Компьютерный анализ данных как инструментарий в спортивной аналитике

Уровень развития информационных технологий и средств фото- и видеосъемки позволяет накапливать гигантские объемы статистической информации о различных видах спорта. Методы многомерного анализа, реализованные в статистических пакетах, позволяют выявить скрытые закономерности, которые могут быть использованы при принятии тех или иных верных управленческих решений при подготовке к спортивным состязаниям. На примере анализа статистических данных чемпионата России по футболу сезона 2013-2014 гг. показаны возможности применения компьютерных методов анализа данных для выявления статистических закономерностей, представляющих определенный интерес в области футбольной аналитики. При помощи статистических методов, реализованных в пакете STATISTICA - корреляционного анализа, кластерного анализа, многомерного шкалирования - проведен сравнительный анализ параметров игр команд (3 параметра - данные Wikipedia, 53 - данные компании Opta) на чемпионате в отдельности по каждому из 56 показателей, и по совокупности наиболее важных 24 показателя. При оценке команд по 56 показателям использованы такие статистики, как выборочное среднее (среднее арифметическое), выборочное стандартное отклонение. Выделены группы однородности команд. Кластер лидеров: ЦСКА, Зенит, Локомотив, Ростов. Кластер среднего уровня: Краснодар, Спартак, Терек, Кубань, Рубин, Урал, Динамо. Кластер аутсайдеров: Волга, Крылья Советов, Томь, Амкар, Анжи. Сделан анализ степени сходства (различия) между командами посредством оценки расстояний между ними как точками многомерного пространства. Предложен коэффициент для оценки технико-тактической подготовленности команд Премьер-лиги по результатам проведенных игр в чемпионате России 2013-2014 гг.