querido
Aunque es un deporte diferente, esta pregunta me recuerda al protagonista de Brad Pitt ‘Moneyball’. El uso de análisis de datos y estadísticas, sin duda, ha potenciado los deportes al formular las estrategias.
Sin embargo, no soy muy fanático del cricket, pero sí sigo los principales eventos como la copa del mundo, el trofeo de campeones, etc. Soy un gran fanático de Steve Waugh y Sachin Tendulkar.
Volviendo a la pregunta:
Si un jugador de críquet quiere conocer las áreas de mejora utilizando estadísticas y análisis de datos, el analista puede ayudarlo a utilizar técnicas como la regresión, la correlación, la segmentación, generando así ideas procesables.
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Sin embargo, no creo que sea prudente utilizar técnicas de big data. Porque los datos de un jugador de cricket no serían suficientes para denominarlos ‘Big Data‘. Si la pregunta hubiera estado a punto de mejorar el rendimiento de un equipo, definitivamente habría considerado las técnicas de big data. Por el momento, no estoy considerando las técnicas de big data.
Las técnicas mencionadas anteriormente ayudarán al jugador de cricket a predecir su rendimiento futuro en función de los datos pasados. Además, también sabrá por qué motivos, contra qué jugador de bolos ha luchado o le ha ido bien.
Utilizando estadísticas, puede analizar si ha jugado bien contra hilanderos o marineros. ¿Cuántas veces ha salido con pelotas cortas, neoyorquinos, gorilas, etc. Si su promedio de bateo / boliche es bueno en casa o fuera. Qué tipo de condiciones de bolos / bateo le han convenido en el pasado. En qué parte del terreno ha marcado las carreras máximas y mínimas, esto ayudará a comprender cuáles son las áreas fuertes y cuáles son sus áreas débiles.
Recientemente, encontré este artículo sobre análisis en cricket. Importancia de ideas procesables en análisis (con el caso de la Copa Mundial de Cricket de ICC). Esto podría ayudarlo a comprender mejor.
Espero que esto haya sido útil.
Gracias.
