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DAY 2
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Big Data

體育競賽及日常生活裏遇到的數據收集及分析系列 第 2

體育競賽資料收集器:羽球篇之二,數據的資料結構

今天的新聞

快艇引進「Biometrics」高科技系統,本季根據球員傷病史、年齡、比賽和訓練的疲勞程度進行綜合評量,再決定球員何時輪休

台灣一姐說

戴資穎昨天戰勝西班牙球后瑪琳晉級冠軍戰,這是她9天內第2度擊敗瑪琳,但戴資穎賽後卻相當謙虛的說:「大家都有狀態好和不好的時候,我這次贏不代表下次能贏。」

今天講資料結構前,先補充一下常識。

以昨天的記錄網站為參考,

在 下方有戴一姐的今年已出賽記錄, Events with Tai Tzu Ying
一場比賽至少需記錄兩個資料,比賽名稱,比賽舉辦的期間,比賽開始,比賽結束。這是最基本可拿來搜尋的欄位。
如本次創台灣女單歷史的比賽,名稱是 YONEX SUNRISE Hong Kong OpenYONEX在台灣的惡名 叫yy, 筆者猜是它的品牌LOGO的樣子像兩個Y。

一場比賽至少要記錄的統計資料

可分為整場,MATCH,一回合(GAME 1),二回合(GAME 2),三回合(GAME 3),先拿下二回合勝利就不用打第三回合。

MATCH 裏的數字,來自各GAME的數字加總。

而以GAME 1為例,有數字有圖形

Score是最後的比數,Game points 是賽末點,Total points played總共打了幾分,是兩方得分的加總。Total points won 和最後比分相同,Most consecutive points ,這是最長連續得分,為了印證這個數字,我又再看了中印大戰第8回,比GAME 1而言,戴一姐從7:8落後,一路得分到15:8,來讓黑長腿妹再得分。

下方的圖挺有趣的,就是雙方的得分情況,黑線是戴一姐,有一段長長的斜線沒有轉折,就是7分到15分,
也可驗証最長連續得分。兩條線的糾纏,互有領先的情況,可在圖中看出,最後一姐揚長而去。

自製的資料收集器 ,至少要能達到這程度。這是60分。

之後的進階收集,以球種而言。
先看一張示意圖。很多擊球的手法

再嚴格定義一下,

快平球  drive
網前小球 netplay
直接落地,對方沒碰到球 主要以遠球為主 clear / long
吊球/搓球 drop shot
強力殺球 smash
跳殺 jumping smashes
發球者server
接球者receiver
正拍forehand
反拍backhand

回球return

進攻attack
(網前)截球intercept (a shot)

發下手低球serve a low underarm serve

低發球short service

高發球deep/high service
對角近網球 crosscourt flight

發高遠球 deep high service

死球 dead bird

balk 假動作?
以上參考 

好像沒有界外球,擊球出界這樣的定義。

一次揮拍,到底以記錄那些數據,會有助於將來的分析? 取捨,或留彈性是個重要考量!


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