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体育分析学如今非常时髦.如今几乎每支职业棒球队都拥有一名甚至多名专业数据分析师,许多篮球队、橄榄球队和 队也是如此.体育界的数据分析方法值得企业界学习.百森学院的信息技术及管理学教授托马斯·达文波特从中总结出了几乎任何企业都可以借鉴的五条重要经验.
1.在不同层级间协调领导力
在竞技体育领域,重大决策的制定和执行,如购买哪位球员、如何确定薪酬,以及如何提升比赛成绩及经济回报等,都事关不同层级,因此在不同层级间协调一致至关重要.NBA达拉斯小牛队的老板马克·库班聘请了数据分析专家罗兰·比奇在球队席上现场观战,他和主教练卡莱尔紧密合作,共同分析阵型、战术安排和训练情况.
小牛队的经验告诉企业,在推行数据分析策略时,公司CEO、中层管理者和数据分析专家必须密切合作,在关键决策问题上,彼此要经常协商.
2.关注人的因素
竞技球队都意识到球员是球队最重要同时也是花费最大的资源.职业球队用不同方式关注业绩中人的因素.
首先,他们密切关注球员在赛场上的表现,指标包括每场得分、篮板数、击球平均数,以及其他攻防指数.其次,有些球队已经不局限于做单个球员的表现分析,他们会分析不同组合情况下球队的表现.比如说,他们会对比某位球员在场和不在场时的球队表现.
绝大多数企业着重于对运营或营销方面的数据分析,相比之下,对人的绩效分析不是很注重.即使一些公司聘请了人力资源分析团队,但分析手段和职业球队相比还不够发达,到目前为止,他们还只能做单个员工的绩效分析.而对比某位员工在和不在时的团队表现,或许能带来一些有价值的发现.
3.利用好视频和定位数据
美国职业 大联盟的球员穿戴了GPS定位设备,他们在场上的所有活动都会被记录下来.每一个NBA赛场都在顶部安装了6台摄像机,用于拍摄球员的场上表现和篮球的运动轨迹.美国职业棒球大联盟的比赛场则用摄像机记录下每一次投掷.
一些企业也开始使用视频和GPS定位数据.UPS、施耐德物流（Schneider National）等运输企业已经利用数据对运输路线做了优化,从中节省的开支相当可观.零售商场、银行、旅店也从顾客排队的视频分析入手,设法减少等待时间,提高满意度.
4.在整个生态系统里分工合作
一般来说,职业球队只能算是小规模企业,营业收入大多付了球员工资,只留下少部分资金用于数据采集和分析类项目.因此,球队需要在数据、软件和服务供应商组成的大生态系统里开展合作.这类合作的关键在于,一方面要从合作伙伴那里获取尽可能多的东西,另一方面要保持公司内部的关键能力.
宝洁公司和几家主要的数据服务商、分析软件及相关服务商建立了紧密的合作伙伴关系.它们一同在世界各地建立了50多个“商业领域”工作室,共同研究数据,并根据分析结果开展工作.
5.支持“业余分析师”
一些职业球员开始学着利用公共数据或球队专属数据及研究报告分析自己的表现.
亚利桑那响尾蛇队现役棒球运动员布兰登·麦卡锡在对比自己和更成功的投手的比赛数据后,改进了自己的投掷技术,大幅提高了比赛成绩.
很多公司的评价和薪酬体系都和一些特定的评估标准挂钩.积极性高的员工会特别关注他们在这些指标上的得分情况,并根据测评信息来提高绩效.销售人员和销售主管也可以根据CRM和销售管理系统中的大量数据来评估和提高绩效.
总结:本文关于体育学论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
参考文献：
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