Sports Analytics and Data Science: Winning the Game with Methods and Models

برای ساختن تیم‌های برنده و موفق کسب و کارهای ورزشی، تصمیمات خود را با داده ها راهنمایی کنید

این مرجع به روز به شما کمک می کند شما به هر سه جنبه تجزیه و تحلیل ورزشی تسلط دارید - و از آن استفاده می کنید برنده شوید!

Sports Analytics and Data Science است در دسترس ترین و کاربردی ترین راهنمای تجزیه و تحلیل ورزشی برای همه کسانی که به برنده شدن اهمیت می دهند و هرکسی که به آن علاقه دارد علم داده.

می‌فهمید که ورزش‌ها چقدر موفق هستند تجزیه و تحلیل اطلاعات مدرن کسب و کار و ورزش را با هم ترکیب می کند فن آوری و تکنیک های مدل سازی پیچیده شما تسلط بر این رشته از طریق عکس های ورزشی واقع گرایانه و تجسم داده های بصری - نه ریاضیات پیچیده.

توماس دبلیو میلر، رهبر نورث وسترن برنامه پیشگام دانشگاه در تجزیه و تحلیل پیش بینی، شما را از طریق تعریف مشکلات، شناسایی داده ها، ساخت و ساز راهنمایی می کند و بهینه سازی مدل ها، نوشتن کدهای موثر R و Python، تفسیر نتایج خود و موارد دیگر.

هر فصل بر روی یک ورزش کلیدی تمرکز دارد نرم افزار تجزیه و تحلیل میلر شما را از طریق ارزیابی بازیکنان راهنمایی می کند و تیم ها، پیش بینی امتیازات و تصمیم گیری در روز بازی، ساخت برندها و پیام های بازاریابی، افزایش درآمد و سودآوری و خیلی بیشتر. گام به گام، یاد خواهید گرفت که چگونه تحلیلگران داده های خام و مدل های تحلیلی را به برنده تبدیل می کنند: چه در زمین و چه در هر کسب و کار ورزشی.

اینکه شما یک مدیر تیم هستید، مربی، هوادار، بازیکن فانتزی یا دانشمند داده، این راهنما یک منبع قدرتمند مزیت رقابتی... در هر ورزشی، توسط هر اندازه گیری.

همه مجموعه داده ها، R و پایتون گسترده کد، و نمونه های اضافی برای دانلود در دسترس است http://www.ftpress.com/miller/

این فوق العاده کامل و کاربردی است راهنمای علم داده های ورزشی و مدل سازی از طریق واقع بینانه آموزش می دهد نمونه هایی از اقتصاد صنعت ورزش، بازاریابی، مدیریت، اندازه‌گیری عملکرد و تحلیل رقابتی.

توماس دبلیو میلر، مدیر دانشکده تجزیه و تحلیل پیشگویانه دانشگاه نورث وسترن برنامه، نحوه استفاده از اقدامات پیشرفته فردی و تیمی را نشان می دهد عملکرد برای قضاوت در مورد موقعیت رقابتی هر دو فرد ورزشکاران و تیم ها و پیش بینی های دقیق تر در مورد عملکرد آینده آنها.

تکنیک‌های مدل‌سازی میلر از آن استفاده می‌کنند روش هایی از اقتصاد، حسابداری، مالی، کلاسیک و بیزی آمار، یادگیری ماشین، شبیه سازی و ریاضی برنامه نويسي. میلر آنها را از طریق موارد واقع گرایانه نشان می دهد مطالعات، با نمونه های کاملاً کار شده در R و Python.

Sports Analytics و Data Science منبع ارزشمندی برای همه کسانی خواهد بود که به طور جدی می خواهند بررسی و پیش بینی دقیق تر بازیکن، تیم و ورزش عملکرد تجاری، از جمله دانش آموزان، معلمان، ورزش تحلیلگران، طرفداران ورزش، مربیان، مربیان و تیم و ورزش مدیران کسب و کار همچنین برای همه دانش آموزان ارزشمند خواهد بود تجزیه و تحلیل و علم داده که می خواهند مهارت های خود را از طریق آن ایجاد کنند برنامه های ورزشی آشنا و در دسترس

بینش های قدرتمند و کاربردی به دست آورید برای:

TO BUILD WINNING TEAMS AND SUCCESSFUL SPORTS BUSINESSES, GUIDE YOUR DECISIONS WITH DATA

This up-to-the-minute reference will help you master all three facets of sports analytics – and use it to win!

Sports Analytics and Data Science is the most accessible and practical guide to sports analytics for everyone who cares about winning and everyone who is interested in data science.

You’ll discover how successful sports analytics blends business and sports savvy, modern information technology, and sophisticated modeling techniques. You’ll master the discipline through realistic sports vignettes and intuitive data visualizations—not complex math.

Thomas W. Miller, leader of Northwestern University’s pioneering program in predictive analytics, guides you through defining problems, identifying data, crafting and optimizing models, writing effective R and Python code, interpreting your results, and more.

Every chapter focuses on one key sports analytics application. Miller guides you through assessing players and teams, predicting scores and making game-day decisions, crafting brands and marketing messages, increasing revenue and profitability, and much more. Step by step, you’ll learn how analysts transform raw data and analytical models into wins: both on the field and in any sports business.

Whether you’re a team executive, coach, fan, fantasy player, or data scientist, this guide will be a powerful source of competitive advantage… in any sport, by any measure.

All data sets, extensive R and Python code, and additional examples available for download at http://www.ftpress.com/miller/

This exceptionally complete and practical guide to sports data science and modeling teaches through realistic examples from sports industry economics, marketing, management, performance measurement, and competitive analysis.

Thomas W. Miller, faculty director of Northwestern University’s pioneering Predictive Analytics program, shows how to use advanced measures of individual and team performance to judge the competitive position of both individual athletes and teams, and to make more accurate predictions about their future performance.

Miller’s modeling techniques draw on methods from economics, accounting, finance, classical and Bayesian statistics, machine learning, simulation, and mathematical programming. Miller illustrates them through realistic case studies, with fully worked examples in both R and Python.

Sports Analytics and Data Science will be an invaluable resource for everyone who wants to seriously investigate and more accurately predict player, team, and sports business performance, including students, teachers, sports analysts, sports fans, trainers, coaches, and team and sports business managers. It will also be valuable to all students of analytics and data science who want to build their skills through familiar and accessible sports applications

Gain powerful, actionable insights for: