足球如何統計技術

❶ 足球、籃球比賽里的技術統計是怎麼得來的

足球和籃球比賽的紀錄方法都是一樣的，都是在現場有專門的紀錄人員。這個方式也是在不斷的完善和進化，之前的數據統計都是非常的粗略的。以至於無法分析球員們的優缺點，所以現在的數據統計都很多樣化，這樣才能更好的表現出球員們的表現。

❷ 足球比賽中，經常有統計的數據，比如控球率，傳球次數等等，這是人為統計的嗎還是機器弄的

足球比賽中的各類數據都是人工統計的。比如說控球率，傳球次數等等，都是人為統計之後，再加上機器合成。

❸ 獲取足球統計數據都有哪些渠道

人工+智能的數據採集方式可以說是八仙過海各顯神通，而統計指標的計算方法也會影響最終的統計結果。結合上面對採集方法的介紹，大致可以知道對於射門、角球、任意球、點球、犯規的統計方法，就是一個字：數。這一類事件，記錄員有很長的時間去反應球場上究竟發生了什麼，出錯的可能性也比較小。控球率也是一個很容易記錄的指標，控球率=控球時間/兩隊總控球時間，而控球時間則是指傳出的球未被對方接觸之前的時間。機器能夠記錄此時是哪一隊拿球，拿球時間是多久，只需要人工進行一些簡單的修正，例如剔除死球時間（慶祝時間、邊角球、任意球時間），即可得出控球率。同理，傳球成功率=傳球成功次數/本隊傳球總次數，其實就是沒有被搶斷的次數，同樣是機器和人工共同採集，人工校驗的方式進行統計。

❹ 足球場上數據是怎麼統計出來的

一個手環配合一個平板足矣，起碼我在本地的一個足球比賽里見到過，附張圖。

❺ 足球比賽的數據是怎樣實時生成的

通過球員身上攜帶的晶元，已經球場的檢測基站，將球員數據記錄並傳輸到伺服器上，後台經過一定的演算法，形成我們所需要的數據。另外一部分則是現場的記錄員實時記錄，並匯總生成。

❻ 足球場上數據是怎麼統計出來的

Squawka的熱點圖是基於「與球相關的行為」，但分區圖同樣只能反映與球相關的行為，因為squawka、442的Statszone、WhoScored、EPLIndex等主流數據分析網站的數據提供商全都是Opta。

而Opta的統計方式是兩個人對著電視屏幕，每人負責一個隊來手動統計各類'event'，注意這里的數據全都是與球相關的event，所以不管最終數據形象化為Squawka中的地熱圖/分區圖或者442Statszone中的Influence圖或者WhoScored的平均站點陣圖，都是根據有球行為(進攻防守都算上)來進行平均的。

而真正為俱樂部提供數據的公司(例如ProZone)是在球場各處放置八個攝像機，然後通過攝像機的影像，電腦自動模擬場上球員的位置(視覺化以後有點像FM里的二維比賽情景)，此外也會有人工統計，但很明顯這個數據的量級比Opta要高出不少。舉個例子，ProZone會統計球員的跑動，而且會進行細分成1.靜止2.慢跑3.中速跑4.快速跑5.沖刺來進行統計;而且你還可以依靠模擬觀察到例如防線四人組之間站位的距離等等。這個細化程度和統計手段都是Opta無法企及的。但即便是這樣程度的數據在主教練的決策中依然是參考，人對於足球的理解和判斷永遠處於最核心位置。

我以前也曾經提過，現今公眾能拿到的數據遠遠無法展示比賽的全貌，只能粗略反映一些趨勢性的東西(而且依然可能會誤導)。足球不是單純的回合制游戲，每個區域和全局的聯系繁多而且影響因素繁多，這些東西需要有經驗的眼睛來審視比賽反復推敲，解讀比賽是思維量很大的腦力勞動。