Análise de esportes: Como diferentes esportes usam a análise de dados

De acordo com as principais estatísticas de criação de dados para 2022, 2,5 quintilhões de bytes de dados são criados diariamente. Com a criação de uma quantidade tão grande de dados, mais pessoas têm acesso a informações que lhes permitirão tomar decisões melhores. Portanto, não é de surpreender que os dados desempenhem um papel cada vez maior em quase todos os setores. Uma dessas áreas que está prosperando nessa nova era é a análise de esportes. 

Qualquer pessoa interessada em transmissão esportiva conhece a vasta natureza do papel dos dados e das estatísticas no setor esportivo atual. Um número cada vez maior de pessoas nos esportes está interessado em adotar o poder da análise para obter qualquer vantagem estatística que possa encontrar, dando origem ao setor de análise esportiva. 

O que é análise esportiva? 

A análise esportiva é o estudo do desempenho atlético e da saúde empresarial para otimizar os processos e o sucesso de uma organização esportiva. Existem basicamente dois componentes para a análise esportiva:

• Análise de dados em campo. Essa área envolve o rastreamento das principais métricas de dados em campo para influenciar as metodologias que podem ser usadas para melhorar as estratégias de jogo, os planos de nutrição e outras áreas vitais que poderiam aumentar eticamente os níveis de desempenho dos atletas. Ele procura responder a perguntas relacionadas ao desempenho em campo, como "qual jogador de futebol criou mais chances na Europa?" ou "qual jogador correu mais rápido em 20 metros?" etc. 
• Análise de dados fora do campo. Aqui, o foco está no lado comercial dos esportes. Isso envolve o monitoramento de importantes métricas de dados fora do campo, como vendas de ingressos, vendas de mercadorias, envolvimento dos torcedores etc. Esse tipo de análise de dados busca ajudar os tomadores de decisão das equipes esportivas a tomar decisões melhores, direcionadas ao aumento do crescimento e da lucratividade. 

A análise de dados é vital para os negócios modernos. Várias empresas de diversos setores aproveitaram a análise de dados para ajudá-las a otimizar seu desempenho. Ao implementar a análise de dados em seu modelo de negócios, as empresas agora têm informações suficientes para ajudá-las a tomar melhores decisões de negócios e reduzir os custos com mais eficiência.  

Por que a análise de dados nos esportes é útil? 

O mercado esportivo global cresceu de US$ 354,96 bilhões em 2021 para US$ 496,52 bilhões em 2022, de acordo com a pesquisa da empresa de pesquisa de negócios, tornando-o um dos maiores mercados do mundo. À medida que os gastos no mercado esportivo global aumentam, as equipes esportivas estão muito mais comprometidas em investir em análise de dados esportivos para obter uma vantagem competitiva, daí a projeção de que o mercado de análise esportiva atingirá mais de US$ 4,5 bilhões até 2025. 

Alguns dos principais benefícios da análise de dados nos esportes incluem: 

Tomada de decisão informada

A análise de dados esportivos pode ser uma ferramenta útil para tomar decisões estratégicas importantes. Por exemplo, quando perguntaram a Thomas Tuchel, ex-técnico do Chelsea Football Club, por que ele escalou o goleiro Kepa Arrizabalaga no final da prorrogação, ele respondeu: "Tínhamos algumas estatísticas, estávamos bem preparados, e Kepa é o melhor em porcentagem na defesa de pênaltis." Ele acrescentou: "Há provas de que Kepa é melhor nessa disciplina". O Chelsea venceu a disputa de pênaltis, com Kepa defendendo dois pênaltis no processo. 

Embora o cenário acima possa ter sido diferente, as decisões apoiadas por dados dentro e fora do campo normalmente levam a uma tomada de decisão mais poderosa e precisa. 

Outro exemplo disso é a NBA. Várias equipes, como o Philadelphia 76ers, estão aproveitando técnicas complexas de análise de dados, como visualização de dados e testes de hipóteses, para analisar os jogos da NBA e influenciar a estratégia de treinamento. 

Esse tipo de análise teve um efeito profundo no basquete. A maior parte da ação está ocorrendo na linha de três arremessos, pois as equipes perceberam que fazer mais arremessos de três pontos vale a pena (as equipes podem errar mais arremessos, mas quando acertam, ganham mais pontos). 

Aumento da receita 

Em geral, as empresas que investem em dados e análises podem obter retornos financeiros notáveis. De acordo com uma pesquisa realizada pela McKinsey & Company, o aumento inicial médio nos lucros das grandes empresas foi de 6%, que aumentou para 9% para investimentos de cinco anos. 

Uma área em que as equipes esportivas estão usando a análise de dados para aumentar a receita é a venda de ingressos. A definição eficaz dos preços dos tíquetes é uma parte importante, porém complicada, das vendas. Com a análise de dados, as organizações esportivas podem obter mais informações sobre os principais dados financeiros, o que lhes permite determinar o preço de melhor valor para os clientes e para a organização. 

Por exemplo, o Houston Astros usou a análise de dados para executar cenários hipotéticos para entender os compradores de ingressos para um único jogo, na esperança de convertê-los em portadores de ingressos para a temporada e, ao mesmo tempo, manter os atuais portadores de ingressos para a temporada. 

Em outro exemplo, a análise foi empregada para entender as compensações que os torcedores fazem entre variáveis como localização do assento, opções de alimentos e bebidas e outras alternativas na seção do clube. A ideia era entender melhor os torcedores para que as franquias pudessem adaptar as ofertas de ingressos para melhor atender às necessidades dos torcedores em uma seção específica.

A análise de dados em esportes também é excelente para otimizar a receita do varejo esportivo on-line. As equipes esportivas estão aplicando técnicas como manipulação de dados, agregação, limpeza e outras para analisar dados de produtos e otimizar a receita.  

O desenvolvimento do setor de análise de esportes 

Os esportes e a análise de dados estão intimamente ligados há muito tempo. O beisebol foi um dos primeiros a adotar a análise esportiva, com Earnshaw Cook publicando Percentage Baseball em 1964. No entanto, vários estatísticos provavelmente creditariam a popularização da análise esportiva a Billy Beane, gerente geral do Oaklands Athletics de 1997 a 2016.

Até 2002, os técnicos e atletas do beisebol tendiam a ignorar as análises de dados mais profundas em favor do instinto, da estética de um jogador ou de estatísticas superficiais, como a média de rebatidas. Billy Beane, com um orçamento mínimo, percebeu que colocar os corredores na base era vital para marcar mais corridas. Com esse esclarecimento, Beane concentrou sua estratégia na aquisição de arremessadores titulares negligenciados - geralmente por uma fração do preço de um arremessador de grande nome - que tivessem uma alta porcentagem na base, com a ideia de que as equipes com porcentagens mais altas na base tinham maior probabilidade de marcar corridas. 

O sucesso de Beane com o Oaklands Athletics fez com que outras equipes da liga principal de beisebol (MLB) prestassem atenção. Em 2003, o Boston Red Sox foi o próximo time da MLB a adotar uma abordagem semelhante. Sua estratégia de otimizar uma equipe com análise de dados esportivos ficou conhecida como "Moneyball". Mas foi somente em 2011, quando o filme Moneyball foi lançado, que o termo "análise esportiva" se tornou popular na cultura esportiva convencional.

Desde então, todos os principais esportes passaram por sua própria evolução analítica. Várias equipes esportivas estão interessadas em obter uma vantagem competitiva com a análise de dados e estão investindo pesadamente na contratação de cientistas de dados esportivos para analisar objetivamente os dados dentro e fora do campo.   

Como diferentes esportes usam o Analytics

Embora o objetivo fundamental da análise de dados esportivos seja universal - obter uma vantagem competitiva por meio de estatísticas e análise de dados -, diferentes esportes empregam métodos variados para coletar e analisar dados de forma eficiente para seu esporte. 

Futebol

A análise de dados esportivos é um aspecto integral da tomada de decisões fora do campo no futebol. Os clubes de futebol de todo o mundo investiram muito em ciência de dados e tecnologias relacionadas para ajudar a melhorar o desempenho dos jogadores em campo e aprimorar a tomada de decisões fora dele. Isso envolve o rastreamento e o monitoramento de dados, como o posicionamento dos jogadores no jogo, a fadiga durante o treinamento, a distância percorrida e outros dados que podem fornecer mais informações sobre o condicionamento dos jogadores. 

Outras estatísticas podem ser coletadas para investigar o desempenho de um jogador individual, como dribles, passes e interceptações bem-sucedidos. A análise desses dados fornece aos técnicos e jogadores uma visão mais ampla dos pontos fortes e fracos de seu jogo, o que é útil para seu desenvolvimento. Você pode ler mais sobre como a ciência de dados está mudando o futebol em um artigo separado. 

Beisebol

Como um dos primeiros esportes a adotar a análise esportiva, o beisebol vem estabelecendo o padrão de referência há vários anos. Algumas das mentes mais brilhantes do esporte, como Theo Epstein, nunca entraram em um jogo de beisebol da liga principal ou secundária. Em vez disso, essas pessoas dependem de sua formação avançada e de sua paixão por analisar números para ajudar a tomar decisões dentro e fora do campo.

Devido à coleta detalhada de estatísticas coletadas no beisebol por um longo período, mais pessoas como Theo Epstein se juntaram à comunidade de análise de dados esportivos do beisebol. Uma grande variedade de estatísticas é rastreada para ajudar na tomada de decisões da equipe da MLB, como

• A média de rebatidas: Uma estatística calculada pela divisão do número de rebatidas pelo número de rebatidas do jogador. Essa estatística revela as tendências de um jogador e qual arremesso tende a derrubá-lo. O objetivo é ajudar os jogadores a identificar qual tipo de arremesso é seu ponto fraco - é também a estatística mais discutida no beisebol. 
• Porcentagem na base: Essa é uma das estatísticas ofensivas mais importantes; ela ilustra a frequência com que um rebatedor pode evitar ser eliminado na base e é definida como a porcentagem de vezes em que um jogador chega à base com uma rebatida, uma caminhada ou sendo atingido por um arremesso.  
• Média de perdas: A média de slugging mede o poder de rebatida de um jogador. Ele mede o número de bases que um jogador ganha em rebatidas. Quanto maior a média de slugging, maior a probabilidade de o jogador acertar bases extras.

Você pode aplicar seus conhecimentos de beisebol, Python e visualização de dados com Matplotlib e Seaborn em nosso projeto New Era of Data Analysis in Baseball.    

Basquete 

Daryl Morey foi um dos primeiros gerentes gerais da NBA a implementar métricas estatísticas avançadas como parte fundamental da avaliação dos jogadores. Atualmente, a maior parte da NBA tem analistas de dados esportivos em suas equipes. Sua função é dar suporte a técnicos e jogadores com dados que os ajudem a maximizar o desempenho em campo e a identificar jogadores subvalorizados. 

No nível de elite do basquete, as equipes usam câmeras de rastreamento de dados em todos os ângulos da arena de basquete para acompanhar cada movimento feito por cada jogador na quadra. Esses dados são então sincronizados com as estatísticas dos jogadores para fornecer um detalhamento completo do desempenho dos jogadores.

O que fazem os analistas esportivos? 

Um analista esportivo provavelmente assistirá ao evento esportivo designado, preparará comentários e os transmitirá no ar ou em mídia impressa. Portanto, eles devem ter habilidades analíticas e de comunicação excepcionalmente fortes, pois isso representa uma grande parte de suas responsabilidades diárias. Além disso, os analistas esportivos têm um profundo conhecimento do esporte escolhido, o que inclui uma boa ideia do contexto histórico e das principais estatísticas que definem a competição. 

Como se tornar um analista esportivo

Como o crescimento do setor esportivo continua, um subproduto natural é a riqueza de oportunidades de trabalho. As pessoas com habilidade para análise de dados e um grande interesse em esportes podem combinar seu talento com seus hobbies para construir uma carreira gratificante como analista esportivo. 

Tornar-se um analista esportivo normalmente inclui três componentes principais: obter formação, desenvolver habilidades e ganhar experiência. Se você está se perguntando como entrar na análise esportiva, estas etapas podem ajudá-lo. 

Educação

A maioria dos analistas esportivos começa como torcedores comuns. Entretanto, ao decidir que sua meta é se tornar um analista esportivo, você deve absorver o máximo possível de informações sobre esportes. Geralmente, espera-se que os analistas esportivos sejam uma espécie de enciclopédia esportiva ambulante.

Além disso, o conhecimento de estatística é essencial. A estatística é a linguagem preferida na análise de esportes. Em geral, é útil prestar muita atenção aos resultados atuais dos jogos, como estatísticas de jogadores, registros de vitórias e derrotas e outras informações estatísticas disponíveis, para aprimorar seu vocabulário estatístico e aprender quais métricas são importantes para o desempenho esportivo.

No longo prazo, a formação nessas duas áreas o ajudará a criar avaliações e previsões confiáveis com base em modelos estatísticos.

Muitos analistas esportivos farão algum tipo de curso de ciência de dados esportivos, seja ele voltado principalmente para o lado esportivo ou para o lado da ciência de dados. É claro que outros tipos de formação podem ajudar, seja em esportes, estatística, ciência de dados ou áreas relacionadas.     

Desenvolvimento de habilidades

Para se tornar um analista esportivo, são necessárias muitas habilidades básicas e básicas: 

Habilidades interpessoais 

A formação em estatística e no esporte escolhido é apenas uma parte do processo. A outra parte é aproveitar o conhecimento das estatísticas e combiná-lo com as informações contextuais do esporte escolhido para gerar insights. Ter um bom relacionamento com as partes interessadas certamente ajuda muito, pois espera-se que os analistas esportivos entendam as necessidades das partes interessadas (ou seja, técnicos, diretores, etc.) e forneçam insights precisos em tempo hábil. 

A forma como os insights são fornecidos também é importante. As partes interessadas provavelmente são menos técnicas do que o analista esportivo, o que significa que os insights devem ser relatados em um formato compreensível e útil para simplificar o processo de planejamento e tomada de decisão das partes interessadas.

Habilidades difíceis

Qualquer pessoa que trabalhe com dados deve ser alfabetizada e consciente em relação aos dados - faça nosso curso Understanding Data Science para saber mais. Um elemento fundamental do trabalho de um profissional de dados é garantir que os dados sejam precisos e confiáveis, o que exige um bom conhecimento de como os dados são coletados, armazenados e recuperados. Isso também inclui garantir que os dados estejam limpos: estima-se que 80% do tempo de um cientista de dados é dedicado à limpeza dos dados. 

Você pode colocar suas habilidades de limpeza de dados à prova neste projeto de importação e limpeza de dados, que se concentra nos dados de presença de futebol durante a Copa do Mundo Feminina da FIFA 2019. 

Além da capacidade de ler, escrever, comunicar-se e raciocinar com dados, os analistas esportivos também precisam ter um conhecimento técnico significativo de várias ferramentas de análise e linguagens de programação. Essas ferramentas de análise esportiva incluem:

• Planilhas do Excel
• SQL
• R ou Python 
• Tableau 

Ganho de experiência

A experiência costuma ser um fator decisivo para vários gerentes de contratação. Os profissionais iniciantes costumam lamentar a dificuldade de entrar em áreas técnicas, já que os gerentes de contratação geralmente preferem candidatos com experiência - o ditado diz: "mas como posso obter experiência se vocês só contratam pessoas com experiência". Esse sistema de crenças se baseia na ideia de que um emprego é a única maneira de ganhar experiência. 

Qualquer tarefa que demonstre experiência profissional em análise de dados é suficiente para fortalecer o currículo de um candidato a analista esportivo. Alguns exemplos de tarefas incluem contribuir para o código aberto, trabalhar em projetos, trabalhar como freelancer e fazer estágios.

Nosso curso de Analista de Dados com R abrange todas as habilidades essenciais de que você precisará para trabalhar em sua carreira de analista esportivo. Você também pode se especializar como analista de dados em Python e Power BI. 

Resumo

A análise esportiva envolve a coleta e a análise de estatísticas históricas relevantes que podem proporcionar uma vantagem competitiva a uma equipe ou indivíduo. Com mais equipes esportivas investindo em análise de dados, vários entusiastas de esportes e estatísticas estão se voltando para uma carreira como analista esportivo.