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五一专栏（2）|体育大数据行业发展及应用实践分析|《中国国际体育投融资报告（2017）》
在中国第一本《中国国际体育投融资报告（2017）》中，我们用近百万字的篇幅为您总结了中国国际体育投融资大势以及汇总了体育产业及相关领域政策，感谢各位读者的热捧。咨询与购买请联系电话|微信：。本报告摘自中国第一本《中国国际体育投融资报告（2017）》中的“谦云体育大数据投融资研究报告”中的部分内容。“谦云体育大数据投融资研究报告”共计25998字，分为5个章节，体育BANK作者将报告分成三个部分，于五一假期期间陆续推出，本报告为系列报告的第二篇，第一篇网址链接：http://mp.weixin.qq.com/s/XG9YBNv4VQcgzA4VS_RVtA一、 体育产业的市场背景目前中国体育产业被定位为拉动内需和经济转型升级的重点产业，被赋予国家战略性支柱产业地位。中国向来重视体育，但体制内的特点也限制了体育产业的市场规模，近年来在政府简政放权政策的推动下，整个体育产业的市场规模正不断扩大。对比来看，体育产业 GDP占比全球平均为2%，我国的体育产业GDP占比仅为0.7%，人均体育消费仅为151美元，未来的提升空间巨大。数据显示，2015年中国体育产业占GDP比例仅占0.7%，低于全球平均比例2.0%，而日本、美国、法国和韩国均高于2.5%。根据体育总局的数据，2015年我国体育产业增加值约为4000亿，按照规划则每年复合增速将达到28.7%。具体从各省市来看，全国31个省市在2025 年体育产业规模的目标值合计超过7万亿元，按照这个数字计算则每年复合增速达到33.14%。总体来看，可以说未来5-10年我国体育产业将迚入高速发展阶段。我国最近关于体育方面的政策也相序出台，最为重要的是2014 年国务院颁布《关于加快发展体育产业、促迚体育消费的若干意见》，提出到2025年，中国体育产业总规模将达到5万亿。2016年5月印发《体育产业发展 “十三五”规划》，提出明确主要发展目标：深化体育重点领域改革，促进群众体育、竞技体育、体育产业、体育文化等各领域全面协调可持续发展。 二、
大数据产业的市场背景中投顾问发布的《年中国大数据行业投资分析及前景预测报告》从市场结构分析，2014年，全球大数据市场结构从垄断竞争向完全竞争格局演化。企业数量迅速增多，产品和服务的差异度增大，技术门槛逐步降低，市场竞争越发激烈。在全球大数据市场中，行业解决方案、计算分析服务、存储服务、数据库服务和大数据应用为市场份额排名最靠前的细分市场，分别占据35.4%、17.3%、14.7%、12.5%和7.9%的市场份额。云服务的市场份额为6.3%，基础软件占据3.8%的市场份额，网络服务仅占据了2%的市场份额。大数据产业“十三五”发展规划正在制定，2016年下半年将发布。这是实施国家大数据战略的又一政策举措。大数据将是新的生产要素。政策助推知识开始，云计算、大数据、人工智能是大数据这场“新工业革命”的重要推手。其中，数据是重要资源。在此背景下，众多互联网科技企业以及传统生产企业都在积极布局大数据产业。统计数据显示，2015年国内大数据产业市场规模已达1105.6亿元，较2014年增长44.15%。其中，大数据基础设施建设、大数据软件和大数据应用分别占比64.53%、25.47%和10%。美国在《大数据研究和发展倡议》中，提出将通过收集庞大而复杂的数字资料，从中获得知识和洞见，以提升能力。并协助加速在科学、工程上发现的步伐，强化美国国土安全，转变教育和学习模式。根据这一计划，美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破，包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构。拥有世界第二多人口的印度，近两年也持续运用大数据，期许打造出一个更便利、更亲民的智慧城市。印度全国软件与服务企业协会(Nasscom)预计，印度大数据行业规模在三年内将快速增长，是当前规模的六倍，同时还是全球大数据行业平均增长速度的两倍。对于印度的整个 IT 行业来说，大数据时代的到来会创造更多更新的机遇。英国政府2012年时计划在未来两年内，在大数据和节能计算研究上投资1.89亿英镑，以带动企业在该领域的投资。大数据被英国看作是自己的优势所在，且英国认为已在政府层面为大数据做好了准备。法国政府在2013年投入近1150万欧元，用于7个大数据市场研发项目。目的在于“通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展。”法国政府在《数字化路线图》中列出了五项将大力支持的战略性高新技术，大数据就是其中一项。日本在2012新一轮 IT 振兴计划中，将发展大数据作为国家战略层面提出，重点关注大数据应用技术，如社会化媒体等智能技术的开发、新医疗技术的开发、以及交通拥堵治理等公共领域的应用。新加坡政府在大数据发展过程中充当了关键角色，抓住了大数据发展的五大关键要素：基础设施、产业链、人才、技术和立法，弥补了企业的短板。新加坡政府很早就提出支持新加坡企业采用大数据技术，利用大数据提升政府服务水平。此外，澳大利亚、加拿大、新西兰、德国和印度等国也在大数据领域进行了研究部署，还纷纷推出本国的公共数据开放网站，以使更多的人可以使用大数据资源，并从中获得利益。目前，全球至少拥有大大小小的数据开放网站50余个。三、 体育大数据行业应用实践分析在欧美体育的成熟联赛里，数据是基本功，无论是联盟、教练、球队、媒体、博彩游戏公司、咨询公司，对数据的依赖都非常重，从业务链条和商业模式来说，目前体育产业发达的欧美顶尖数据服务商基本是这样的：从赛事版权方拿到数据开发的代理权，对比赛和球员进行数据采集，对数据进行建模和加工，再通过产品化打包分发给俱乐部、体育媒体、品牌商、游戏厂商这样的B端用户，也有彩民、普通球迷等C端用户。比如知名足球游戏《冠军经理》中，就有大量的现实球员、俱乐部、赛事数据等。一般情况下，体育大数据企业提供给B端用户的数据服务是收费的，对C端用户则是免费，这是大多数数据公司采用的主要盈利方式。不过，对C端用户的服务虽然免费，但在流量至上的移动互联网时代，庞大的球迷、彩民基础，反而使数据体育拥有更大的商业想象空间。体育大数据行业应用实践划分为足球大数据，篮球大数据，乒羽大数据，网球大数据，冰雪大数据，高尔夫大数据，马拉松大数据，骑行大数据等维度进行投资机会分析。3.1
足球大数据数据生产力，是一个全新的概念，也是对“大数据”作用的最精髓概括。当众多的欧美顶级职业联赛、日本J联赛和韩国K联赛都无比重视“大数据”的时候， 中国足球从2016赛季开始全面进入“大数据时代”。足球大数据的增资和附加值服务：增值和附加值数据服务，就是利用高科技的数据技术，让大数据变成生产力，这才是大数据服务的真正价值。通过足球大数据的增值和附加值服务可以达到如下目的：1、让主教练学会解读和使用数据，明白自己队伍的优势和短板，然后在训练中加以强化和解决；2、可以对每一支球队的每一轮比赛进行球员分析、球队分析，还可以对裁判进行分析、对对手进行分析，找出这个裁判的执法特点和这支队伍的人员配置、技战术部署方面的规律，为每家俱乐部提供最为科学的“私人订制”；3、帮助每家俱乐部建立并拥有成熟的“大数据分析系统”，进而形成职业联赛的“数据体系”，让所有队伍在数据引导下更为科学地训练，最终全面提升中国足球的水平；4、全面服务于彩民，提供的数据可以帮助彩民更为科学、准确地预测比赛的走势与结果。“足球数据挖掘技术”，可以通过30个维度、14种筛选法、8种呈现方式提供“大数据服务”。 足球大数据商业模式：1、职业联赛数据库；2、青少年数据库；3、国际交流；4、人才培养与培训；5、竞猜数据库；6、足球电竞游戏，为球迷带来更多的愉悦和快乐。每个模块都有自己的“核心数据群”，这些数据群最终形成“大数据仓库”。美国足球大联盟（MLS）也已经开始在足球场上采用传感器技术。 从下赛季开始， MLS将采用阿迪达斯的miCoach精英系统技术， 把场上球员的数据（如心率， 速度， 加速度， 奔跑距离， 场上位置， 运动强度等指标）实时地传送到教练手中。 类似UA39系列运动服。 精英系统技术也是基于可穿戴传感器的， 有了它，场边的教练就可以通过iPad，实时掌握这些数据了。 MLS和阿迪达斯在上个月费城举行的MLS全明星赛上已经首次采用了精英系统。职业联赛数据库为俱乐部提供数据报告、球员状态和评价报告、对手分析和评价报告等。这些核心数据报告将帮助球队更加科学训练，更好地选择和使用球员，更有针对性地进行备战和比赛，最终提高联赛的整体水平 。举例通过大数据GSN指数构建足球球员评估系统，GSN指数由四大支柱系统组成：1.足球相关特性(SRC)：GSN指数的基础是评估以及数据化对于球员来说至关重要的相关特性(70项以上)。为了尽可能达到客观公正，每名球员将会分别对数名不同的球探近距离考察。评估包括技术能力、战术理解力、精神属性以及身体素质四大方面，这四方面将最终综合为0-100的总分。然而没有任何一名球员能达到100分的满分。最终的评分将经由一套考虑到球员位置属性的复杂计算得出。相比于前锋，一名中后卫需要不同的能力，系统将自动将这方面的差异纳入计算过程。对于所有在数据库中球员的评估将根据全球球探系统定期升级。2.潜力值：这将是各俱乐部购买球员时最看重的因素之一，同时怎样在这一方面有所提高也是我们未来工作的重心。甚至在今天，各俱乐部会为了一些年轻球员和天才少年一掷千金。所以，能否在其职业生涯早期认识到一名年轻球员的潜力就变得格外重要，这将有利于球队利用合同条款趁早占有这些未来之星。GSN开发出了一个基于改进过的的经济和财政运算法则之上的系统。许多因素将被列为能够影响球员发展轨迹的关键要素从而被考虑进去，例如教练的水平和足球教育水平的高低、学习能力、年龄等等。起始分数为0.00分(没有任何潜力可挖)。数值可以一直到达满分。数值越高，潜力越大。3.+/-值：+/-值是GSN指数四大支柱系统中的第三个系统。根据球员们在球场上的实际表现，他们的分数会因为积极的表现得到提高(进球、助攻、点球扑救、传球成功率等等)，同理，球员们的分数也因为消极的表现遭到削减(乌龙球、红牌、传球失误等等)。数值100代表着一个平衡的+/-数值，即没有加分也没有减分。如果数值超过了100，这代表着这名球员的积极表现超过了消极表现。同理，如果一名球员的得分低于100，那么他在场上的消极表现多过了积极表现。当然，数据也同样会考虑到球员的位置问题。同样的进攻行为，防守球员和进攻球员的评分会有所差异。4.比赛水平：比赛水平是GSN指数中最后一个但同样很重要的一项。在这个系统下，有能力分析以及评估在一名球员的职业生涯中的每一场比赛。每场比赛的分数都介于1到20之间。20分代表世界杯决赛或者欧洲冠军联赛决赛，而1分则多代表一些青年级别联赛以及业余比赛。这个系统也会根据球员年龄以及上场时间进行调整，比如一名19岁的球员在德甲联赛中踢满了90分钟，他会比一名30岁并且踢满90分钟德甲比赛的球员得分更高。比赛水平越高，GSN指数便会更高。同时也使用夏普利值(译注：夏普利值指所得与自己的贡献相等，是一种分配方式)，它能帮助我们显示一名球员在多大程度上影响了比赛。由以上四个支柱系统得出的最终数值形成了GSN指数。这是一个全世界最全面的球探系统。我们的系统把来自不同联赛、国家、赛事以及年龄层的球员的比较变成了现实。这套系统也使得各俱乐部负责转会的决策者更加有迹可循，他们能更加便捷的分辨哪些球员是被低估的，而哪些球员则名不副实。这套系统能够对全世界超过340000名球员进行评分。我们也有能力创造一个价格-表现比率，这个比率显示了一名球员是否物有所值。这完全符合点球成金式的足球风格。3.2
篮球大数据现在专业篮球队会通过搜集大量数据来分析赛事情况，然而他们还在为这些数据的整理和实际意义而发愁。通过分析这些数据，可否找到两三个制胜法宝，或者至少能保证球队获得高分?在每场比赛过后，教练只需要上传比赛视频。接下来，篮球大数据将会对其分解。等到第二天教练再看昨晚的比赛时，他只需检查任何他想要的——数据统计、比赛中的个人表现、比赛反应等等。通过分析比赛视频，毫不夸张地分析所有的可量化的数据。如今的NBA，大数据已经扩展到赛场的每一个角落，任何细节都可以用大数据(BigData)来说话，什么叫大数据？举个例子，都说骑士队依赖詹姆斯，当詹姆斯在场上时，骑士队每100回合净胜对手6.9分；詹姆斯不在场，骑士队净负对手2.9分，两者之间差值为9.8分。而勇士队的库里在场上和在场下时，勇士队每100回合净胜分的差值为17分，可以说勇士队对库里的依赖甚至要更强。这样的数据才可以叫大数据，相比而言，像得分、篮板、助攻这样的技术统计简直弱爆了。2012年，NBA联盟和SAP公司合作在NBA.com上使用HANA平台。统计数据显示，在投入使用HANA平台之后，NBA.com浏览量超过270亿，访问用户较之前增加了66%，平均停留时间上也增加了近60%。在整理赛事历史和实时信息、提升用户体验之外，这也正是联盟和SAP合作的初衷之一——推动NBA.com用户访问量的大幅增长。在这个信息化和互联网发展越来越迅猛的时代，大数据在现实生活中应用越来越普遍，其带来的成效也越来越明显，本身已经成为一门拥有广阔潜力和市场前景的生意。NBA中大量的数据都有着丰富的货币化途径，比如通过移动端的APP整合这些数据，比如授权第三方公司使用联盟球员形象制作如2K、NBA Live等系列游戏等，这些手段都能为联盟创造不菲的收益，而这些收益最终也反哺到推进大数据在联盟中的更广泛更深入地应用中。HAHA平台可视为NBA官方的大数据，得益于该平台的实时内存以及快速分析能力，NBA.com为用户提供了球队、球员、比赛的实时更新信息和分析工具，自赛季以来的NBA的所有共计超过4500万亿个数据段全都可以在NBA官网上用一种直观、简便的方式检索得到。借助HANA平台提供的技术支持，NBA.com可以支持成千上万人同时搜索以及上万条并发实时数据搜索请求，所有比赛数据在赛事结束5分钟内即可上传刷新，而这些改进和提升对NBA赛事在全球范围内超过4.5亿的球迷来说，都是极具吸引力的。此外，NBA还有自己的数据合作公司。不久前，美国CNN曝光了NBA幕后的数据狂人——哈佛大学访问学者柯克·格斯贝瑞，在麻省理工大学斯隆体育分析大会上，他记录70万次投篮的热图被NBA的数据合作公司SportsVU一眼相中，目前他供职于这家高科技的数据公司，并作出了多项令人耳目一新的NBA球员数据分析案例。NBA球队也有自己的数据分析师。 30支球队中有15支聘请了至少一位专职数据分析师，他们会在比赛日、选秀大会和交易决定提出重要的建议。联盟中的顶尖球队都拥有自己专门的数据分析师，数据分析对于球队战绩的影响也已体现在花精力进行数据分析的15支球队里，其平均胜率达到59.3%，而没有进行分析工作的球队则只有40.7%。3.3
乒羽大数据据国家体育总局乒羽运动管理中心统计当前全国参与乒羽运动的人数超过千万。 阿里体育CEO张大钟介绍，目前在国内主要电商平台上，每天购买乒乓球、羽毛球产品的销售金额总计近七百万，而且整个消费呈上升趋势，2015年的乒乓产品电商销售额就比2014年就增长了11.5%，羽毛球增长了16.3% 。现在羽毛球智能硬件有好几家公司有新的科研成果，有和球拍的结合、手环可以进行也一些数据采集，然后O2O做智慧场馆，也做了很多摄象头，把所有的羽毛球比赛的视频录下来，乒乓球和羽毛球如何和大数据结合?1、可以跟健康数据充分结合现在很多羽毛球拍和乒乓球拍都可以带蓝牙、带各种传输功能，像体重、心脏、血压、血糖、血液、尿液等数据都能显示出来并传送到手机应用上。当这些数据都收集起来后，它可以分成几个方面，其中运动是一个维度、健康是一个维度，还有个人的一些习惯(比如说睡眠)等等。因为除了跑步以外，室内运动打羽毛球和乒乓球的人最多，所以打球的数据能够提出来精准分析每个人的羽毛球水平，这样组织比赛就比较简单、邀约就比较精准，搞一个全国的运动排名(业余的，不是专业性的)，这些可能就是有趣味性，就像微信运动一样。2、精准地进行羽毛球和乒乓球培训通过数据挖掘给所有的用户建立标签，比如这位用户的水平是初级的，培训机构就给他配一个初级教练，如果他的水平是中级的，就配一个中级乒羽教练，不要每次国家队的教练培养初级的学员，这也是对教练资源的极大浪费。如果做得更好，根据每一个层级的学员能力，精准推荐运动服务。所以，这是通过羽毛球拍和乒乓球拍可以和手机，又可以直接(如果场馆里有蓝牙、路由器)把数据传到云端。3、提升赛事的观赏性随着技术的提高，普通的赛事转播镜头已经无法满足观众的需求，更多的视角画面以及数字化的解析成了更高级的享受，最简单的一个例子就是鹰眼技术的使用。所以在不久的未来，智能的球网、球的位置跟踪等这些跟踪技术和物联网技术都会有很大的发展。到那时，相信可以给观众带来更精彩的体验。4、改善技术动作、进行针对性战术布置球场、球拍、甚至是羽毛球和乒乓球的智能化，让教练员能够及时的发现球员的问题，可以进行一些针对性的训练。比如要查看林丹和邓亚萍所有的比赛数据，查看和李宗伟对阵时候的数据，这就涉及整个数据的分析。就像德国足球世界杯里对足球数据的分析，对赛事会用到很多大量的分析。然后羽毛球和乒乓球各种统计的数据功能可以再强大一些，比如休息5分钟都可以分析出来一个数据，你最强的对手是谁、谁喜欢换传球、喜欢打左边还是喜欢打右边等等，这一块实际上会有很多用出，尤其在一些专业性比赛中对教练组有帮助，每个教练组可能都需要这种赛事功能。智能化的体育产品，今天在市场上已经随处可见，诸如威尔逊的智能篮球、金陵的智能篮球架、李宁的智能羽毛球拍、咕咚手环等。 智能球拍不仅能准确测算击球角度、击球力度、击球速度等数据，还能采集活动总量、运动时长和卡路里消耗数据，分析运动趋势、运动成果进度等。3.4
网球大数据IBM Slam Tracker实时比分统计、分析的可视化平台就是当前网球比赛中较为成熟的大数据应用技术（中国网球公开赛也于2012年向IBM公司购买了此项服务）。SlamTracker截至2013年追踪了四大满贯8年来的全部8128场比赛，共收集分析了4100万个数据点。在Slam Tracker中，有一项对“比赛关键指标”（Keys to the Match）的统计，量化每场比赛对阵双方的三个关键指标，达到这个指标让获胜更容易。以去年温网男单决赛德约科维奇对阵穆雷为例，小德的三个获胜关键点分别是第4拍到第9拍的获胜率、Ace球数量、回球成功率，而穆雷的三个获胜关键点分别是回球得分率、二发成功率和发球成功率。“Keys to the Match”不但找到了这三个关键的点，而且找到了量化的及格线。法网女单决赛里，“Keys to the Match”告诉小威廉姆斯，要战胜莎拉波娃，接对方一发的回球得分率要争取超过36%，而反过来，莎拉波娃要打败小威廉姆斯，接对方一发的回球得分率要争取超过28%。如果在这三项指标里A选手比B选手完成得更好，那么A获胜的可能性就大大高于B，最终小威做得更好，结果不出所料，她也以两个6比4战胜莎娃获得冠军。像这样的分析特点就在于，这三项指标并不是司空见惯的普通指标，例如第4拍到第9拍的胜率，这种不起眼的数据，是在电视转播屏幕上看不到的。然而就是这些不起眼的指标衡量了战局，决定了成败的关键。通过数据分析，IBM给出的3个获胜关键点既是球迷观赛的重点，也是球员状态的晴雨表。在顶尖的网球运动员中，德约科维奇、纳达尔等都会根据统计来寻找对手和自己的弱点，做针对性的训练，利用数据提高技术是他们在休赛期的一项重要功课。中网从去年开始与IBM合作，IBM专门为中网设计了具有实时大数据分析功能的MatchTracker（赛事追踪系统），可以为球迷提供数据呈现、计分等功能。MatchTracker基于IBM SlamTracker数据分析技术，使球迷能够利用历史和实时性数据，洞悉比分之后的态势和策略。在这方面，著名的四大满贯赛事早就走在了最前面，尤其是历史最为悠久的温网，如今已经有很多粉丝已经无法接受一届没有SlamTracker的温布尔登公开赛。 鹰眼 8—10台分辨率极高的快速黑白摄像机被安置在球场周围，还有4台电脑用软件对球场各条边线进行校准，把赛场的立体空间分隔成以毫米计算的测量单位。利用高速摄像头从不同角度同时捕捉网球飞行轨迹的基本数据，摄像头速度高达每秒2000帧。所有的图像都由防抖软件进行校准，最后由大屏幕呈现出球体的飞行路线及落点。鹰眼技术让网球比赛更为精确，减少了误判的可能性。球拍 网球的球拍因为科技的进步在改变，从木质球拍到铝制球拍再到后来的碳纤维材质的球拍，几次的演变让球拍制作商们不断加大球拍的大小，从65平方英尺到差不多137平方英尺。球拍面积的增大无疑给球员们带来了一些麻烦，他们不得不在击球时要关注到球拍增出来的面积以控制好球的线路和旋转，这也使得现代网球进入暴力时代，但这也增加了网球比赛的观赏性。网带在网球比赛中，场边的记分牌除了显示比分外，还会显示球员的发球时速，而在网带上，压电晶体设备会检测出球员发球时是否擦网。3.5
冰雪大数据我国冰雪运动快速发展，特别是2022年北京冬奥会的成功申办，为冰雪运动繁荣发展带来了重大机遇。 “十三五”期间还将积极打造“全国大众冰雪季”和“青少年冰雪运动普及”等群众性品牌冰雪活动，举办花样滑冰、冰球、冰壶和单板滑雪等赛事，积极推动冰雪运动进校园。大力发展冰雪运动产业，以带动冰雪设备和冰雪运动装备生产、大众冰雪健身服务平台建设为抓手，逐步打造多元冰雪产业链，有效扩大冰雪体育产业市场供给。推动有气候条件优势、有产业基础的东北地区加快发展冰雪运动。推进“冰雪运动南展西扩”战略，鼓励有条件的南方和西部省市积极开展冰雪运动。阿里巴巴平台上一些冰雪项目，冬季运动、冰雪运动产品，单价都是比较高的。冰雪运动虽然是体验型的运动，爱好者积极性比较高，对于这项运动的忠实程度比较高，包括他们消费能力相对是在一些其他项目对比里面比较强的，用户的付费意愿却是最强的。但这些数据只是相对的，不是绝对值。关于冬季运动、冰雪运动体育用品销售情况做了一个消费者画像。整个冰雪体育用品消费市场（每年3月份到第二年4月份进行统计），、2016财年可以看出，冬季冰雪运动增长速度非常快。这虽然不能代表趋势，但是在我们看来已经超出正常值。个亿，户外运动占比21.7%，尤其以冰雪、钓鱼为典型，钓鱼在整个户外运动里占到29%，这是一个很奇特的现象。互联网平台上的数据一定程度上反映了群体消费的特征，有些可能从基础设施的采购或购买。适合互联网平台，有些与运动本身的群体有关。根据美国冬季运动产业协会发布的冬季项目参与调査报告, 美国参加冬季项目的人数已经达到1930万人。其中,参加高山滑雪运动的人数最多,达到820万人,其次是单板滑雪参与者740万人,自由式滑雪参与者540万人,雪地行走者400万人,越野滑雪参与者330万人,特里马滑雪参与者280万人。在1930万参与者当中, 62%为男性, 38%为女性。高山滑雪的参与人数最多,占了滑雪总参与人数的44%,其次是单板滑雪,有31%,这两个项目的参与人数占了滑雪总人数的四分之三。冰球是仅次于滑雪和雪上滑板的另一个流行的冬季运动项目。根据2013年户外参与运动统计报告,打冰球的人数为260万人,其中正式注册的冰球选手达到51万人。智能可穿戴冰雪运动装备可以实现冰雪运动的大数据服务，通过智能可穿戴冰雪运动设备的训练数据追踪系统，该系统内置了GPS、加速度计和心率带等模块，可以将冰雪运动球员的身体机能和训练数据全部记录下来。冰雪大数据系统还能够追踪一些非常专业的体征数据，比如新陈代谢率、呼吸频率、瞬时加速度等等，系统随后会据此分析冰雪运动球员的体能和训练状况，进而为体能教练制定针对性的训练计划提供依据。冰雪大数据系统几乎每次的训练中，来监控每个队员的表现和记录他们的状态。它提供了细节的表现数据让教练和训练员可以精细打磨每个球员的技术，给出训练计划来关注某一特定的、需要改善的领域。数据分析的结果还可以帮助教练员判断，哪名球员还能撑下去而哪名球员需要用到一次换人休息名额。利用智能可穿戴设备统计冰雪运动员的训练以及身体机能数据，根据数据的长期观测对运动员不足之处予以提高。智能可穿戴设备是检测统计工具，而冰雪大数据技术则是冰雪运动员提高的重要法宝。冰雪运动大数据系统利用多个不同的摄像头实时监控冰雪运动员的运动情况以及运动轨迹。该设备每秒钟记录 25 次，以搜集足够多的数据。教练和训练员对数据进行统计分析，从而制定出合理的战略战术。摄像头追踪到的数据可直接传输到 iPad 上的数据分析软件里，现在每支冰雪运动队都在依靠这些数据实时分析赛况，调整应对策略。这种记录方式能够将每个运动员的表现量化。通过软件和硬件的结合，我们可以轻易了解到一场冰雪比赛中，运动员的奔跑情况、速度等信息。3.6
高尔夫大数据目前高尔夫大数据分析系统如今正影响职业高尔夫球赛。每次击球，每次挥杆都可能会影响整场比赛的结果。 高尔夫球运动员和球队如今越来越依靠数据分析来使他们更快更强。 新技术如传感器以及3D多普勒雷达等，可以跟踪运动员的表现， 使得运动员能够更好的了解和分析自己的运动。生物传感技术运动员训练水平的一种手段。 通过对运动员动作的效果数据分析则是另外一种方式。 比如分析高尔夫球击球后的飞行。 TrackMan就是这样一家通过3D多普勒雷达技术， 为职业高尔夫球手或者美国职棒大联盟球队提供击球分析的公司。 一直以来，高尔夫球手都是靠天分，不断练习以及直觉来进行挥杆击球的。 现在，很多球手可以选择向TrachMan这样的系统，来辅助进行挥杆训练的分析。TrackMan通过雷达测量每次击球后球的飞行过程中的所有数据， 如速率， 角度， 方向， 旋转速度等。 然后通过软件进行分析。 TrackMan的数据非常全面，以至于一些职业教练在考虑日后如何根据TackMan在每次击球后的数据分析来改变他们的训练方式。曾经的PGA球手，如今的职业教练Grant Waite说到“对于高尔夫球手来说， 一次击球可能就会改变你的一生。” Waite采用了TrackMan来帮助训练球手， 这些球手中包括前PGA巡回赛冠军Mike Weir 以及4次打入PGA巡回赛前10名的 Daniel Summerhays。职业生涯中赢得过一次PGA巡回赛冠军的Waite， 在2000年贝尔加拿大公开赛中以一杆之差输给了老虎伍兹。 他深知挥杆对职业球手的重要性。如今， 他通过TrackMan来帮助他的学生们提供挥杆训练水平。Waite说:“对球手来说， 最重要的就是， 能够了解如何训练能够如何提高比赛水平。 今天的这些数据技术就能够使我们精确地了解这些而不是仅仅依靠直觉。通过与高速照相机， TrackMan软件可以显示击球后球的飞行轨迹是与球杆头切面的所对的角度。 而大多数人都认为是挥杆时杆头运动的方向。当然， 随着不断的练习， 优秀的高尔夫球手可以自如地控制球的方向而不必了解这背后的科学原理。 不过， 数据分析对高尔夫球或其他运动来说，确实是一个很好的辅助工具。Waite说：“你当然可以把一堆人放到一个练习场上，什么也不告诉他们， 他们中的一些人最终能够掌握击球方向，不过有了数据分析， 就能够让更多的人更快的掌握。 对职业选手来说，数据分析可以节省时间， 利用技术给选手的训练提供一个模板。”哈佛大学定量社会科学研究院的主任Gary King认为，这个领域的潜力巨大，无论数据量还是数据种类都在不断增长。即使利用现有的数据， 也能够采用一些新的分析方法来完全改变现状。高尔夫大数据系统是希望通过分析使用者的运动信息（动作速度、角度、幅度、力度等数据）以及运动习惯（左、右手）来纠正运动姿势并反馈技战术特点统计，以此提高使用者的技战术水平。高尔夫智能硬件可以基于庞大的高尔夫教练和专业球员动作数据库，对用户的挥杆数据进行专业分析，并与众多专业球员的运动数据进行对比，反馈效果相较于人工判断更加精准，对竞技水平的提升有较大加成效果。从适用性上来说，此类数据分析产品适用于个人练习频次较高且脚步移动较少的体育运动。3.7
马拉松大数据马拉松项目在中国兴起，让更多的观赛者来到户外，成为了体育运动的参与者，并在长期的参与过程中演变成了体育消费者。马拉松所搭建的不仅仅是一个赛场，更是一个大型的消费场景，是马拉松开始了对体育人群的提纯，形成了一个以中青年、中产阶层为主的中高端消费群体，他们有一定的消费能力并且乐于为自己的爱好和需求买单。所以马拉松本身就是一个满足体育人群数据背后共性需求的巨大消费场景，它实现了体育人群的角色转换和需求升级。2016年中国马拉松官方大数据，注册赛事：306场　共办赛事：116场　参赛人次：231713人次　男女比例：130877 ：43143。马拉松产业的利好政策较多，政策环境较佳，吸引了众多社会资本涌入其中。马拉松产业涉及范围较广，产业链较长，盈利空间较为可观。当前马拉松产业正处于导入期后期，即将进入快速发展阶段，投资空间较大，投资者可以积极进行布局。1、从2011年的33场到2015年的120场，5年的时间里，以马拉松为代表的路跑产业在中国得到了井喷式的发展。2014年马拉松赛事运营的收入达到20亿元，带动相关行业收入超百亿元，2015年达到300亿，到2020年，马拉松市场规模有望达到千亿级别。2、近年马拉松发展的复合增长率在50%左右，这一增速在未来3年中或将继续保持，未来即使有所趋缓，也会在20%-30%区间，依然呈现高速增长态势。3、马拉松赛事运营的毛利率较高，能够达到60%左右，一些跑步APP、智能硬件的毛利率在30%左右，而体育用品的毛利率在15%左右。马拉松正是通过数据，对人群的共性需求进行提纯，对人群的支付能力进行评估，挖掘消费轨迹中每一个节点的消费需求和支付意愿，由此开发出具有价值的商业模式，而且这些模式不会受到消费者的排斥，同时可以通过创新不断升级，从迎合马拉松人群的需求到不断激发新需求，形成新的消费增长点，这就是马拉松大数据营销的商业模式和价值。马拉松作为一个满足体育人群数据背后共性需求的巨大场景，涉及上下游多个行业，是催生消费、拉动内需、顺应供给侧改革的利器。虽然马拉松的参与人数每年都在大幅增长，但我们更应该从关注数据增长转移到关注数据价值，打造“模式 + 数据”、“场景+ 消费”的商业闭环，这才是马拉松大数据营销的真正价值所在。3.8
骑行大数据著名的环法自行车赛结合骑行大数据，正处于这些变化的核心，具体案例如下：头号物证是安装在198名参赛者座位底下的一个小小的黑色遥测感应器。他们将带着它跨越21个赛段。令人疲乏的赛程长达3535公里，以逆时针方向环绕法国乡村，并途径西班牙、瑞士境内的小段距离。经过2015年的比赛测试，这款感应器虽然其貌不扬，但一次关键性的成功，使它可名正言顺地在体育报道领域被称为静悄悄的革命。自行车运动看起来常有一些神秘色彩，这源于赛段绝对的迷惑性，没有人，甚至连赛手和车队运动总监也不总是很清楚比赛的状态或对手的位置。而这款感应器将这种不确定性一扫而光。某个赛手是高兴地奔向打破纪录的终点，还是吃力地跟在所有人的后面？新的环法自行车赛中心的门户网站可以(其制造商保证)接收反馈可靠的GPS数据，使粉丝们可以得到非常精确的答案。其他提供的信息包括赛手任意时刻的速度，竞争者之间的距离，路上的车队组成以及当地的天气状况如风速和风向。 赛手在山区的话，甚至可以看到每位赛手正在攀登的海拔高度。在这个新奇的世界里，你可能会开始觉得比赛像是某种移动的物联网——碰巧移动之物是人类竞赛者。大概唯一不能提供的数据是赛手的齿轮比组成和他们的早餐内容。但是在研究比赛组织者环法公司（ASO）野心勃勃的2016年度市场材料后，可以想象这些数据很有可能出现在下一个版本中。在沿途某个地方，环法公司现代化赛事负责人Christian Prudhomme看起来对环法自行车赛以及数据在塑造其未来中所扮演的角色有深刻的领悟。从现在起，环法骑行大数据将会是赛事如何在新生代粉丝中开拓市场的主角。如果要吸引到可靠的赞助商赞助车手的紧急需求，必须把他们引诱到屏幕前来。骑行大数据转化的另一个关注点是通过比赛中某些赛手车上固定的摄像机GoPro 来捕获主车群中的视频信息，而不是通过传统的架设在外部的电视摄像头来观看比赛。在幕后，支持环法自行车赛2.0的大数据是由高科技公司Dimension Data开发的。其核心是一辆大卡车，外面印着公司的绿色标志，里面有约6-8名软件工程师。随着赛事的进行，这辆大卡车也从一个赛段移动到另一个赛段。表面上看，它与一台外景电视转播车并无不同，然而它是一个完全不同的设备。它的内部是分析系统，将每个赛段从赛手们车上捕获的六百万条实时数据转化为网站所需要的内容，继而告知全世界。如果把它比作数字炼金术，那么就在这个轮子的数据中心，各种成分被混合起来。实现这一切的是Dimension Data公司环法项目的负责人Adam Foster。作为一名自行车运动的发烧友，为全世界最大最好的自行车赛管理一个野心勃勃的大数据项目，这要么是世界上最好的工作，要么是压力山大乏善可陈的。2016年，环法自行车赛仍然被外界看作一项被法国人、体育受虐狂和违禁药用者所热爱的偏门运动。实时骑行大数据如今承诺扩展这项运动使其不再受限于狭窄的视野。比赛组织者认为他们已经在比赛大数据中发现了这项运动未来的一个重要维度。本文摘自中国第一本《中国国际体育投融资报告（2017）》，全书共100万字，目前正在热销，如有需求请加微信联系。（ END )声明|本文由体育BANK原创发布转载请务必注明出处
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