2017-36Kr-体育分析行业研究报告_62页_3mb

体育分析行业研究报告总结

核心内容

本报告由36氪研究院发布，聚焦于体育分析在竞技水平提升、伤病预防和数字娱乐三个方向的应用。体育分析是指通过体育相关数据，如运动员统计资料、战术信息、天气信息等，挖掘有价值特征，并将这些特征以图形、报告等形式传达给终端决策者的过程。尽管“体育大数据”这一概念较为模糊，但体育分析的实质是体育数据分析应用场景的一部分，因此报告中使用“体育分析”作为主要研究对象。

主要观点

1. 体育分析的应用方向：

   • 竞技水平提升：包括战术制定、球员评估与选拔、训练反馈等。
   • 伤病预防：通过采集运动员的伤病史、运动习惯和历史数据，进行建模分析，以预判伤病风险。
   • 数字娱乐：涵盖体育游戏、体育彩票资讯等，利用真实数据进行赛事预测和模拟经营。

2. 行业热度：

   • 全球范围内，“体育分析”关键词搜索呈上升趋势，尤其在二、三月份MIT SLOAN体育分析大会期间达到峰值。
   • 国内体育数据分析仍处于起步阶段，但随着政策推动和市场成熟，未来有望快速发展。

3. 技术背景：

   • 大数据：数据体量不断增长，为体育分析提供数据基础。
   • 云计算：提升数据存储和传输效率，为实时分析提供支持。
   • 机器学习：帮助从体育数据中提取有价值特征，提升分析精度。

4. 政策背景：

   • 国家自2015年起出台多项政策，推动大数据、云计算和智能硬件在体育产业的应用。
   • 《体育发展“十三五”规划》首次提出“大数据”概念，鼓励体育数据分析服务发展。

5. 行业背景：

   • 体育行业在政策红利下不断扩张，数据化趋势明显。
   • 大数据行业处于快速发展初期，体育分析作为其应用领域之一，具有广阔前景。

关键信息

1. 体育分析的产业链与应用场景

• 供给端：数据采集、分析建模、产品化处理。
• 需求端：B端（职业体育俱乐部、媒体）和C端（体育迷、游戏用户）。

2. 应用场景：竞技水平提升

• 战术制定：通过对手与自身数据，制定进攻与防守策略。
• 球员评估：NBA和NFL等联赛已广泛应用，国内足球和篮球联赛尚在起步阶段。
• 训练反馈：通过可穿戴设备和图像识别技术，提供实时反馈，提升训练效果。

3. 应用场景：伤病预防

• 数据采集：主要依赖可穿戴设备和影像分析技术。
• 数据分析：采用统计模型和机器学习技术，预测伤病风险。
• 国际应用：Kitman Labs等公司已取得显著成效，减少40%的伤病时间。
• 国内需求：随着球员价值提升，伤病预防数据分析服务需求将增长。

4. 应用场景：数字娱乐

• 体育游戏：如Fantasy Sports，玩家通过真实数据组建虚拟球队，进行互动对战。
• 体彩资讯：利用赛事数据进行结果预测，服务对象为彩民和博彩公司。
• 国内市场：受限于政策和市场成熟度，发展较慢，但具备增长潜力。

体育数据分析的发展趋势

• 国际经验：体育数据分析服务商多通过并购扩展业务，注重B端市场。
• 国内趋势：赛事数据服务商开始尝试C端市场，如创冰科技、简极科技等。
• 技术驱动：智能硬件、图像识别、云计算和机器学习技术推动数据分析的普及与深化。
• 政策推动：国家政策鼓励体育数据分析，为行业发展提供支持。

案例分析

国内案例

• 创冰科技：利用数据分析技术拓展C端市场，提供赛事分析报告、媒体数据服务和体彩预测服务。
• 简极科技：通过校园智能足球教学系统，提升青训质量，解决人才评估问题。
• 动吧体育：结合云计算和大数据平台，开展青少年足球培训和赛事服务。

国际案例

• Stats LLC：通过并购拓展业务，提供多维度的体育数据分析服务。
• Perform Group：专注于体育内容和数据分析，推动体育信息化。
• Sportradar：覆盖全球80个国家，提供多种体育数据分析服务。
• Kitman Labs：成功应用于伤病预防，减少40%的伤病时间。

结论

体育分析作为体育行业与大数据技术结合的产物，正在从多个维度推动体育行业的发展。尽管国内体育数据分析仍处于起步阶段，但随着政策支持、技术进步和市场需求的增长，未来将迎来快速发展。体育分析在竞技水平提升、伤病预防和数字娱乐三大领域的应用，将成为体育行业数字化转型的重要推动力。