NFL Combine генерирует огромный массив данных с сотнями участников, выполняющих упражнения вроде 40-ярдового спринта, вертикального прыжка и короткого шаттла, что ранее оставалось прерогативой команд NFL.
Инструмент Combine IQ, разработанный командой NFL NextGen Stats, упрощает восприятие и анализ этих данных с помощью машинного обучения от Amazon QuickSight. Платформа была представлена на официальном сайте NFL в четверг, открывая новую страницу в аналитике атлетических показателей.
Майк Бэнд, старший менеджер по исследованиям и аналитике в NFL NextGen Stats, заявил: «Это в названии: Combine IQ. Мы разработали его, чтобы сделать данные Combine доступными и понятными». Ари Энтин, руководитель отдела спортивного маркетинга AWS, добавил: «Это профессиональная аналитика, ранее доступная только клубам NFL, и теперь она доступна для болельщиков по всему миру».
Панель инструментов отображает результаты всех упражнений Combine, включая данные, полученные через RFID-сенсоры, и интегрирует их в прогнозную модель, включающую данные колледжей, физические размеры игроков и консенсус «большой таблицы», основанный на 10 источниках рейтингов драфта.
Каждого участника оценивают по шкале от 50 до 99 по трем параметрам: атлетизм, производительность и общий драфт балл. Модель, базирующаяся на данных с 2003 года, позволяет анализировать результаты за более чем два десятилетия и устанавливать связь между показателями Combine и будущим успехом в NFL, таким как становление игроком-основателем или участником Pro Bowl.
Команда NextGen Stats тщательно валидирует поступающие данные, публикуя обновления обычно в течение 10 минут после завершения упражнения, что обеспечивает высокую точность информации, используемой как на официальном сайте NFL, так и при трансляциях Combine на NFL Network.
Платформа позволяет сортировать данные по лучшим результатам в каждом тесте и включает spider-диаграммы для сравнения показателей игроков на одной позиции, охватывая оценки по производительности и атлетизму. При отсутствии данных по некоторым упражнениям модель использует сведения из колледжей для оценки атлетических качеств.
Анализ 40-ярдового спринта выходит за рамки просто результатов: инструмент оценивает максимальную скорость, разгон на первых 10 ярдов и ускорение, демонстрируя детальный разбор каждого интервала. Примером служит выступление Ксавьера Уорти, установившего рекорд Combine с результатом 4.21 секунды и лучшими показателями скорости на каждом 10-ярдовом отрезке.
Платформа также оценивает значимость показателей Combine для разных позиций: атлетизм критически важен для крайних защитников и корнербеков, но менее значим для центров и сейфти. Для бегущих порог «хорошего» результата определяется временем 4.53 секунды (при весе ниже 210 фунтов) или 4.58 секунды (при весе выше), а «элитный» уровень – 4.39 и 4.42 секунды соответственно, при этом аналогичные пороги установлены для трех-конусового теста, вертикального прыжка и оценки даже для оффенсив-тэков согласно анализу данных за последние два десятилетия.
Изображение носит иллюстративный характер
Инструмент Combine IQ, разработанный командой NFL NextGen Stats, упрощает восприятие и анализ этих данных с помощью машинного обучения от Amazon QuickSight. Платформа была представлена на официальном сайте NFL в четверг, открывая новую страницу в аналитике атлетических показателей.
Майк Бэнд, старший менеджер по исследованиям и аналитике в NFL NextGen Stats, заявил: «Это в названии: Combine IQ. Мы разработали его, чтобы сделать данные Combine доступными и понятными». Ари Энтин, руководитель отдела спортивного маркетинга AWS, добавил: «Это профессиональная аналитика, ранее доступная только клубам NFL, и теперь она доступна для болельщиков по всему миру».
Панель инструментов отображает результаты всех упражнений Combine, включая данные, полученные через RFID-сенсоры, и интегрирует их в прогнозную модель, включающую данные колледжей, физические размеры игроков и консенсус «большой таблицы», основанный на 10 источниках рейтингов драфта.
Каждого участника оценивают по шкале от 50 до 99 по трем параметрам: атлетизм, производительность и общий драфт балл. Модель, базирующаяся на данных с 2003 года, позволяет анализировать результаты за более чем два десятилетия и устанавливать связь между показателями Combine и будущим успехом в NFL, таким как становление игроком-основателем или участником Pro Bowl.
Команда NextGen Stats тщательно валидирует поступающие данные, публикуя обновления обычно в течение 10 минут после завершения упражнения, что обеспечивает высокую точность информации, используемой как на официальном сайте NFL, так и при трансляциях Combine на NFL Network.
Платформа позволяет сортировать данные по лучшим результатам в каждом тесте и включает spider-диаграммы для сравнения показателей игроков на одной позиции, охватывая оценки по производительности и атлетизму. При отсутствии данных по некоторым упражнениям модель использует сведения из колледжей для оценки атлетических качеств.
Анализ 40-ярдового спринта выходит за рамки просто результатов: инструмент оценивает максимальную скорость, разгон на первых 10 ярдов и ускорение, демонстрируя детальный разбор каждого интервала. Примером служит выступление Ксавьера Уорти, установившего рекорд Combine с результатом 4.21 секунды и лучшими показателями скорости на каждом 10-ярдовом отрезке.
Платформа также оценивает значимость показателей Combine для разных позиций: атлетизм критически важен для крайних защитников и корнербеков, но менее значим для центров и сейфти. Для бегущих порог «хорошего» результата определяется временем 4.53 секунды (при весе ниже 210 фунтов) или 4.58 секунды (при весе выше), а «элитный» уровень – 4.39 и 4.42 секунды соответственно, при этом аналогичные пороги установлены для трех-конусового теста, вертикального прыжка и оценки даже для оффенсив-тэков согласно анализу данных за последние два десятилетия.
