Video: Ինչպե՞ս է տվյալների վերլուծությունը օգտագործվում սպորտում:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Կան երկու հիմնական ասպեկտներ սպորտային վերլուծություն - դաշտում և դաշտից դուրս վերլուծություն . Դաշտում վերլուծություն զբաղվում է թիմերի և խաղացողների խաղադաշտում կատարողականի բարելավմամբ: Խաղադաշտից դուրս վերլուծություն ըստ էության օգտագործում տվյալները օգնել իրավատերերին որոշումներ կայացնել, որոնք կհանգեցնեն ավելի բարձր աճի և շահութաբերության բարձրացման:
Հետագայում կարելի է նաև հարցնել, թե ինչպե՞ս է վերլուծությունը օգտագործվում սպորտում։
Վերլուծություն ունի բազմաթիվ դաշտային հավելվածներ ա սպորտաձեւեր միջավայրը, ներառյալ անհատական և խմբային կատարողականի կառավարումը: Մարզիչները կարող են օգտագործել տվյալներ՝ իրենց խաղացողների համար մարզումների ծրագրերը օպտիմալացնելու և ֆիթնեսը առավելագույնի հասցնելու համար սննդային ծրագրեր մշակելու համար: Վերլուծություն նույնպես սովորաբար օգտագործված մարտավարության և թիմային ռազմավարությունների մշակման գործում:
Երկրորդ, ինչո՞ւ են տվյալները կարևոր սպորտում: Գումարը տվյալները հասանելի է այսօրվա աշխարհում, քանի որ տեխնոլոգիաների առաջընթացը թվացյալ աներևակայելի է: Այն սպորտաձեւեր արդյունաբերության օգտագործումը սպորտաձեւեր վերլուծություն՝ եկամուտը բարձրացնելու, խաղացողների կատարողականը և թիմի խաղի որակը բարելավելու, վնասվածքները կանխելու և շատ այլ բարելավումների համար:
Նաև իմանալու համար, թե ինչ է սպորտային տվյալների վերլուծաբանը:
Աշխատանքի ամփոփում. Սպորտային տվյալների վերլուծաբան ESPN-ի վիճակագրության և տեղեկատվության խմբի մեջ մասնակի դեր է ստանձնում վիճակագրության և վերլուծության թիմում: Սպորտային տվյալների վերլուծաբաններ նաև պատասխանատու են վիճակագրությունը պատմությունների գծերի վերածելու համար: Նրանք պետք է կարողանան ճանաչել վիճակագրական իրադարձությունները, որոնք օգնում են բացատրել, թե ինչու է թիմը հաղթել կամ պարտվել:
Որքա՞ն է կազմում սպորտային վերլուծությունը:
Սպորտային վերլուծություն Կարիերա Ըստ ZipRecruiter-ի տվյալների՝ ազգային միջին աշխատավարձը աշխատատեղերի համար սպորտային վերլուծություն մոտավորապես $93,092 տարեկան; սակայն, այս թիվը կարող է տարբեր լինել՝ ելնելով մի շարք գործոններից, ինչպիսիք են գտնվելու վայրը, կրթական մակարդակը և փորձը:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ինչպե՞ս կսահմանեք մեծ տվյալների վերլուծությունը:
Մեծ տվյալների վերլուծությունը մեծ և բազմազան տվյալների հավաքածուների կամ մեծ տվյալների ուսումնասիրման հաճախ բարդ գործընթաց է՝ բացահայտելու համար այնպիսի տեղեկությունները, ինչպիսիք են թաքնված օրինաչափությունները, անհայտ հարաբերակցությունները, շուկայական միտումները և հաճախորդների նախասիրությունները, որոնք կարող են օգնել կազմակերպություններին կայացնել տեղեկացված բիզնես որոշումներ:
Ինչպե՞ս եք անում տրամադրությունների վերլուծությունը Twitter-ի տվյալների վրա:
Որպեսզի օգնենք ձեզ սկսել, մենք պատրաստել ենք քայլ առ քայլ ձեռնարկ՝ ձեր սեփական տրամադրությունների վերլուծության մոդելը ստեղծելու համար. Ընտրեք մոդելի տեսակը: Որոշեք, թե ինչ տեսակի դասակարգում եք ցանկանում անել: Ներմուծեք ձեր Twitter-ի տվյալները: Որոնել թվիթներ: Նշեք տվյալները՝ ձեր դասակարգիչը պատրաստելու համար: Փորձեք ձեր դասակարգիչը: Գործի դրեք մոդելը
Ինչպե՞ս բացել տվյալների վերլուծությունը Excel 2007-ում:
Excel 2007. Տվյալների վերլուծության հավելումը պետք է հայտնվի Տվյալների մենյուի աջ ծայրում՝ որպես DataAnalysis: Սեղմեք Microsoft Office կոճակը, այնուհետև կտտացրեք «Excel Options»: Սեղմեք Հավելումներ, այնուհետև «Կառավարել» վանդակում ընտրեք Excel հավելումներ: Սեղմեք Գնալ
Ինչպե՞ս եք անում տվյալների վերլուծությունը R-ում:
Այս գրառման մեջ մենք կվերանայենք որոշ գործառույթներ, որոնք մեզ տանում են դեպի առաջին դեպքի վերլուծությունը: Քայլ 1 – Առաջին մոտեցումը տվյալներին: Քայլ 2 – Կատեգորիկ փոփոխականների վերլուծություն: Քայլ 3 – Թվային փոփոխականների վերլուծություն: Քայլ 4 – Միաժամանակ թվային և դասակարգային վերլուծություն
Ինչպե՞ս են ընկերությունները օգտագործում տվյալների վերլուծությունը իրենց բիզնեսում:
Մեծ տվյալների վերլուծությունը ներառում է մեծ քանակությամբ տվյալների ուսումնասիրություն: Սա արվում է թաքնված օրինաչափությունները, հարաբերակցությունները բացահայտելու և նաև ճիշտ բիզնես որոշումներ կայացնելու համար պատկերացումներ տալու համար: Ըստ էության, ձեռնարկությունները ցանկանում են լինել ավելի օբյեկտիվ և տվյալների վրա հիմնված, և այդ պատճառով նրանք ընդունում են տվյալների և տեխնոլոգիաների ուժը: