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                行業資訊

                开心8市場調研|體育行業中的藍海:運動傷病預防的數據分析之路

                發布時間:2017-07-26
                摘要:數據分析當前不斷影響著體育行業的發展。在運動傷病預防方面,數據分析正逐步幫助運動員了解其發生傷病可能性的變化情況,使運動員和教練員可以即時調整訓練或比賽計劃來避免傷病的發生。本文將針對數據分析在傷病預防領域的應用、發展和思考進行討論。

                一、應用概述
                運動傷病預防相關的體育數據應用:通過對各類維度的數據進行分析,檢測運動員傷病發生的可能性並提前進行預防
                ·       從數據采集的維度來看,相關數據服務商除了需要獲得運動員的基本信息(如身高、體重、傷病記錄等)以外,還需要獲得運動員的運動習慣信息和現階段運動相關信息來進行分析。
                ·       從數據采集的方法來看,目前數據采集的方法主要有兩種模式,分別是可穿戴設備和影像分析。可穿戴設備目前在國際的運動傷病預防領域未主要的數據采集方法;影像分析由於其技術的復雜性,目前僅被少數公司所掌握。
                ·      從數據分析的方法來看,相關數據服務商目前采用統計模型和機器學習兩種方法進行傷病預測。基於數據庫中歷█史傷病數據的測算出的相關參數,數據服務商可以在訓練或比賽中提前預警運動員傷病發生的可能性並告知教練即時進行相關調整。
                ·       從價值層面來說,由於運動傷病預防數據分析服務的專業性和成本,當前主要應用場景為職業化程度較高的國際聯賽。職業運動員的傷病預防可以在競技水平和經濟收入(票房)兩方面為球隊提供保障,因此,在球員價值不斷攀升的職業聯賽,此類服務的需求也將進一步增長。

                二、運動傷病相關的數據分析已在國際各大聯賽中進行應用
                        傷病預防數據分析服務在國際已有應用:根據運動傷病預防數據分析商Kitman Labs的報告來看,運動傷病預防相關的數據分析服務對於減少球隊整體傷病時間有明顯效果,平均減少了40%的傷病時間。

                ·       國際各大聯賽俱樂部對運動傷病數據分析服務已建立需求:目前各大聯賽(NFL、AFL、MLB、NBA等)中已有部分俱樂部使用此類服務來試圖降低運動傷病對於球隊戰績和票房的影響。當前各服務機構主要通過綜合各類數據(運動數據、傷病記錄和其他歷史數據等)並運用傳統統計模型或機器學習來進行運動傷病預測。隨著FIFA對賽時可穿戴設備解禁的可能性的增加,運動傷病預防的商業市場規模或進一步提升。


                三、國內球員價值的不斷上漲為運動傷病預防領域奠定需求基礎
                ·       中超轉會期支出不斷上漲:隨著中超在轉會期的大手筆投入,越來越多的高價值球員出現在國內職業體育聯賽中來。球員傷病帶來的除了戰績的影響以外也讓俱樂部或保險公司蒙受經濟上的巨大損失。因此,高轉會費或工資的職業職業球隊未來將成為運動傷病預防分析公司的潛在需求方。

                ·       近期部分中超球員傷病名單:近期大牌外援的頻頻受傷讓各大俱樂部承受了經濟與戰績的雙重壓力,僅近期受傷的大牌外援的轉會費之和就超過了一億歐元。

                四、國內發展較國際落後,未來或可鏈接體育運動保險領域
                ·       國內當前運動傷病預防的相關數據研究服務相對落後:由於我國運動醫學當前發展相對滯後,同時職業聯賽商業化程度較低,所以相關數據研究分析服務在過去的一段時間內並無較大的發展契機。未來隨著國內聯賽球員價值的提升和數據分析在國際聯賽運動傷病預防中的運用例證增多,運動傷病預防相關數據服務在國內的發展將會是必然。
                ·       入口與出口▓:由於運動傷病預防數據分析需要即時收集運動員的相關運動數據,因此賽事運動數據采集分析服務商具有較為直接的數據流量入口,未來具有切入運動傷病預防數據分析服務的先發優勢。從變現出口上來看,運動傷病預防數據分析服務未來除了可以服務於職業體育俱樂部以外還可以與體育運動保險公司相連接。大眾體育熱度的攀升將助力體育運動保險行業未來的蓬勃發展。
                                                                                                                                                        (轉載自:36氪)
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