주요 뉴 잉글랜드 애국자 통계 : 화장실 대기 시간

Analytics가이 챔피언을 이끄는 방법

Tom Davenport on 2008 년 1 월 31 일 8:54 AM

지난 봄, 야구의 개막 일에 나는 자신있게 보스턴 레드 삭스 (Boston Red Sox)는 분석 결과에 부분적으로 기초를 둔 월드 시리즈 최우수상 (Winner-Winner)으로이 페이지에 실렸다. 그 예측에서 내가 옳았다는 것을 기억할 것입니다. 이번 일요일, 나는 훨씬 더 단단한 사지에 나가서 슈퍼 볼에서 승리하는 애국자를 고를 것입니다. 나는 축구 너트보다 야구 선수이지만, 다행히도 내가 응원하는 보스턴 팀은 모두 늦은 시간의 승자 일뿐만 아니라 각자의 게임에 대한 분석 접근법의 사용자가 많습니다 (셀틱스는 나쁘지도 않습니다. 그러나 Kevin Garnett은 어떤 통계 학자보다 성공에 더 중요한 요소라고 생각합니다.)

Red Sox (또는 그와 관련하여 분석 중심의 스포츠 팀)와 마찬가지로 Pats의 주요 분석 응용 프로그램은 가장 낮은 가격의 플레이어. 이것은 NFL에서 특히 중요하며 급여 수준이 엄격합니다. 심층 분석을 통해 팀원들이 선수를 선택하고 반죽을 보존하는 데 도움이되었습니다. (작년까지 팀은 National Football League에서 중위급 급여 만 받았지만 현재 Tom Brady는 비싸다!) 팀은 다른 팀이 사용하는 NFL이 아닌 자체 스카우팅 서비스를 사용하여 플레이어를 선택합니다. 예를 들어 Brady는 2000 년에 199 번째로 선정되었습니다. 팀의 이익을 위해 개인의 자존심을 포함하려는 인텔리전스 및 의지와 같은 비 전통적 요인에 대한 잠재적 초안 선택 비율을 평가합니다 (비록 내가 서명했을 때 변수에 충실했는지에 대해 의구심을 품었지만 이 시즌 전에 유명한 랜디 모스 (Randy Moss)).

애국자는 현장 결정을 위해 분석 기술을 광범위하게 사용합니다. 그들은 예를 들어 통계를 사용하여 4 루에서 펀트를 할 것인지, 4 루에서 "갈 것인지"를 결정하거나, 터치 다운 후 1 점 또는 2 점을 시도 할 것인지, 노란색 깃발을 던져 심판의 판결에 도전 할 것인지 결정합니다. 코치들과 선수들 (특히 쿼터백 Tom Brady)은 게임 비디오와 통계에 대한 광범위한 연구로 유명하며 Bill Belichick 감독은 학업 경제학자들의 기사를 통해 아침 식사 시리얼, 전설 팀은 세부 분석을 사용하여 "총 팬 경험"을 평가하고 개선합니다. 예를 들어, 모든 가정용 게임에서 스물 두 개의 사람이 경기장 음식의 양적 측정을위한 특정 과제를 가지고 있습니다, 주차, 인사, 욕실 청결 및 기타 요인에 따라 다릅니다. 이 팀은 올 시즌 가장 많은 점수를 얻었을뿐 아니라 NFL에서 여성 화장실을 가장 낮은 대기 시간으로 자랑하고 있습니다. 외부 서비스 공급 업체는 계약 갱신을 위해 모니터링되고 성과를 향상시키기위한 인센티브를받습니다. 이것은 슈퍼 볼에서이기는 데는 도움이되지 않지만 모든 홈 경기에서 질레트 스타디움을 채우는 데 도움이됩니다.

Belichick은 분석적 강조점에 대해 많은 칭찬을받을 자격이 있습니다 (하나님이 아시다시피 매력에 빠져들지는 못하지만). 팀 주인을 해. 레드 삭스 소유주 인 존 헨리 (John Henry)가 분석적 방향으로 삭스를 움직였던 것처럼, 밥과 (특히 나는 말하지만) 조나단 크래프트 (Jonathan Kraft)는 분석이 축구에서 변화를 가져올 수 있다고 믿었다. Jonathan은 하버드 비즈니스 스쿨 동창이며 전 경영 컨설턴트입니다. Belichick 외에도, 그들은 전 Wall Street 투자 분석가 였고 현재 "선수 인사"전문가 인 Scott Pioli를 고용했습니다.

애국자들에게 부족한 것은 야구 통계의 신인 Bill James와 같은 분석적인 비밀 무기입니다. Sox의 "Senior Adviser"역할을합니다. 나는 축구의 Bill James가 있는지 확신하지 못한다. 있다면, 팻은 그를 고용 할 필요가있다. 그러한 움직임은 애국자 왕조가 앞으로 수년간 계속 될 수있게 할 것입니다.

Harvard Business의 discussionleader.hbsp.com에서 2008 년 1 월 31 일 Tom Davenport가 게시했습니다. URL //discussionleader.hbsp.com/davenport/2008/01/how_analytics_help_build_this.html