Spor Analitiği: Farklı Sporlar Veri Analitiğini Nasıl Kullanıyor

2022 için temel veri üretim istatistiklerine göre, her gün 2,5 kentilyon bayt veri oluşturuluyor. Bu kadar çok veri üretilirken, daha fazla insan daha iyi kararlar almalarını sağlayacak bilgilere erişebiliyor. Dolayısıyla, verinin hemen her sektörde giderek daha büyük bir rol oynaması şaşırtıcı değil. Bu yeni dönemde gelişen alanlardan biri de spor analitiği. 

Spor yayıncılığıyla ilgilenen herkes, günümüzde spor endüstrisinde verinin ve istatistiklerin ne kadar geniş bir role sahip olduğunu bilir. Sporda giderek artan sayıda kişi, bulabildikleri her istatistiksel avantajı elde etmek için analitik gücünü benimsemeye istekli; bu da spor analitiği endüstrisinin doğmasına yol açtı. 

Spor Analitiği Nedir? 

Spor analitiği, bir spor organizasyonunun süreçlerini ve başarısını optimize etmek için atletik performansın ve iş sağlığının incelenmesidir. Spor analitiğinin özünde iki bileşeni vardır:

• Sahadaki veri analitiği. Bu alan, oyun içi stratejileri, beslenme planlarını ve sporcuların performans seviyelerini etik şekilde artırabilecek diğer hayati alanları geliştirmek için kullanılabilecek metodolojileri etkilemek amacıyla kilit saha içi veri metriklerinin izlenmesini içerir. “Avrupa’da en çok gol pozisyonu yaratan futbolcu kim?” veya “20 metrede en hızlı koşan oyuncu kim?” gibi saha içi performansla ilgili sorulara yanıt arar. 
• Saha dışı veri analitiği. Burada odak sporun iş tarafındadır. Bilet satışları, ürün satışları, taraftar etkileşimi gibi önemli saha dışı metriklerin izlenmesini içerir. Bu tür veri analitiği, spor takımlarındaki karar vericilerin büyüme ve kârlılığı artırmaya yönelik daha iyi kararlar almasına yardımcı olmayı amaçlar. 

Veri analitiği modern iş dünyasında hayati öneme sahiptir. Çeşitli sektörlerdeki pek çok işletme, performanslarını optimize etmek için veri analitiğinden yararlanmıştır. İş modellerine veri analitiğini uygulayarak, işletmeler artık daha iyi kararlar almalarına ve maliyetleri daha verimli şekilde azaltmalarına yardımcı olacak yeterli bilgiye sahip.  

Sporda Veri Analitiği Neden Faydalıdır? 

Küresel spor pazarı, The Business Research Company’nin araştırmasına göre, 2021’de 354,96 milyar dolardan 2022’de 496,52 milyar dolara yükseldi ve dünyadaki en büyük pazarlardan biri haline geldi. Küresel spor pazarındaki harcamalar arttıkça, takımlar rekabet avantajı için spor veri analitiğine yatırım yapmaya daha kararlı hâle geliyor; bu da spor analitiği pazarının 2025’e kadar 4,5 milyar doların üzerine çıkacağı öngörüsünü doğuruyor. 

Sporda veri analitiğinin bazı temel faydaları şunlardır: 

Bilgiye dayalı karar alma

Spor veri analitiği, önemli stratejik kararlar almak için yararlı bir araç olabilir. Örneğin, eski Chelsea Futbol Kulübü teknik direktörü Thomas Tuchel’e, neden uzatmanın sonlarına doğru kaleci Kepa Arrizabalaga’yı oyuna aldığı sorulduğunda, “Elimizde bazı istatistikler vardı, iyi hazırlanmıştık; Kepa, penaltıları kurtarma yüzdesinde en iyisi.” yanıtını verdi. Ve ekledi: “Kepa’nın bu disiplinde daha iyi olduğuna dair kanıt var.” Chelsea penaltı atışlarını kazandı ve Kepa bu süreçte iki penaltıyı kurtardı. 

Yukarıdaki senaryoda farklı da gelişebilirdi; ancak saha içinde ve dışında veriye dayanan kararlar genellikle daha güçlü ve isabetli karar verme ile sonuçlanır. 

Buna bir diğer örnek NBA’den. Philadelphia 76ers gibi birçok takım, koçluk stratejisini etkilemek için NBA maçlarını analiz etmek üzere veri görselleştirme ve hipotez testi gibi karmaşık veri analiz tekniklerinden yararlanıyor. 

Bu tür analiz, basketbol üzerinde derin bir etki yarattı. Takımlar, daha fazla üçlük denemenin getirilerinin fedakârlıklara değdiğini fark ettiğinden, aksiyonun daha fazlası üç sayı çizgisinde gerçekleşiyor (takımlar daha fazla şut kaçırabilir, ancak girdiğinde daha fazla puan kazanırlar). 

Artan gelir 

Genel olarak, veri ve analitiğe yatırım yapan şirketler kayda değer finansal getiriler elde edebilir. McKinsey & Company tarafından yürütülen araştırmaya göre, büyük veri yatırımlarının ilk aşamadaki ortalama kâr artışı yüzde altıydı; beş yıla yayılan yatırımlarda bu oran yüzde dokuza yükseldi. 

Spor takımlarının geliri artırmak için veri analitiğini kullandığı alanlardan biri bilet satışlarıdır. Bilet fiyatlarını etkin şekilde belirlemek, satışların önemli ama zorlayıcı bir parçasıdır. Veri analizi ile spor organizasyonları, en iyi değer fiyatını hem müşteriler hem de kurum için belirlemelerini sağlayan kilit finansallara daha derin içgörü elde edebilir. 

Örneğin, Houston Astros tek maçlık bilet alıcılarını anlamak ve onları kombine bilet sahiplerine dönüştürme umuduyla (mevcut kombine bilet sahiplerini elde tutarken) “ya olursa” senaryoları çalıştırmak için veri analitiğini kullandı. 

Başka bir örnekte, kulüp bölümünde koltuk konumu, yiyecek & içecek seçenekleri ve diğer alternatifler gibi değişkenler arasında taraftarların yaptığı ödünleşimleri anlamak için analiz kullanıldı. Amaç, taraftarları daha iyi anlayarak belirli bir bölümde bilet tekliflerini onların ihtiyaçlarına en iyi şekilde uyarlamaktı.

Sporda veri analitiği, çevrimiçi spor perakende gelirini optimize etmek için de harikadır. Spor takımları, geliri optimize etmek için ürün verilerini analiz etmek amacıyla veri işleme, toplulaştırma, temizleme ve daha fazlası gibi teknikleri uyguluyor.  

Spor Analitiği Endüstrisinin Gelişimi 

Spor ve veri analitiği uzun zamandır birbiriyle yakından bağlantılıdır. Earnshaw Cook’un 1964’te Percentage Baseball’ı yayımlamasıyla beyzbol, spor analitiğini erken benimseyenlerden biri oldu. Ancak birçok istatistikçi, spor analitiğinin popülerleşmesini, 1997’den 2016’ya kadar Oakland Athletics’in genel menajeri olan Billy Beane’e atfedecektir.

2002’ye kadar beyzbolda koçlar ve sporcular, daha derin veri analitiğini görmezden gelerek içgüdüsel hislere, bir oyuncunun estetiğine veya vuruş ortalaması gibi yüzeysel istatistiklere yönelirdi. Kısıtlı bir bütçeyle çalışan Billy Beane, daha fazla sayı yapmanın anahtarının koşucuya üs buldurmak olduğunu fark etti. Bu farkındalıkla Beane, büyük isimli bir atıcıya göre çok daha düşük bir bedelle göz ardı edilen başlangıç atıcılarını edinmeye odaklandı ve yüksek üsse çıkma yüzdesine sahip oyuncuların bulunduğu takımların sayı üretme olasılığının daha yüksek olduğu fikrini benimsedi. 

Beane’in Oakland Athletics ile yakaladığı başarı, diğer Amerikan Beyzbol Ligi (MLB) takımlarının dikkatini çekti. 2003’te Boston Red Sox benzer bir yaklaşımı benimseyen bir sonraki MLB takımı oldu. Takımı spor veri analitiğiyle optimize etme stratejisi “Moneyball” olarak bilinir hâle geldi. Ancak “spor analitiği” terimi, 2011’de Moneyball filminin yayımlanmasına kadar ana akım spor kültüründe pek popülerleşmedi.

O zamandan beri her büyük spor, kendi analitik evrimini yaşadı. Pek çok spor takımı, veri analitiğiyle rekabet avantajı elde etmeye hevesli ve saha içi ve dışı verileri nesnel olarak analiz etmek için spor veri bilimcileri işe almaya ciddi yatırımlar yapıyor.   

Farklı Sporlar Analitiği Nasıl Kullanıyor

Spor veri analitiğinin temel amacı evrenseldir – istatistikler ve veri analizi yoluyla rekabet avantajı sağlamak – ancak farklı sporlar, kendi sporları için verileri verimli şekilde toplamak ve analiz etmek üzere çeşitli yöntemler uygular. 

Futbol

Spor veri analitiği, futbolda saha dışı karar almanın ayrılmaz bir parçasıdır. Dünyanın dört bir yanındaki futbol kulüpleri, oyuncuların saha içi performansını artırmaya ve saha dışı karar almayı iyileştirmeye yardımcı olmak için veri bilimine ve ilgili teknolojiye ciddi yatırımlar yaptı. Bu, oyuncuların maç içi konumlanmaları, antrenmandaki yorgunluk seviyeleri, kat edilen mesafe ve oyuncuların kondisyonuna daha fazla içgörü sağlayabilecek diğer verilerin izlenmesini ve takip edilmesini içerir. 

Bireysel bir oyuncunun performansını incelemek için başarılı driplingler, paslar ve top kapmalar gibi diğer istatistikler de toplanabilir. Bu verilerin analizi, koçlara ve oyunculara oyunlarının güçlü ve zayıf yönleri hakkında daha fazla içgörü sağlar; bu da gelişimleri açısından faydalıdır. Veri biliminin futbolu nasıl değiştirdiği hakkında ayrı bir yazıda daha fazlasını okuyabilirsiniz. 

Beyzbol

Spor analitiğini benimseyen ilk sporlardan biri olarak beyzbol, yıllardır ölçütü belirliyor. Theo Epstein gibi oyunun en parlak zihinlerinden bazıları, büyük ya da küçük lig beyzbol maçına hiç adım atmamış olabilir. Bunun yerine, bu kişiler, saha içinde ve dışında kararlar almak için ileri düzey eğitimlerine ve sayı ezmeye olan tutkularına dayanır.

Beyzbolda uzun bir süre boyunca toplanan kapsamlı istatistikler sayesinde, Theo Epstein gibi daha fazla kişi beyzbolun spor veri analitiği topluluğuna akın etti. MLB takımlarının karar alma süreçlerine yardımcı olmak için geniş yelpazede istatistikler takip edilir; örneğin:

• Vuruş ortalaması (batting average): Bir oyuncunun isabet sayısının o oyuncunun atış görme sayısına bölünmesiyle hesaplanan bir istatistik. Bu istatistik, bir oyuncunun eğilimlerini ve hangi atış türünün onu daha çok strike out ettiğini ortaya çıkarır. Amaç, oyuncuların zayıf noktası olan atış türünü belirlemelerine yardımcı olmaktır – beyzbolda en sık konuşulan istatistiktir. 
• Üsse çıkma yüzdesi (on-base percentage): En önemli hücum istatistiklerinden biridir; bir vurucunun plâkta oyun dışı kalmaktan ne kadar sıklıkla kaçınabildiğini gösterir ve bir oyuncunun isabet, yürüme veya atışla vurulma yoluyla üsse ulaşma yüzdesi olarak tanımlanır.  
• Güç ortalaması (slugging average): Bir oyuncunun vurma gücünü ölçer. Bir oyuncunun vuruşlarla kazandığı üs sayısını ölçer. Güç ortalaması ne kadar yüksekse, oyuncunun ekstra üs vuruşları yapma olasılığı o kadar fazladır.

Görselleştirmeleri Kullanarak Beyzbol Oyuncu İstatistiklerini Karşılaştırma projemizde, Beyzbol, Python ve Matplotlib ile Seaborn kullanarak veri görselleştirme bilginizi uygulayabilirsiniz.    

Basketbol 

Daryl Morey, oyuncu değerlendirmesinin temel bir parçası olarak gelişmiş istatistiksel metrikleri uygulayan ilk NBA genel menajerlerinden biriydi. Artık çoğu NBA takımında ekiplerinde spor veri analistleri bulunuyor. Rolleri, koçlara ve oyunculara saha içi performansı en üst düzeye çıkarmalarına ve değeri düşük oyuncuları belirlemelerine yardımcı olacak verilerle destek olmaktır. 

Basketbolun en elit seviyesinde, takımlar sahadaki her oyuncunun yaptığı her hareketi takip etmek için basketbol salonunun her açısından veri izleme kameraları kullanır. Bu veriler daha sonra oyuncu istatistikleriyle senkronize edilerek oyuncu performanslarının tam bir dökümü sağlanır.

Spor Analistleri Ne Yapar? 

Bir spor analisti, görevlendirildiği spor etkinliğini izler, yorum hazırlar ve bu yorumu yayında veya yazılı olarak sunar. Bu nedenle, günlük sorumluluklarının büyük bir bölümünü oluşturduğundan, son derece güçlü analitik ve iletişim becerilerine sahip olmaları gerekir. Ayrıca spor analistleri, seçtikleri spor dalında derin bilgiye sahiptir; bu, yarışmayı tanımlayan tarihsel bağlam ve kilit istatistikler hakkında iyi bir fikir sahibi olmayı da içerir. 

Nasıl Spor Analisti Olunur

Spor endüstrisinin büyümesi devam ettikçe, bunun doğal bir sonucu olarak çok sayıda iş fırsatı ortaya çıkıyor. Veri analitiğine yatkınlığı ve spora güçlü bir ilgisi olan kişiler, yetenekleriyle hobilerini birleştirerek spor analisti olarak tatmin edici bir kariyer inşa edebilir. 

Genellikle spor analisti olmak üç temel bileşenden oluşur: eğitim almak, beceri geliştirmek ve deneyim kazanmak. Spor analitiğine nasıl girileceğini merak ediyorsanız, şu adımlar yardımcı olabilir. 

Eğitim almak

Spor analistlerinin çoğu sıradan birer spor tutkunu olarak başlar. Ancak hedefinizin spor analisti olmak olduğuna karar verdiğinizde, spor hakkında mümkün olduğunca fazla bilgi edinmeniz gerekir. Spor analistlerinin adeta yürüyen bir spor ansiklopedisi olması beklenir.

Ayrıca istatistik bilgisi elzemdir. Spor analitiğinde tercih edilen dil istatistiktir. Genel olarak, istatistiksel kelime dağarcığınızı geliştirmek ve spor performansı için hangi metriklerin önemli olduğunu öğrenirken, oyuncu istatistikleri, galibiyet-mağlubiyet kayıtları ve mevcut diğer istatistiksel bilgiler gibi güncel maç sonuçlarına dikkat etmek fayda sağlar.

Uzun vadede, bu iki alandaki eğitim, istatistiksel modellere dayanan yetkin değerlendirmeler ve tahminler oluşturmanıza yardımcı olacaktır.

Birçok spor analisti, spor tarafına ya da veri bilimi tarafına daha çok odaklanan bir tür spor veri bilimi derecesi alır. Elbette spor, istatistik, veri bilimi veya ilgili alanlardaki diğer eğitim türleri de yardımcı olabilir.     

Beceri geliştirmek

Spor analisti olmak için birçok yumuşak ve teknik beceri gerekir: 

Yumuşak beceriler 

İstatistik ve seçilen bir sporda eğitimli olmak sürecin yalnızca bir parçasıdır. Diğer kısmı ise istatistik bilgisini kullanmak ve seçtiğiniz spordan gelen bağlamsal bilgilerle birleştirerek içgörüler üretmektir. Spor analistlerinin paydaşların (ör. koçlar, yöneticiler vb.) ihtiyaçlarını anlaması ve zamanında doğru içgörüler sunması beklendiğinden, paydaşlarla iyi ilişkiler kurmak büyük önem taşır. 

İçgörülerin nasıl sunulduğu da önemlidir. Paydaşlar muhtemelen spor analistinden daha az teknik olacaktır; bu da içgörülerin, paydaşların planlama ve karar alma sürecini basitleştirecek anlaşılır ve kullanışlı bir formatta raporlanması gerektiği anlamına gelir.

Teknik beceriler

Veriyle çalışan herkes veri okuryazarı ve dikkatli olmalıdır – daha fazlasını öğrenmek için Veri Bilimini Anlamak kursumuzu alın. Bir veri profesyonelinin işinin kilit unsuru, verinin doğru ve güvenilir olmasını sağlamaktır; bu da verinin nasıl toplandığı, saklandığı ve geri çağrıldığı konusunda iyi bilgi gerektirir. Buna verinin temiz olmasını sağlamak da dahildir: Bir veri bilimcisinin zamanının %80’inin veri temizliğine ayrıldığı sıkça tahmin edilir. 

Veri temizleme becerilerinizi, Airbnb Pazar Eğilimlerini Keşfetme projesinde test edebilirsiniz; bu proje, New York City Airbnb verilerini keşfetmek için veri içe aktarma, veri temizleme ve veri işleme becerilerine odaklanır. 

Veriyi okuyup yazmanın, iletişim kurmanın ve verilerle akıl yürütmenin ötesinde, spor analistleri çeşitli analitik araçlar ve programlama dilleri hakkında ciddi teknik bilgiye de sahip olmalıdır. Bu spor analitiği araçları arasında Excel elektronik tabloları, SQL, R, Python ve Tableau bulunur.