陈源源 徐校飞

(北京体育大学 北京 100084)

当前，大数据的兴起与各类行业间都产生了联系，学术界会将“体育大数据”理解为在体育场景中数据分析的应用，但是所对应的数据并不一定全部符合“大数据特点”，并且当前概念较为模糊，其研究的实质是属于“体育分析”的一部分［1］。“体育分析”在英文中叫“Sports Analytics”，或者“Statistics in Sports”，与体育统计学有一定的联系。体育分析有两个关键方面：一方面属于竞技体育领域分析，主要是对球员、球队以及教练员维度的分析应用，深入挖掘运动员场上表现、帮助教练员制定决策以及预测运动员健康等方面的数据信息，提高运动员在比赛中的竞技能力表现；另一方面是指体育竞技体育商业领域分析，侧重于通过数据的复杂算法来量化观众行为，并预测未来的场景和事件，帮助体育组织更好地经营体育产业，直接增加门票和商品销售，提高球迷的参与程度，从而带来更高的盈利［2］。

“体育分析”所研究的数据类型包含“大数据”，也包含“小数据”。有研究认为体育分析是包括数据收集和管理，预测建模和计算方法等部分，以便为与体育有关的决策制定找到有价值的信息［3］。具体来说，体育分析是指对结构化的历史数据的管理，将这些数据应用到预测性模型分析以及信息系统中，为决策者提供制定决策的信息，使他们能够帮助自己的运动队在竞争领域获得优势［4］。

篮球比赛中所涉及的数据可以是定量的，也可以是定性的，通常……