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『簡體書』运动解析：运动表现分析、可视化与决策

書城自編碼： 3770241
分類：簡體書→大陸圖書→社會科學→教育
作者： 安比克什·贾亚尔，阿里斯塔尔·麦罗伯特，贾尔斯·奥特雷，彼得
國際書號(ISBN)： 9787552038606
出版社： 上海社会科学院出版社
出版日期： 2022-07-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开 釘裝： 平装

售價：HK$ 108.2

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內容簡介：
《运动解析：运动表现分析、可视化与决策》为运动解析在体育运动中的使用及其在运动表现、执教、选材和运动医学等方面的应用提供了权威和全面的指南。
本书采用基于方法的结构，以问题为导向，明确定义了解析（analytics）和分析（analysis）之间的区别，进而阐述了如下方法：
交互式可视化模拟与建模地理空间数据分析时空数据分析机器学习基因组数据分析社交网络分析
本书是所有运动解析专业方向学生必不可少的读物，也适用于学习或从事运动员选才、运动表现分析、运动医学和计算机科学的学生或专业人士。
關於作者：
安比克什·贾亚尔（Ambikesh Jayal）是英国卡迪夫城市大学计算和信息系统高级讲师。
阿里斯塔尔·麦克罗伯特（Allistair McRobert）是英国利物浦约翰摩尔斯大学表现分析高级讲师。
贾尔斯·奥特雷（Giles Oatley）是澳大利亚联邦大学高级讲师。
彼得·奥多诺格（Peter O’Donoghue）是英国卡迪夫城市大学卡迪夫体育学院运动表现分析准教授。
目錄：
第一章　何为解析？
简介
数据解析在非体育领域的应用
体育与其他行业的区别
解析和常规分析的比较框架
数据类型和数据来源
分析方法
决策者的角色
数据分析与决策任务的关系
可视化
数据查询
总结

第二章　复杂数据和数据时代
简介
基本数据
数据结构
复杂数据
信息技术史
总结

第三章　交互式可视化
简介
认知和感知
运动表现中的可视化趋势
十项全能准备工作的决策
总结

第四章　模拟与建模
简介
赛事预测
建模假设
建模阶段
预测阶段
橄榄球世界杯
模拟
总结

第五章　地理空间数据分析
简介
地理空间分析的发展
核心地理空间概念
地理空间数据的使用
用于地理空间数据的常用工具
点位数据分析
轨迹分析

软件

第六章　时空数据分析
简介
基于算法的方法
数据整理
处理数据
总结

第七章　机器学习与运动
简介
统计技术
基于规则的方法
基于图形的方法
文本数据与自然语言处理
神经网络和深度学习

第八章　运动基因组学
简介
基因组学概述
基因组学在体育运动中的应用
分析运动基因组数据的步骤
伦理问题
分析两个个体基因组的实践活动（代码加数据）

第九章　社交网络分析
简介
社交网络分析
研究团队比赛中的传球模式
网络之间的推理比较
传递数据中的时态模式
总结

第十章　知识发现和数据挖掘
简介
知识发现和数据挖掘的应用领域
网球比赛数据挖掘
知识发现过程的各个阶段
总结

第十一章　数据管理和基础结构
简介
数据管理基础结构的基本原理
运动表现分析中数据流的整合
综合体育解析系统
总结

第十二章　体育分析在足球比赛中的应用
简介
足球表现指标
足球策略、比赛风格和战术
总结
內容試閱：
近年来，数据解析、数据科学、大数据和数据时代等术语崭露头角。数据解析在商业、银行、医药和安全以及体育领域都有广泛应用。自2003年迈克尔·刘易斯（Michael Lewis）出版《点球成金》（Moneyball）一书，布拉德·皮特（Brad Pitt）主演了改编自该书的同名电影以来，在球员招募和人才培养过程中使用数据的好处已经得到了广泛认可。《点球成金》并非虚构的故事，它讲述了总经理比利·比恩（Billy Beane）利用棒球资料统计分析知识招募被低估的球员，并帮助奥克兰运动家队与实力更强的棒球队竞争的故事。

信息技术的发展提高了我们记录和存储海量数据的能力。正如麦克·休斯（Mike Hughes）和伊恩·弗兰克斯（Ian Franks）在第三届世界科学与足球大会（1995， “Computerised notational analysis of football” ，Cardiff， UK）的主题报告中所述，数据采集技术、数据存储容量、软件系统的可移植性和数据输出设备的研究进展已经被应用在运动表现分析领域。在此次主题报告之后，运动表现分析领域中的数据采集和存储技术进一步发展。运动员跟踪系统可以在训练和比赛中收集大量的运动数据，这是运动表现分析人员可用的数据来源之一。越来越多的运动表现分析人员正从事着学科交叉数据分析工作。


大量高质量数据分析带来的机遇已得到众多体育组织的认可，越来越多的体育组织依赖数据分析制定营销决策。哈里森和布克斯坦（Harrison and Bukstein， 2017）、弗里德和穆库（Fried and Mumcu， 2017）编写的教科书中提供了由学术和实践专家撰写的数据解析典型案例。阿拉马（Alamar， 2013）的著作中介绍的案例更多地强调了教练的背景，其研究结论在相关类型书籍中被大量引用。然而，在运动表现分析领域运用数据解析技术的机会仍存在差距。运动解析的课程实际上在大学阶段就可以开展，本书提供了关于解析原理和方法的背景材料。

本书第一章介绍关于解析的概念。虽然“解析（analytics）”这个词的应用十分广泛，但在某些情况下的使用是不恰当的。一些被描述为“解析”的工作应用了以前通常被称为“分析（analysis）”的相同方法。“解析”和更常规的传统“分析”间的区别并不像是黑与白的区别。本书第一章提供了一个框架结构，可以供读者参考，判断一种方法是否可以被描述为解析。第二章讨论了运动表现分析中使用的不同类型数据，总结了从手工记录的图表到最新的数据处理方面的进展，并对体育背景下的“数据时代2025”报告进行了总结。第三章到第十章讨论了可用于运动表现分析的不同解析方法。“第三章 交互式可视化”，以田径十项全能运动为例描述如何分析和呈现数据，以告知十项全能运动员和他们的教练需要集中精力提高成绩的领域。“第四章 模拟与建模”，以2019年橄榄球世界杯为例对比赛预测进行了目标设定。第五章和第六章涉及地理空间数据和时空数据分析的相关领域。第五章介绍了地理空间数据技术的背景知识，第六章详细讨论了团队运动中运动员的运动分析。“第七章 机器学习与运动”，涵盖了数据挖掘中用于分析数据的基本统计方法、文本处理方法、基于规则的方法和人工智能方法。第十章提供了知识发现（KDD）以及第七章所述的数据挖掘方法的宏观视角。第八章讨论了基因组学在体育人才培养计划中的潜在应用机会，包括与运动表现相关的基因和基因组分析的详细内容。第九章探讨了如何用社交网络分析考察俱乐部之间的转会活动和团队运动中运动员之间的互动交流。

第十一章讨论了解析过程带来的组织管理挑战，特别是在对数据进行多种分析时的挑战，并讨论第三章分析十项全能运动数据的经验，以形成数据管理环境和分析基础设施的基本原则。最后一章介绍了有关足球运动解析的应用案例，以及足球的执教和管理中常见的分析需求，并描述了学术界和从业者合作开发的一种特定解析方法。

 

 

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