L'analyse sportive : Comment différents sports utilisent l'analyse des données

Selon les statistiques de création de données clés pour 2022, 2,5 quintillions d'octets de données sont créés chaque jour. Avec de telles quantités de données créées, davantage de personnes ont accès à des informations qui leur permettront de prendre de meilleures décisions. Il n'est donc pas surprenant que les données jouent un rôle de plus en plus important dans presque tous les secteurs d'activité. L'analyse sportive est l'un des domaines en plein essor dans cette nouvelle ère. 

Tous ceux qui s'intéressent à la radiodiffusion sportive connaissent l'importance du rôle des données et des statistiques dans l'industrie du sport aujourd'hui. De plus en plus de sportifs sont désireux d'exploiter le pouvoir de l'analyse pour obtenir le moindre avantage statistique, ce qui a donné naissance à l'industrie de l'analyse sportive. 

Qu'est-ce que l'analyse sportive ? 

L'analyse sportive est l'étude des performances sportives et de la santé des entreprises afin d'optimiser les processus et le succès d'une organisation sportive. L'analyse sportive comporte essentiellement deux volets :

• Analyse des données sur le terrain. Ce domaine implique le cursus de données clés sur le terrain afin d'influencer les méthodologies qui peuvent être utilisées pour améliorer les stratégies de jeu, les plans de nutrition et d'autres domaines vitaux qui pourraient éthiquement stimuler les niveaux de performance des athlètes. Il cherche à répondre à des questions relatives à la performance sur le terrain, telles que "quel joueur de football a créé le plus d'occasions en Europe" ou "quel joueur a couru le plus vite sur 20 mètres", etc. 
• Analyse des données hors champ. Ici, l'accent est mis sur l'aspect commercial du sport. Il s'agit de contrôler des données importantes en dehors du terrain, telles que les ventes de billets, les ventes de marchandises, l'engagement des supporters, etc. Ce type d'analyse de données vise à aider les décideurs des équipes sportives à prendre de meilleures décisions en vue d'une croissance et d'une rentabilité accrues. 

L'analyse des données est essentielle dans les entreprises modernes. Plusieurs entreprises de divers secteurs ont tiré parti de l'analyse des données pour optimiser leurs performances. En intégrant l'analyse des données dans leur modèle d'entreprise, les entreprises disposent désormais de suffisamment d'informations pour prendre de meilleures décisions et réduire les coûts de manière plus efficace.  

Pourquoi l'analyse des données dans le sport est-elle utile ? 

Le marché mondial du sport est passé de 354,96 milliards de dollars en 2021 à 496,52 milliards de dollars en 2022, selon l'étude de la société d'études commerciales, ce qui en fait l'un des plus grands marchés au monde. Avec l'augmentation des dépenses sur le marché mondial du sport, les équipes sportives sont de plus en plus déterminées à investir dans l'analyse des données sportives pour obtenir un avantage concurrentiel, d'où la projection d'un marché de l'analyse du sport atteignant plus de 4,5 milliards de dollars d' ici à 2025. 

Voici quelques-uns des principaux avantages de l'analyse des données dans le domaine du sport : 

Une prise de décision éclairée

L'analyse des données sportives peut être un outil utile pour prendre des décisions stratégiques importantes. Par exemple, lorsqu'on a demandé à Thomas Tuchel, ancien entraîneur du Chelsea Football Club, pourquoi il avait fait entrer le gardien Kepa Arrizabalaga en fin de prolongation, il a répondu : "Nous avions des statistiques, nous étions bien préparés, et Kepa est le meilleur en pourcentage pour arrêter les tirs au but". Il a ajouté : "Il est prouvé que Kepa est meilleur dans cette discipline". Chelsea a remporté la séance de tirs au but, Kepa ayant arrêté deux penalties. 

Même si les choses se sont déroulées différemment dans le scénario ci-dessus, les décisions étayées par des données sur le terrain et en dehors conduisent généralement à une prise de décision plus puissante et plus précise. 

La NBA en est un autre exemple. Plusieurs équipes, comme les Philadelphia 76ers, utilisent des techniques complexes d'analyse des données, telles que la visualisation des données et les tests d'hypothèse, pour analyser les matchs de la NBA afin d'influencer la stratégie des entraîneurs. 

Ce type d'analyse a eu un effet profond sur le basket-ball. L'action se déroule davantage sur la ligne des trois lancers, car les équipes ont compris qu'il valait la peine de faire plus de tirs à trois points (les équipes peuvent manquer plus de tirs, mais lorsqu'ils sont réussis, elles gagnent plus de points). 

Augmentation des recettes 

En général, les entreprises qui investissent dans les données et l'analyse peuvent obtenir des résultats financiers notables. Selon une étude menée par McKinsey & Company, l'augmentation initiale moyenne des bénéfices d'un gros investissement est de 6 %, et de 9 % pour des investissements s'étalant sur cinq ans. 

La vente de billets est l'un des domaines dans lesquels les équipes sportives utilisent l'analyse de données pour augmenter leurs revenus. Fixer efficacement le prix des billets est un aspect important mais délicat de la vente. Grâce à l'analyse des données, les organisations sportives peuvent mieux comprendre les données financières clés, ce qui leur permet de déterminer le prix le plus avantageux pour les clients et l'organisation. 

Par exemple, les Astros de Houston ont utilisé l'analyse de données pour exécuter des scénarios de simulation afin de comprendre les acheteurs de billets pour un seul match dans l'espoir de les convertir en détenteurs de billets de saison tout en conservant les détenteurs actuels de billets de saison. 

Dans un autre cas, l'analyse a été utilisée pour comprendre les compromis que les supporters font entre des variables telles que l'emplacement du siège, les options de restauration et d'autres alternatives dans la section club. L'idée était de mieux comprendre les fans afin que les franchises puissent adapter l'offre de billets pour répondre au mieux aux besoins des fans dans une section spécifique.

L'analyse des données dans le domaine du sport permet également d'optimiser les revenus des magasins de sport en ligne. Les équipes sportives appliquent des techniques telles que la manipulation de données, l'agrégation, le nettoyage, etc. pour analyser les données relatives aux produits afin d'optimiser les revenus.  

Le développement de l'industrie de l'analyse sportive 

Le sport et l'analyse de données sont étroitement liés depuis longtemps. Le baseball a été l'un des premiers à adopter l'analyse sportive, Earnshaw Cook ayant publié Percentage Baseball en 1964. Cependant, plusieurs statisticiens attribueraient probablement la popularisation de l'analyse sportive à Billy Beane, directeur général des Oaklands Athletics de 1997 à 2016.

Jusqu'en 2002, les entraîneurs et les athlètes de baseball avaient tendance à fermer les yeux sur les analyses de données plus approfondies en faveur de l'instinct, de l'esthétique d'un joueur ou de statistiques superficielles comme la moyenne à la batte. Billy Beane, qui disposait d'un budget minimaliste, a remarqué qu'il était essentiel d'amener les coureurs sur la base pour marquer plus de points. Fort de ces enseignements, Beane a axé sa stratégie sur l'acquisition de lanceurs de départ négligés - généralement pour une fraction du prix d'un lanceur de renom - ayant un pourcentage élevé de mises en jeu, l'idée étant que les équipes ayant des pourcentages de mises en jeu plus élevés sont plus susceptibles de marquer des points. 

Le succès de Beane avec Oaklands Athletics a incité d'autres équipes de la ligue majeure de baseball (MLB) à s'en préoccuper. En 2003, les Boston Red Sox ont été la prochaine MLB à adopter une approche similaire. Sa stratégie d'optimisation d'une équipe à l'aide d'analyses de données sportives est connue sous le nom de "Moneyball". Mais ce n'est qu'en 2011, avec la sortie du film Moneyball, que le terme "analyse sportive" est devenu populaire dans la culture sportive générale.

Depuis lors, chaque sport majeur a connu sa propre évolution en matière d'analyse. Plusieurs équipes sportives souhaitent acquérir un avantage concurrentiel grâce à l'analyse des données et investissent massivement dans l'embauche de scientifiques des données sportives pour analyser objectivement les données sur le terrain et en dehors.   

Comment les différents sports utilisent l'analyse

Bien que l'objectif fondamental de l'analyse des données sportives soit universel - obtenir un avantage concurrentiel grâce aux statistiques et à l'analyse des données - les différents sports déploient des méthodes variées pour collecter et analyser les données de manière efficace pour leur sport. 

Soccer

L'analyse des données sportives fait partie intégrante de la prise de décision en dehors du terrain dans le football. Les clubs de football du monde entier ont investi massivement dans la science des données et les technologies connexes pour aider à stimuler les performances des joueurs sur le terrain et améliorer la prise de décision en dehors du terrain. Cela implique le cursus et le contrôle de données telles que le positionnement des joueurs dans le jeu, la fatigue pendant l'entraînement, la distance parcourue et d'autres données susceptibles de fournir un meilleur aperçu de la condition physique des joueurs. 

D'autres statistiques peuvent être collectées pour étudier les performances d'un joueur individuel, comme les dribbles, les passes et les interceptions réussis. L'analyse de ces données permet aux entraîneurs et aux joueurs de mieux comprendre les forces et les faiblesses de leur jeu, ce qui est utile pour leur développement. Vous pouvez en savoir plus sur la façon dont la science des données modifie le football dans un autre article. 

Baseball

Le baseball, l'un des premiers sports à avoir adopté l'analyse sportive, sert de référence depuis plusieurs années. Certains des plus brillants esprits du jeu, comme Theo Epstein, n'ont jamais mis les pieds dans un match de baseball de ligue majeure ou mineure. Au contraire, ces personnes s'appuient sur leur formation supérieure et leur passion pour les chiffres pour prendre des décisions sur le terrain et en dehors.

En raison de la collecte approfondie de statistiques dans le domaine du baseball sur une longue période, des personnes comme Theo Epstein ont afflué vers la communauté des analystes de données sportives du baseball. Un grand nombre de statistiques sont cursusées pour aider l'équipe MLB à prendre des décisions :

• La moyenne de frappe: Statistique calculée en divisant le nombre de hits par le nombre d'at-bats de ce joueur. Cette statistique révèle les tendances d'un joueur et le lancer qui a tendance à le faire sortir de ses gonds. L'objectif est d'aider les joueurs à identifier le type de lancer qui constitue leur faiblesse - c'est également la statistique la plus discutée au baseball. 
• Pourcentage de base: C'est l'une des statistiques offensives les plus importantes ; elle illustre la fréquence à laquelle un batteur peut éviter d'être retiré au marbre et se définit comme le pourcentage de fois où un joueur atteint la base sur un coup, un but sur balles ou en étant touché par un lancer.  
• Moyenne d'abattage: La moyenne d'élan mesure la puissance de frappe d'un joueur. Il mesure le nombre de bases qu'un joueur gagne sur ses coups. Plus la moyenne de frappe est élevée, plus le joueur est susceptible de frapper des bases supplémentaires.

Vous pouvez mettre en pratique vos connaissances sur le baseball, Python et la visualisation de données avec Matplotlib et Seaborn dans notre projet Nouvelle ère de l'analyse de données dans le baseball.    

Basket-ball 

Daryl Morey a été l'un des premiers directeurs généraux de la NBA à mettre en œuvre des mesures statistiques avancées comme élément clé de l'évaluation des joueurs. Aujourd'hui, la plupart des équipes de la NBA comptent dans leurs rangs des analystes de données sportives. Leur rôle est de fournir aux entraîneurs et aux joueurs des données qui les aident à maximiser les performances sur le terrain et à identifier les joueurs sous-évalués. 

Au niveau le plus élevé du basket-ball, les équipes utilisent des caméras de suivi des données placées à tous les angles de l'arène de basket-ball pour suivre chaque mouvement effectué par chaque joueur sur le terrain. Ces données sont ensuite synchronisées avec les statistiques des joueurs pour fournir une analyse complète de leurs performances.

Que font les analystes sportifs ? 

Un analyste sportif regardera probablement l'événement sportif qu'il a choisi, préparera un commentaire et le diffusera à l'antenne ou dans la presse écrite. Ils doivent donc posséder des compétences analytiques et de communication exceptionnellement élevées, car cela représente une grande partie de leurs responsabilités quotidiennes. En outre, les analystes sportifs ont une connaissance approfondie du sport qu'ils ont choisi, ce qui inclut une bonne idée du contexte historique et des statistiques clés qui définissent la compétition. 

Comment devenir analyste sportif

La croissance de l'industrie du sport s'accompagne naturellement d'une multitude d'offres d'emploi. Les personnes ayant un don pour l'analyse des données et un intérêt marqué pour le sport peuvent combiner leur talent et leurs hobbies pour se construire une carrière épanouissante en tant qu'analyste sportif. 

Le métier d'analyste sportif se compose généralement de trois éléments clés : la formation, le développement des compétences et l'acquisition d'expérience. Si vous vous demandez comment vous lancer dans l'analyse sportive, les étapes suivantes peuvent vous aider. 

S'informer

La majorité des analystes sportifs sont d'abord des amateurs de sport. Cependant, si vous décidez de devenir analyste sportif, vous devez absorber autant d'informations que possible sur le sport. On attend souvent des analystes sportifs qu'ils soient une sorte d'encyclopédie sportive ambulante.

En outre, la connaissance des statistiques est essentielle. Les statistiques sont le langage privilégié de l'analyse sportive. Il est généralement utile de prêter une attention particulière aux résultats actuels des matchs, tels que les statistiques des joueurs, les records de victoires et de défaites et d'autres informations statistiques disponibles, afin d'enrichir votre vocabulaire statistique tout en apprenant quelles sont les mesures importantes pour les performances sportives.

À long terme, une formation dans ces deux domaines vous aidera à créer des évaluations et des prédictions fiables basées sur des modèles statistiques.

De nombreux analystes sportifs suivront une forme de diplôme en science des données sportives, qu'il soit axé principalement sur l'aspect sportif ou sur l'aspect science des données. Bien sûr, d'autres types de formation peuvent vous aider, que ce soit dans le domaine du sport, des statistiques, de la science des données ou d'autres domaines connexes.     

Développer les compétences

Le métier d'analyste sportif requiert de nombreuses compétences, tant matérielles que matérielles : 

Compétences non techniques 

Se former aux statistiques et au sport choisi n'est qu'une partie du processus. L'autre partie consiste à exploiter la connaissance des statistiques et à la combiner avec les informations contextuelles de votre sport de prédilection pour générer des idées. Entretenir de bonnes relations avec les parties prenantes est certainement très important, car les analystes sportifs doivent comprendre les besoins des parties prenantes (entraîneurs, directeurs, etc.) et fournir des informations précises en temps voulu. 

La manière dont les informations sont fournies est également importante. Les parties prenantes sont probablement moins techniques que l'analyste sportif, ce qui signifie que les informations doivent être présentées dans un format compréhensible et utile pour simplifier le processus de planification et de prise de décision des parties prenantes.

Compétences spécifiques

Toute personne qui travaille avec des données doit avoir une bonne connaissance des données et en être consciente - suivez notre cours " Comprendre la science des données" pour en savoir plus. Un élément clé du travail d'un professionnel des données est de s'assurer que les données sont exactes et fiables, ce qui nécessite une bonne connaissance de la manière dont les données sont collectées, stockées et extraites. Il s'agit également de s'assurer que les données sont propres : on estime souvent que 80 % du temps d'un scientifique des données est consacré au nettoyage des données. 

Vous pouvez mettre vos compétences en matière de nettoyage de données à l'épreuve dans ce projet d' importation et de nettoyage de données, qui se concentre sur les données relatives à l'assistance au football lors de la Coupe du monde féminine de la FIFA 2019. 

Au-delà de la capacité à lire, écrire, communiquer et raisonner avec des données, les analystes sportifs doivent également disposer de connaissances techniques approfondies sur les différents outils d'analyse et les langages de programmation. Ces outils d'analyse sportive comprennent les feuilles de calcul Excel, SQL, R, Python et Tableau.