AWS和德甲为2021赛季新推出三项赛况统计数据,强化实时比赛分析

本文主要是介绍AWS和德甲为2021赛季新推出三项赛况统计数据,强化实时比赛分析,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

2021219日,亚马逊云服务(AWS)与德国足球甲级联赛宣布推出三项由AWS技术支持的全新“德甲赛况”分析数据,让球迷更深入地了解赛况。新的赛况分析包括:最受压制球员——用来突出在整场比赛中控球球员遭到(对方防守球员)显著压制的频率;进攻区域——用于向球迷展示他们支持的球队在哪个区域发起进攻,以及最有可能从他们观看的球场的哪一侧进球;平均站位变化趋势——显示球队战术阵型的变化如何影响比赛结果。三项数据在2021212日第21个比赛日RB莱比锡对阵FC奥格斯堡的比赛中首次亮相。访问https://aws.amazon.com/cn/sports/bundesliga/ 可以观看每项数据的视频演示、阅读博客内容,以及了解更多信息。

通过将比赛视频直播数据流传送到AWS,实时数据被收集和分析之后,“德甲赛况”得以产生。在2020/2021赛季以及之后的整个赛季中,球迷们将在视频转播和德甲官方App中,以图表的形式看到这些数据洞察。之后,这些数据会以统计数据的形式,实时反馈给世界各地的转播观众。这些高级统计数据,可以帮助观众更好地了解球员在赛场上的决策,以及每次射门的进球概率等。此次发布的三项比赛实况分析将更好地展示球场上的动态,为球迷、教练、球员和评论员分析球队决策提供视觉支持。

关于三项由AWS支持的全新“德甲赛况”分析数据

最受压制球员:在进攻和防守中,球队通常都将压制作为一项技术,打乱对方球员的节奏。此前,我们无法量化某位球员个体所收到的压制。“最受压制球员”通过测量对方参与压制的球员数量,他们与被压制球员的距离,以及每个球员的移动方向,显示持球球员经受明显压制的频率。这项高级统计数据还将比较球员在控球时受到压制的次数,以及本轮带球传球中队友平均受到压制的次数,帮助确定哪些球员受到的压制最大。

进攻区域:当球队尝试利用对方防守的弱点,接近对方球门并最终取得进球时,“进攻区域”可以让球迷看到球队在哪里集中进攻、创造这些得分机会。这一赛况分析数据沿进攻方向将球场最后三分之一的区域划分为四个同等大小的攻击区域。每当进攻球队进入其中一个区域,无论是盘带还是传球,控球算法都会算作一次进攻,并显示在图像中。这一高级统计数据的目的,是向球迷展示他们喜爱的球队在哪里进攻,以及他们正在观看的球场的哪一侧更有可能得分。

 

平均站位变化趋势:这一新的统计数据可以帮助球迷、教练和评论员确定球队的策略,它可以显示球员在比赛中任何时间段在球场上平均位置的变化。它建立在现有的比赛实况分析数据"平均站位" (在2019-2020赛季所使用) 的基础上,能够更灵活地分析整场比赛的任何时段,而不仅仅是在半场或比赛结束时提供分析。媒体和评论员现在可以选择分析任意时间跨度,比较这些比赛时段,从而更容易识别球队战术趋势,例如在进球、红牌或换人等重大事件后,球队是否有明显的应对,后一段时间是否压力增大。

"每一场德甲比赛都会产生数据,这些数据能够帮助我们改进比赛,也能帮助球迷更好地理解球队策略。我们正在利用存档资料和当前比赛的大量数据,开发新的‘德甲赛况’分析数据。我们与AWS共同创建的这些高级统计数据,可以帮助球迷更深入地了解比赛实况。" 德甲数字创新部执行副总裁Andreas Heyden表示,"与AWS一起,我们为赛场提供了一个新的观看视角,让球迷有一种新的、引人入胜的方式,关注他们最喜爱的球队。"

"拓展我们与德甲的合作,意味着更多的球迷可以领略到球场上富有天赋的球员和球队所做出的决策。同时,德甲联赛可以使用先进的分析技术提高比赛质量、打造差异化。" AWS德国、奥地利和瑞士总经理Klaus Buerg表示,"自推出‘德甲赛况’以来的一年时间里,AWS和德甲创造的统计数据,为全球球迷提供了全新的观赛体验。我们在发布这些高级统计数据时所取得的创新步伐,即使是最狂热的球迷也将为之激动,可以帮助球队制定战略,并将新一代产品引入足球的复杂世界。"

体育运动中高级统计数据的发展,使得人们对赛场策略和运动员表现有了更深的了解。为了让球迷更深入地了解这些高级统计数据和相关的比赛,前德甲球员Simon Rolfes将撰写一系列博客文章,介绍新的“德甲赛况”分析数据,阅读请访问:https://www.bundesliga.com/en/bundesliga/stats/bmf-zone

此前已经推出三个赛况分析数据包括速度警报、平均站位和进球概率,加上新推出的三个赛况分析数据,德甲球迷可获得的洞察总数达到6个。有关所有这些统计数据的信息,可访问:aws.amazon.com/sports/bundesliga。球迷还可以通过Bundesliga.com以及其它官方渠道关注最新德甲赛事。

这篇关于AWS和德甲为2021赛季新推出三项赛况统计数据,强化实时比赛分析的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/715070

相关文章

Spring事务中@Transactional注解不生效的原因分析与解决

《Spring事务中@Transactional注解不生效的原因分析与解决》在Spring框架中,@Transactional注解是管理数据库事务的核心方式,本文将深入分析事务自调用的底层原理,解释为... 目录1. 引言2. 事务自调用问题重现2.1 示例代码2.2 问题现象3. 为什么事务自调用会失效3

找不到Anaconda prompt终端的原因分析及解决方案

《找不到Anacondaprompt终端的原因分析及解决方案》因为anaconda还没有初始化,在安装anaconda的过程中,有一行是否要添加anaconda到菜单目录中,由于没有勾选,导致没有菜... 目录问题原因问http://www.chinasem.cn题解决安装了 Anaconda 却找不到 An

Spring定时任务只执行一次的原因分析与解决方案

《Spring定时任务只执行一次的原因分析与解决方案》在使用Spring的@Scheduled定时任务时,你是否遇到过任务只执行一次,后续不再触发的情况?这种情况可能由多种原因导致,如未启用调度、线程... 目录1. 问题背景2. Spring定时任务的基本用法3. 为什么定时任务只执行一次?3.1 未启用

C++ 各种map特点对比分析

《C++各种map特点对比分析》文章比较了C++中不同类型的map(如std::map,std::unordered_map,std::multimap,std::unordered_multima... 目录特点比较C++ 示例代码 ​​​​​​代码解释特点比较1. std::map底层实现:基于红黑

Spring、Spring Boot、Spring Cloud 的区别与联系分析

《Spring、SpringBoot、SpringCloud的区别与联系分析》Spring、SpringBoot和SpringCloud是Java开发中常用的框架,分别针对企业级应用开发、快速开... 目录1. Spring 框架2. Spring Boot3. Spring Cloud总结1. Sprin

Spring 中 BeanFactoryPostProcessor 的作用和示例源码分析

《Spring中BeanFactoryPostProcessor的作用和示例源码分析》Spring的BeanFactoryPostProcessor是容器初始化的扩展接口,允许在Bean实例化前... 目录一、概览1. 核心定位2. 核心功能详解3. 关键特性二、Spring 内置的 BeanFactory

MyBatis-Plus中Service接口的lambdaUpdate用法及实例分析

《MyBatis-Plus中Service接口的lambdaUpdate用法及实例分析》本文将详细讲解MyBatis-Plus中的lambdaUpdate用法,并提供丰富的案例来帮助读者更好地理解和应... 目录深入探索MyBATis-Plus中Service接口的lambdaUpdate用法及示例案例背景

MyBatis-Plus中静态工具Db的多种用法及实例分析

《MyBatis-Plus中静态工具Db的多种用法及实例分析》本文将详细讲解MyBatis-Plus中静态工具Db的各种用法,并结合具体案例进行演示和说明,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有... 目录MyBATis-Plus中静态工具Db的多种用法及实例案例背景使用静态工具Db进行数据库操作插入

Go使用pprof进行CPU,内存和阻塞情况分析

《Go使用pprof进行CPU,内存和阻塞情况分析》Go语言提供了强大的pprof工具,用于分析CPU、内存、Goroutine阻塞等性能问题,帮助开发者优化程序,提高运行效率,下面我们就来深入了解下... 目录1. pprof 介绍2. 快速上手:启用 pprof3. CPU Profiling:分析 C

MySQL表锁、页面锁和行锁的作用及其优缺点对比分析

《MySQL表锁、页面锁和行锁的作用及其优缺点对比分析》MySQL中的表锁、页面锁和行锁各有特点,适用于不同的场景,表锁锁定整个表,适用于批量操作和MyISAM存储引擎,页面锁锁定数据页,适用于旧版本... 目录1. 表锁(Table Lock)2. 页面锁(Page Lock)3. 行锁(Row Lock