体育分析与数据科学——用方法和模型制胜

体育分析与数据科学——用方法和模型制胜
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作者: [美] ,
2021-01
版次: 1
ISBN: 9787564431600
定价: 98.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 273页
分类: 体育
  •   《体育分析与数据科学――用方法和模型制胜》通过对体育产业经济学、市场营销、管理、绩效评价和竞争分析等方面的实例进行分析,能够非常完整和实用地指导体育数据科学和建模教学。
      美国西北大学预测性分析项目的教务主任托马斯.W.米勒展示了如何使用衡量个人绩效和球队绩效的高级指标来判断运动员个人和球队的竞争地位,并更准确地预测其未来表现。
      米勒的建模技术借鉴了经济学、会计学、金融学、贝叶斯经典统计、机器学习、仿真和数学编程等方法。米勒通过真实案例,使用R与Python完整示例程序来展示这些建模技术。
      对于想要认真研究和准确分析球员、球队和体育企业绩效的学生、教师、体育分析师、体育迷、培训师、教练、球队和体育企业的经理来说,《体育分析与数据科学》一书都将是宝贵的资源。同时,该书对所有想要通过熟悉和可触及的体育应用培养技能并学习分析和数据科学的学生也很有价值。   [美]托马斯・W.米勒,美国西北大学预测性分析项目的教务主任。他负责项目的课程设计。该项目的课程包括体育管理分析、市场营销分析、高级建模技术、数据可视化、网络与网络数据科学、数据库系统与数据准备以及顶点课程等。托马斯・W.米勒在预测性分析项目中教授多门课程。同时,他还与其他40多位教师共同开展预测性分析和数据科学方面的培训。
      米勒也是Research Publishers有限责任公司的所有者和总裁。他拥有超过30年应用预测性模型的经验,并提供有关零售网站选择、产品定位、市场细分、文本和情感分析以及竞争市场定价等领域的咨询服务。
      米勒的著作包括《营销数据科学:使用R和Python进行预测性分析的建模技术》《网络与网络数据科学》《使用R和Python进行预测性分析的建模技术:数据科学指南》以及讨论体育领域中预测性建模的《无须吹捧:如何选择优胜球队》。
      在进入学术界之前,米勒在计算机行业和运输行业从事近15年与信息技术相关的工作。他还领导了A.C.尼尔森市场研究中心,并在威斯康星大学麦迪逊分校教授市场研究和商业策略。
      他拥有明尼苏达大学的心理学(心理测量学)博士学位和统计学硕士学位,以及俄勒冈大学的工商管理硕士和经济学硕士学位。
      
      杜荩博士,北京体育大学体育商学院副教授、硕士生导师。本科毕业于北京交通大学计算机科学与技术系,获工学学士学位;研究生毕业于清华大学计算机科学与技术系和中国人民大学商学院,分别获硕士学位和管理学博士学位。主持国家自然科学基金项目1项,作为子项负责人参与教育部一中国移动科研基金项目1项,参加国家自然科学基金重点项目、国家973项目、国家863项目、国家重点研发计划项目、教育部软科学研究项目等1 0余项;发表学术论文60余篇;获得软件著作权登记40多项,授权专利2项;出版图书2本。 第一章 理解体育市场
    第二章 运动员评估
    第三章 球队排名
    第四章 预测比分
    第五章 制定比赛日决策
    第六章 制作消息
    第七章 推广品牌和产品
    第八章 实现收入增长
    第九章 管理财务
    第十章 做假设游戏
    第十一章 使用体育数据
    第十二章 在分析上竞争
    附录A 数据科学方法
    附录B 职业联盟和球队
    参考文献
  • 内容简介:
      《体育分析与数据科学――用方法和模型制胜》通过对体育产业经济学、市场营销、管理、绩效评价和竞争分析等方面的实例进行分析,能够非常完整和实用地指导体育数据科学和建模教学。
      美国西北大学预测性分析项目的教务主任托马斯.W.米勒展示了如何使用衡量个人绩效和球队绩效的高级指标来判断运动员个人和球队的竞争地位,并更准确地预测其未来表现。
      米勒的建模技术借鉴了经济学、会计学、金融学、贝叶斯经典统计、机器学习、仿真和数学编程等方法。米勒通过真实案例,使用R与Python完整示例程序来展示这些建模技术。
      对于想要认真研究和准确分析球员、球队和体育企业绩效的学生、教师、体育分析师、体育迷、培训师、教练、球队和体育企业的经理来说,《体育分析与数据科学》一书都将是宝贵的资源。同时,该书对所有想要通过熟悉和可触及的体育应用培养技能并学习分析和数据科学的学生也很有价值。
  • 作者简介:
      [美]托马斯・W.米勒,美国西北大学预测性分析项目的教务主任。他负责项目的课程设计。该项目的课程包括体育管理分析、市场营销分析、高级建模技术、数据可视化、网络与网络数据科学、数据库系统与数据准备以及顶点课程等。托马斯・W.米勒在预测性分析项目中教授多门课程。同时,他还与其他40多位教师共同开展预测性分析和数据科学方面的培训。
      米勒也是Research Publishers有限责任公司的所有者和总裁。他拥有超过30年应用预测性模型的经验,并提供有关零售网站选择、产品定位、市场细分、文本和情感分析以及竞争市场定价等领域的咨询服务。
      米勒的著作包括《营销数据科学:使用R和Python进行预测性分析的建模技术》《网络与网络数据科学》《使用R和Python进行预测性分析的建模技术:数据科学指南》以及讨论体育领域中预测性建模的《无须吹捧:如何选择优胜球队》。
      在进入学术界之前,米勒在计算机行业和运输行业从事近15年与信息技术相关的工作。他还领导了A.C.尼尔森市场研究中心,并在威斯康星大学麦迪逊分校教授市场研究和商业策略。
      他拥有明尼苏达大学的心理学(心理测量学)博士学位和统计学硕士学位,以及俄勒冈大学的工商管理硕士和经济学硕士学位。
      
      杜荩博士,北京体育大学体育商学院副教授、硕士生导师。本科毕业于北京交通大学计算机科学与技术系,获工学学士学位;研究生毕业于清华大学计算机科学与技术系和中国人民大学商学院,分别获硕士学位和管理学博士学位。主持国家自然科学基金项目1项,作为子项负责人参与教育部一中国移动科研基金项目1项,参加国家自然科学基金重点项目、国家973项目、国家863项目、国家重点研发计划项目、教育部软科学研究项目等1 0余项;发表学术论文60余篇;获得软件著作权登记40多项,授权专利2项;出版图书2本。
  • 目录:
    第一章 理解体育市场
    第二章 运动员评估
    第三章 球队排名
    第四章 预测比分
    第五章 制定比赛日决策
    第六章 制作消息
    第七章 推广品牌和产品
    第八章 实现收入增长
    第九章 管理财务
    第十章 做假设游戏
    第十一章 使用体育数据
    第十二章 在分析上竞争
    附录A 数据科学方法
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