球員動(dòng)力學(xué)進(jìn)行詳細分析（Zhang，2014）。

14.2.3表格數據

表格數據是指以表格結構組織的信息，其中數據以行和列的形式呈現。這種格式是高度結構化的，適合各種分析和計算目的。通常，每行代表一個(gè)單獨的記錄或觀(guān)察，而列對應于與這些記錄相關(guān)的不同屬性或變量。表格數據在許多領(lǐng)域都很常見(jiàn)，包括數據庫、電子表格以及用于機器學(xué)習和數據分析的數據集。

表格數據適用于各種數據分析技術(shù)，包括統計分析、機器學(xué)習模型的創(chuàng )建以及探索性數據分析。表格數據的結構化性質(zhì)簡(jiǎn)化了諸如過(guò)濾、排序和聚合信息等任務(wù)。此外，它作為創(chuàng )建數據集的基礎格式，可以用于訓練機器學(xué)習模型以預測結果、揭示模式并在足球分析和體育科學(xué)領(lǐng)域做出明智決策。

考慮球員統計數據，其中每行專(zhuān)用于一個(gè)特定的球員，列包含諸如球員ID、姓名、位置、進(jìn)球數和助攻數等基本屬性。這種表格排列提供了對個(gè)體球員表現指標的全面概述，創(chuàng )建了數據集（Brooks等人，2016）。

同樣，當檢查比賽數據時(shí)，表格格式將每行與一場(chǎng)獨特的比賽對齊，而列詳細列出相關(guān)信息，包括比賽ID、日期、參賽隊伍和最終比分。這種結構化呈現使得能夠對比賽相關(guān)變量進(jìn)行系統評估，有助于全面的比賽分析。

團隊表現指標是另一個(gè)關(guān)鍵方面，它們被封裝在代表各個(gè)團隊的行中。在這個(gè)表格結構中，列包含諸如團隊I(yíng)D、名稱(chēng)、獲得的積分和失球數等屬性，提供了對團隊級表現的系統和詳細描述。深入研究傷病記錄，例如，表格結構通過(guò)將每行分配給一個(gè)球員傷病的特定實(shí)例來(lái)組織數據。相關(guān)列記錄相關(guān)信息，如球員ID、傷病類(lèi)型、發(fā)生日期和恢復時(shí)間。這種系統安排有助于對球員傷病進(jìn)行詳細檢查，有助于傷病預防策略和球員健康評估。

14.2.4圖形表示

另一個(gè)近期的趨勢是使用圖來(lái)對球員及其互動(dòng)進(jìn)行建模。在現有的公式中，球員被建模為頂點(diǎn)，邊用于表示他們的關(guān)系。應用的例子包括基于傳球圖的傳球交換分析（Zhou等人，2023）或基于球員在場(chǎng)上位置的戰術(shù)分析（如果兩個(gè)球員彼此靠近則存在一條邊）（Stival等人，2023；Rodrigues等人，2019）。

14.3處理和分析技術(shù)

數據處理和分析是數據驅動(dòng)流程的一個(gè)步驟，它在將原始數據轉化為有意義的見(jiàn)解、提供模型以自動(dòng)化復雜任務(wù)甚至發(fā)現模式方面起著(zhù)關(guān)鍵作用。最后，這個(gè)階段將所有收集的數據轉化為可操作的見(jiàn)解，從熱圖到機器學(xué)習模型不等。預處理，即數據的清理和格式化；特征工程，增強數據表示以用于可視化和機器學(xué)習建模；數據建模用于模型選擇和優(yōu)化，選擇和微調正確的模型。

14.3.1數據預處理

數據預處理的目標是提高數據質(zhì)量，圍繞著(zhù)準備和清理原始數據使其適合分析或建模的理念。原始數據中常見(jiàn)的問(wèn)題包括缺失值、噪聲的存在以及缺乏歸一化。為了解決這些挑戰，采用了幾種數據轉換方法，其選擇取決于數據的類(lèi)型（例如圖像、時(shí)間序列、結構化數據）和傳感器的質(zhì)量（例如噪聲、缺失值和分辨率）。需要處理的主要任務(wù)包括以下內容：

? 處理缺失值：識別和處理缺失的數據點(diǎn)，以避免在后續分析中出現偏差和不準確。處理缺失值可以通過(guò)刪除方法來(lái)解決，如列表式刪除或成對刪除，即刪除帶有缺失值的行或對。插補方法包括均值、中位數或眾數插補，向前和向后填充，線(xiàn)性回歸，K - 近鄰，以及多重插補，每種方法都根據特定標準替換缺失值。

? 數據清理：去除無(wú)關(guān)或冗余信息，糾正錯誤，并解決數據集中的不一致性，以提高整體數據質(zhì)量（Chu等人，2016）。主成分分析（PCA）用于特征降維，拼寫(xiě)檢查算法用于文本數據糾正，統計離群值檢測用于數值不一致，與外部來(lái)源的交叉驗證用于驗證，以及基于領(lǐng)域知識的規則驗證檢查。

? 歸一化和標準化：將分類(lèi)變量轉換為數值表示，以與機器學(xué)習方法兼容。歸一化是將數值特征縮放至一個(gè)標準范圍，通常在0和1之間的過(guò)程。其目的是確保所有特征對模型訓練過(guò)程的貢獻相等，防止某些具有較大尺度的特征主導學(xué)習過(guò)程。標準化涉及將數值特征轉換為均值為0且標準差為1。機器學(xué)習模型通常需要數值輸入，因此轉換分類(lèi)變量是必要的。

? 特征工程：創(chuàng )建新特征或轉換現有特征，以增強信息的表示，提高機器學(xué)習模型的學(xué)習能力（Nargesian等人，2017）。技術(shù)包括創(chuàng )建多項式特征以捕捉非線(xiàn)性關(guān)系，引入交互項以表示特征之間的協(xié)同作用，將數值特征離散化為箱以捕捉非線(xiàn)性關(guān)系，對數值特征進(jìn)行對數變換以實(shí)現對稱(chēng)，縮放特征以確保均勻性，為時(shí)間序列數據生成基于時(shí)間的特征，如滯后特征，使用技術(shù)如獨熱編碼將分類(lèi)變量編碼為數值形式，以及使用方法如TF - IDF或詞嵌入從文本數據中提取特征。這些技術(shù)共同提高了機器學(xué)習模型的學(xué)習能力，通過(guò)提供更具信息性和相關(guān)性的特征。特征工程方法的選擇取決于數據的性質(zhì)和具體的建模目標。

? 處理不平衡數據：解決數據集中的類(lèi)別不平衡問(wèn)題，以防止模型偏向多數類(lèi)（Rout，Mishra， Mallick，2018）。處理不平衡數據的各種方法包括重采樣技術(shù)，如過(guò)采樣（例如SMOTE）和欠采樣，集成方法如平衡隨機森林和簡(jiǎn)易集成，以及使用諸如隔離森林等技術(shù)進(jìn)行異常檢測。其目的是處理不平衡數據，以便更好地識別少數類(lèi)中的模式。

? 降噪：識別和去除可能扭曲機器學(xué)習模型分析或訓練的噪聲數據或異常值（Garcia等人，2016）。識別和去除數據集中噪聲數據或異常值的常見(jiàn)方法包括通過(guò)箱線(xiàn)圖等圖進(jìn)行目視檢查，基于z - 分數或IQR等度量的統計方法，以及諸如隔離森林和局部離群因子（LOF）等機器學(xué)習模型。方法的選擇通常需要在統計嚴謹性和基于手頭數據的實(shí)際考慮之間取得平衡。

? 頻繁模式分析預處理：在頻繁模式分析（例如關(guān)聯(lián)規則挖掘）的背景下，預處理可能涉及連續變量的離散化以及將數據轉換為適合模式發(fā)現的事務(wù)格式（Aggarwal，2014）。

上述方法對于解決足球和體育數據在分析、可視化和建模準備過(guò)程中面臨的不同挑戰至關(guān)重要。不同的傳感器數據和采集系統可能需要不同的預處理方法，但它們同時(shí)面臨著(zhù)共同的挑戰。目前，預處理的主要挑戰在于確保數據的質(zhì)量和一致性，特別是當面臨不同的來(lái)源和格式時(shí)。不準確或不一致的數據可能會(huì )在分析中引入偏差，并產(chǎn)生不可靠的見(jiàn)解。此外，延遲或過(guò)時(shí)的信息可能會(huì )嚴重限制比賽中決策過(guò)程的有效性。通過(guò)強大的預處理方法解決這些挑戰對于促進(jìn)體育數據分析領(lǐng)域準確、可靠和及時(shí)的分析至關(guān)重要。

此外，采用旨在減輕時(shí)間錯位的方法也很重要。例如，利用動(dòng)態(tài)時(shí)間規整（DTW）（Barbon等人，2009）等技術(shù)對時(shí)間數據（包括事件和球員移動(dòng)）進(jìn)行對齊，確保同步并減少時(shí)間數據錯位的可能性。解決錯位問(wèn)題至關(guān)重要，因為否則可能會(huì )導致錯誤的結論，并阻礙對順序事件的準確分析。通過(guò)采用強大的方法來(lái)減少時(shí)間錯位，體育數據分析師可以提高其分析的可靠性和準確性，有助于更準確地理解比賽期間發(fā)生的動(dòng)態(tài)情況。

14.3.2數據可視化

數據可視化可以在數據驅動(dòng)流程的幾個(gè)階段進(jìn)行。采用探索性數據分析（EDA）方法，如直方圖和散點(diǎn)圖，可以初步了解球員統計數據和比賽事件的分布。例如，采用像t - 分布式隨機鄰域嵌入（t - SNE）（Soni等人，2020）這樣的降維技術(shù)有助于可視化高維球員數據，提供球員相似性和差異的直觀(guān)表示。

比賽中的決策支持需要實(shí)時(shí)可視化，包括動(dòng)態(tài)射門(mén)圖或實(shí)時(shí)球員表現更新等方法。機器學(xué)習模型，包括用于預測分析（如球員表現預測）的模型，可以無(wú)縫集成到這些可視化中，以幫助教練在比賽期間做出明智決策。另一方面，賽后分析受益于動(dòng)畫(huà)回放，利用數據驅動(dòng)的動(dòng)畫(huà)等方法來(lái)重現關(guān)鍵時(shí)刻。戰術(shù)圖，通過(guò)像圖可視化節奏（Rodrigues等人，2019）、Voronoi圖或基于球員運動(dòng)學(xué)的模型（Caetano等人，2021）（如圖14.2所示）等算法生成，有助于可視化特定比賽階段的團隊陣型和球員位置。

▲ 圖14.2基于運動(dòng)學(xué)數據的兩隊所有球員的優(yōu)勢區域（卡埃塔諾等人，2021年）

在整個(gè)流程中整合數據可視化方法和算法增強了對足球相關(guān)數據的解釋、溝通和利用。EDA、降維、聚類(lèi)和交互式可視化技術(shù)的結合有助于在足球領(lǐng)域進(jìn)行全面且有影響力的數據驅動(dòng)分析。

14.3.3數據建模

數據建模是創(chuàng )建反映現實(shí)世界背景、其模式以及約束條件的表示的過(guò)程。它涉及生成一個(gè)抽象表示，如決策表、數學(xué)函數或數據結構，以理解數據元素之間的相互關(guān)系。其主要目的是通過(guò)提供數據的結構化和有組織的視圖來(lái)支持各種應用和業(yè)務(wù)需求。本節涵蓋三種主要方法：監督學(xué)習、半監督學(xué)習和無(wú)監督學(xué)習。在這些總體主題內，將探索針對足球分析量身定制的方法和算法，以了解在足球相關(guān)數據中用于預測建模和模式發(fā)現的各種技術(shù)。

14.3.3.1監督學(xué)習

機器學(xué)習算法允許創(chuàng )建能夠預測結果的模型，如球員表現、比賽結果或傷病可能性（Fister等人，2015）。特別是，監督學(xué)習有助于在球員選擇、比賽策略和整體團隊表現方面做出明智決策。監督學(xué)習是一種基于標記數據集預測或估計輸出變量的基本范式。這個(gè)數據集由輸入 - 輸出對示例組成，為算法在訓練階段學(xué)習從輸入到輸出的映射提供了基礎，最終允許將所獲得的知識推廣到對未見(jiàn)過(guò)的數據進(jìn)行預測。

14.3.3.2無(wú)監督學(xué)習

14.3.3.2半監督學(xué)習

半監督學(xué)習是一種利用標記和未標記數據訓練機器學(xué)習模型的范式。在數據驅動(dòng)的足球應用背景下，當標記數據有限但有大量未標記數據可用時(shí)，半監督學(xué)習可能是有價(jià)值的（Vandeghen等人，2022）。其目的是利用未標記數據來(lái)提高模型的性能和泛化能力。利用標記和未標記數據的組合提供了降低與手動(dòng)標注數據相關(guān)成本的機會(huì )。這種降低在標注過(guò)程是資源密集型的場(chǎng)景中尤為顯著(zhù)。半監督學(xué)習包括一些旨在利用數據標簽可用性進(jìn)行模型訓練的策略和算法。一個(gè)突出的策略是自我訓練（Rosenberg等人，2005），它涉及在標記數據吉印通行迭代模型訓練，然后以高置信度將偽標簽分配給未標記實(shí)例。另一個(gè)方法是協(xié)同訓練，同時(shí)在不同的特征子集或表示上訓練多個(gè)模型，利用模型之間的一致性來(lái)標注未標記實(shí)例。多視圖學(xué)習是一種利用不同數據表示或視圖來(lái)提高模型性能的策略，通過(guò)捕捉互補信息。

14.4應用

14.5結論

人工智能范疇內的數據驅動(dòng)方法不僅革新了體育科學(xué)，而且成為了足球這個(gè)復雜領(lǐng)域變革性變化的驅動(dòng)力。本章揭示了數據驅動(dòng)解決方案的深遠影響，強調了它們在優(yōu)化球員表現、預防傷病和為戰略決策提供信息方面的關(guān)鍵作用。足球，因其動(dòng)態(tài)的球員互動(dòng)和多樣的數據源，處于從這場(chǎng)數據驅動(dòng)革命中受益的前沿領(lǐng)域。隨著(zhù)足球界繼續在體育科學(xué)的動(dòng)態(tài)景觀(guān)中前行，數據驅動(dòng)方法的整合有望成為世界上最受歡迎的運動(dòng)中創(chuàng )新、卓越和成功的持久催化劑。

作者介紹：郭佰鑫（Max）

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