目录Contents
一. 行业概述
研究定义
研究范围
行业热度变化
背景分析：
产业链与应用场景划分
二.应用场景：竞技水平提升
应用场景概况
战术制定：应用、发展、思考与案例分析
球员评估：应用、发展、思考与案例分析
训练反馈：应用、发展、思考与案例分析
四.应用场景：数字娱乐
应用场景概况
体育游戏：应用、发展、思考与案例分析
体彩资讯：应用、发展、思考与案例分析
三.应用场景：伤病预防
应用、发展与思考
技术背景
政策背景
行业背景
附录：技术背景概况
大数据
云计算
机器学习
行业概述
Chapter 1
研究定义
研究范围
行业热度变化
背景分析：
产业链与应用场景划分
技术背景
政策背景
行业背景体育大数据VS体育分析：大数据行业的兴起使得各类行业间都与
之产生了交集，目前市场上所谓的“体育大数据”通常指体育场景
中数据分析的应用（例如赛事层面和体彩层面），但所对应的数据
规模并非全部符合“大数据”特点（参见附录）。由于“体育大数
据”的概念目前较为模糊，而其研究的实质属于“体育分析”应用
场景的一部分，因此本文将引用“体育分析”的概念来替换“体育
大数据”的说法。从数据体量上来看，“体育分析”所研究的数据
类型即包含“大数据”也包含“小数据”（指小体量）
体育分析（SportsAnalytics）定义：是利用体育相关数据（例如
运动员统计资料、战术信息、甚至比赛日天气信息等等一系列与研
究对象相关的信息）来发掘有价值特征（相关性、隐藏趋势等等），
并将有价值特征传达（通过图形、报告等形式）给终端决策者的一
种过程
体育分析学过程涵盖以下四类要素：数据管理、分析模型、信息系
统和终端决策者
研究定义
“体育大数据”or“体育分析”
体育分析行业研究报告
2016年07月
描述：数据获取、
数据验证、数据
存储
描述：运用数学
与统计学来描述
数据
描述：有效且高
效地将数据或模
型结果提取并展
示
描述：教练、经
理、运动员、彩
迷等需要依靠分
析结果来进行相
关决策的群体
分析模型
信息系统
终端用户
数据管理
来源：互联网公开资料，36氪研究院
“体育大数据”
“体育分析”研究范围：本报告将针对体育分析学在竞技水平提升、运动伤病预
防以及数字娱乐三个方向的应用进行分析研究
竞技水平提升方向应用范围包括：战术设计、球员评估
&选拔、训练反馈等有助于团队或个人提升水平的环节
运动伤病预防方向则通过将运动员伤病史、运动习惯和
历史其他数据进行建模分析并最终预判伤病发生情况
数字娱乐方向应用范围包括：体彩相关赛事结果预测和
分析、基于真实数据的体育模拟经营类游戏构建
研究范围
本报告研究内容主要为体育分析在竞技水平提升、运动伤
病预防、数字娱乐服务三个方向的应用
2016年07月
体育分析行业研究报告。