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大数据分析对战蒙蔽了你的眼睛

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大数据分析对战蒙蔽了你的眼睛

如果使其在好莱坞意味着你已经到达,那么数据分析已经到来。仅仅几个月后,社交打到大屏幕上,分 ​​析首次亮相与魔球,高歌一开口周末采取的20000000美元。

一个主题为抽象和数学为分析可能似乎不是一个主要的电影的东西。但点球成金也是一个棒球的电影,其中就有一个故事,因为棒球和统计一起去球手套。

统计的博弈

截至指出格兰特Brisbee 国家棒球,棒球统计数据已经存在了很长很长的时间。孩子代已经学会了如何计算击球率,并获得运行平均值。这取决于你如何排名的一些短命的19世纪的联赛,大满贯赛已经打了约20场比赛,有近1400万官方的蝙蝠。这些都产生了约350万次点 ​​击,超过25万个本垒打-和正好是20场比赛的完美。

即使按照现代的标准,这是大数据。然而,花了几十年来对所有这些信息被发现并投入到工作中的全部力量。魔球告诉它终于发生了怎样的故事。比尔·詹姆斯和其他统计志同道合的球迷问一个看似简单的问题:是什么-谁-真正最有助于一个成功的棒球赛季?

“棒球人” – 经理,球探和其他密切参与游戏 – 认为他们知道,根据多年的观察。但是,当分析应用到棒球统计数据,让深入探讨数据,许多传统智慧的竟然是不完全正确。

微妙的区别的数学

我们人类是不是很擅长的统计数据。我们注意到戏剧性 – 本垒打,双杀,三振出局。我们是不是在一段时间观察细微差别这么好。

它是最好有一个高的安打率,主要是打单打,或有小幅下调平均,其中包括双打洒?即使是经验丰富的棒球观察员不能十分肯定。赛伯计量学的目标-为棒球的分析被称为-过去和现在都梳理出那些难以察觉的细微之处。作为一个关键的行点球成金  所说的那样,“我们不是让我们自己所见到的受害者。”

此外,历史悠久的传统统计可以欺骗观察员进入其服用眼睛离开球统计。传统的安打率,例如,是如此熟悉,如此简单,它会产生偏差。一个击球手.370 一定会比0.350的击球手好-所不同的是正确的,在你的眼前。不同之处在于它不是。

据加里Cokins,写作SmartDataCollective,传统的权重是很难突破。第一个大联盟队把赛伯计量学工作是奥克兰作为。在有限的预算工作,团队去寻找球员谁被低估-他们的贡献,以赢得比赛棒球传统主义者都错过了,但sabermetric分析揭示。

和它的工作。奥克兰A的没拍直奔世界大赛的辉煌,但球队稳固上升在积分榜上 – 和其他球队开始关注。分析现在已经成为棒球绝杀的熟悉的部分,它的新的统计报告电视和球迷之间的辩论。游戏本身已被更改。这些变化可能是微妙的,但微妙的是分析的全部。

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