20190216_SportsNews

今回はあまりデータ分析に関する記事がなかったので2つだけですが・・・

専属戦術分析官！
https://number.bunshun.jp/articles/-/830176
会社URL:https://yourtacticalanalyst.com/

サッカー選手に対して、専属の分析官がつくという内容の記事。
スポーツ選手の分析にもついにパーソナライズ化が進んできましたね。
たしかに、選手数に対する監督・コーチの数を考慮すると、選手1人1人どこまで見れてるのかと言われるとおそらくそこまでみれてない。
(もちろんチームにもよると思いますが。)
かつ、客観的にみれるというのは選手にとっても気づきが多いでしょうし、今後も需要はありそうだなと思います。

最近のビジネスの傾向からすると、"使いたい時に使いたいだけ"のサービス(要はシェアリングですね。)が人気のようなので、分析官も例えば、1試合毎やオフシーズンのみ、リーグ戦のみ使用したい、というような要望に応えられるサービスは、伸びるのではと思いました。

ただ、効果があるのはやっぱり長期的に分析していくことですよねー
効果と、利便性のバランスが難しいですね。

kaggle
Google Cloud & NCAA® ML Competition 2019-Women's
Apply Machine Learning to NCAA® March Madness®
https://www.kaggle.com/c/womens-machine-learning-competition-2019#evaluation

kaggleでなんとバスケトーナメントのコンペが始まりました！

Men'sトーナメントももちろんあります！

https://www.kaggle.com/c/mens-machine-learning-competition-2019/?utm_medium=email&utm_source=intercom&utm_campaign=march-mad-launch-2

今回は2stage制で、以下のような流れらしいです。
が、詳細はご自身でご確認ください！

Stage1：過去のデータを使ってモデルの作成、精度の確認。

Stage2：3/17にChampionshipの68チームがアナウンスされるから、その後それらのチームの結果を予測。5/21以降にkaggleチームがそれらの予測結果と実際の結果をもって、最終順位を決定する。

スポーツのデータは、チームに属してない限りなかなか触れないデータなので、
興味ある方はエントリーしてみては？