3、美式橄榄球分析：从赌博到编程实践

美式橄榄球分析：从赌博到编程实践

美式橄榄球赌博与选秀分析

美式橄榄球是北美最大的赌博市场。在这个市场中，要想战胜博彩公司，需要克服一定的成本。许多成功的体育博彩者会运用某种形式的分析方法来克服博彩公司的优势。

在球队选秀方面，老板、球迷和整个NFL社区会根据教练和总经理每年为球队引进的球员质量来评估他们。例如，有人认为新英格兰爱国者队教练比尔·贝利奇克近年来选秀不佳，但这可能是一系列根本性的失误，也可能只是运气不好。有一种观点认为，像贝利奇克这样的教练总是在选秀末尾挑选球员，因为他们的球队通常表现出色。我们可以运用数学方法来控制这一因素，检验在考虑选秀资本（包括选秀签数量、轮次和顺位）后，所有球队管理层的选秀能力是否相同。

橄榄球分析工具

橄榄球分析以及更广泛的数据科学领域需要多样化的工具。统计编程语言，如Python和R，是数据科学工具箱的核心。它们能让我们清理数据集、进行分析并方便地复用方法。

虽然很多人常用电子表格（如Microsoft Excel或Google Sheets）进行数据清理和分析，但电子表格在处理大规模数据集时表现不佳。例如，处理包含跟踪数据的大型数据集，每场比赛可能有数千行数据，电子表格就难以胜任。同样，商业智能（BI）工具，如Microsoft Power BI和Tableau，虽然功能强大且可扩展，但它们倾向于点击式操作，且商业使用通常需要许可证。

编程语方具有易于复用的优点，因为在电子表格中复制和粘贴公式既繁琐又容易出错。此外，电子表格和点击式工具容易出现无记录的错误，比如无法捕捉复制粘贴错误。现代数据科学工具可以将代码、数据和结果融合在易用的界面中。常见的编程语言包括Python、R