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NFL球队如何在NFL选秀过程中使用数据分析?
通过定义, 数据分析是分析和解释大量数据以提取有价值的见解和信息的过程.
这涉及到使用统计和计算方法来识别模式, 数据中的趋势和相关性, 做出明智的决定或预测. 数据分析的价值和数据驱动商业智能的感知只会不断增长，并在无数行业中使用, 包括金融, 医疗保健, 市场营销, 科学与体育.
数据分析在体育界的重要性和重要性与日俱增，从大学水平到职业水平都能感受到，它常常影响着从比赛召唤到人才评估的方方面面, 越来越多的人认为数据分析是一个关键的竞争优势.
还有什么比一年中最重要的职业体育日更适合关注数据分析对体育的影响呢, NFL选秀.
NFL选秀对每支球队来说都是一个至关重要的事件，因为它提供了一个选秀下一个超级巨星的机会, 为了眼前的需要而交易，在之后的回合中发现未经加工的钻石——对一些球队来说更重要的是, 避免把高选秀权浪费在“半身像”上.
在本文中, 我们将探讨数据分析对NFL选秀的影响, 特别是在评估前景方面, 起草日策略和交易分析.
NFL球队有几个球探团队负责寻找下一个职业巨星, 此外，我们还在这个过程中使用了数据分析团队. 数据分析团队使用数据来评估基于大学比赛表现数据的前景, 结合指标, 还有其他因素, 除了人类的球探团队，哪一个能提供一个有价值的视角.
机器学习算法用于识别玩家数据中的模式和相关性，以预测玩家在专业水平上的表现. 里克Spielman, 明尼苏达维京人队的前总经理, 最近他接受了职业橄榄球焦点(PFF) NFL播客的采访，在那里他讨论了他的工作的重要性 数据分析团队. Spielman的例子引用了一个左铲的数据，他说
“他的手臂长度不到33英寸，跑起来只有5英寸.25或更慢. 好吧, 我们的分析部门说，有7个人有这样的身高，他们在前三轮被选中，但没有一个人最终成为首发球员或成为联盟的重要球员. 这会给我和我们在决策过程中发出危险信号.”
能够引用这些分析是一回事, 但相关数据的存储和维护同样至关重要. 斯皮尔曼指出，他的分析团队维护了一个数据库，其中包含了过去15年里所有被球探的球员，并用这些数据来比较每个即将到来的新秀.
数据分析在选秀策略中也起着至关重要的作用，以平衡球队的需求和最优秀的人才. 这导致了基于球员价值的选秀方式的转变，而不仅仅是基于位置需求.
结果是, 球队的选秀方式不同了，他们更愿意在选秀中进行交易来获得更多的选秀权, 增加他们的草稿资本, 提高后一轮影响球员的机会或为下一年储备.
例如, in 2018, 巴尔的摩乌鸦队选择拉马尔·杰克逊的决定部分是基于数据分析. 乌鸦队使用机器学习算法分析了大学四分卫的表现数据，并确定了最能预测NFL成功的具体特征.
基于分析, 乌鸦队认为杰克逊是一个非常有前途的球员，最终在第一轮与费城老鹰队交易选中了他.
考虑到在拉马尔之前被选中的四个四分卫中有三个是值得怀疑的选秀权，花费的选秀资金要高得多(贝克·梅菲尔德在1号), Sam Darnold(3岁)和Josh Rosen(10岁)很容易理解为什么团队都相信数据分析的价值.
最后，数据分析在NFL选秀中被大量用于评估潜在的交易场景.
团队使用历史交易模式的数据, 球员表现数据, 或其他因素，以确定最有可能改善其贸易地位的潜在贸易情景.
根据PFF的一项研究, 近年来，在美国国家橄榄球联盟(NFL)选秀大会的第一轮交易中被淘汰已经变得越来越频繁, 证明球队在选秀过程中做出了更多数据驱动的战略决策.
就在今年, 芝加哥熊队在一笔轰动的交易中把状元签送给了卡罗莱纳黑豹队，以换取明星边路选秀DJ摩尔和多个选秀权，其中包括两个首轮选秀权和一个二轮选秀权.
在这种情况下， 分析人士似乎同意这一点 根据双方目前的阵容和未来的需求，这一举动对双方都有利——人们不得不怀疑，两支球队在制定各自的薪酬时，是否都严重依赖于数据分析.
整体, 数据分析的兴起只会继续成为NFL选秀过程中不可或缺的一部分. 机器学习算法的使用, 历史数据, 其他分析工具允许球队识别球员数据中的模式和相关性, 导致更多的数据驱动的方法来起草. 随着数据分析技术的不断进步, 我们可以期待他们在塑造NFL选秀和其他职业运动的未来中发挥更大的作用.
如果您对数据分析如何帮助您的组织有任何疑问, 请与ADAPT团队的成员联系 (电子邮件保护) 或访问 w0v.quanluo.net/adapt 了解更多信息.
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