전사가 멈출 수 없습니까?
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골든 스테이트 워리어스는 플레이 오프에 무거운 즐겨 찾기로 들어갔고 지금까지 실망하지 않았습니다. 그들은 8-0 기록으로 밖으로 경쟁했으며 다른 챔피언십으로가는 길에있는 것처럼 보입니다. 그들은 물에서 팀을 불고 있으며 누군가를 멈추는 것을 보는 것은 어렵습니다. 스티븐 카레가 MVP 수준에서 재생되며 나머지 팀은 모든 실린더를 클릭합니다. 유일한 질문은 이제는 두 번째 연속 타이틀로 16-0에서 16-0을 할 수 있는지 여부입니다.
레이커스가 무엇이 잘못 되었습니까?
로스 앤젤레스 레이커스는 이번 시즌 NBA에서 가장 큰 실망 중 하나였습니다. 그들은 리그에서 최악의 17-65 년의 기록으로 끝났습니다. 부상은 그들의 투쟁에서 큰 역할을했지만 다른 문제도있었습니다. 고베 브라이언트 (Kobe Bryant)는 공칭 적으로 고군분투했으며, D ‘Angelo Russell은 일관성이 없었으며 방어가 가난했습니다. 그 팀에 재능있는 젊은 선수가 있지만 서구 대회에서 경쟁하기를 원한다면 다음 시즌을 크게 향상시켜야합니다.
셀틱스가 컴백 할 수 있습니까?
보스턴 셀틱스는 이번 시즌 NBA에서 가장 큰 놀라움 중 하나였습니다. 작년에 25-57 번의 기록을 마친 후 그들은 올해 48-34 번이고 플레이 오프로 만들었습니다. Celtics는 이사야 토마스 (Isaiah Thomas)가 이끌어 냈습니다. 그러나 그들은 플레이 오프의 첫 번째 라운드에서 클리블랜드 캐벌리어와의 오르막 전투에 직면합니다. Lebron James는 최근 보스턴에 대한 수년간 사실상 멈출 수 없으며 화가났습니다.
재생 오프가 어떻게 재생됩니까?
플레이 오프는 여러 개의 닫기 게임과 예기치 않은 upsets로 흥미로운 시작으로 벗어납니다. 골든 스테이트 워리어스는 챔피언십을 이기기 위해 무거운 즐겨 찾기를 남겨 두지만 도전을 줄 수있는 몇 가지 팀이 있습니다. 동부 회의에서는 클리블랜드 캐벌리어가 최근 투쟁에도 불구하고 최고의 팀으로 간주됩니다. 서구 회의에서는 여러 팀이 결승전에 도달 할 수있는 팀이있는 넓은 오픈 레이스입니다. 그것은 놀라움과 흥분으로 가득 찬 흥미로운 포스트 시즌이어야합니다.
NBA 챔피언십에서이기는 즐겨 찾기는 누구입니까?
골든 스테이트 워리어스는 NBA 챔피언십을이기는 맑은 즐겨 찾기입니다. 그들은 리그에서 최고의 기록을 가지고 있으며 엄청나게 높은 수준에서 놀고 있습니다. 클리블랜드 기병대는 르브론 제임스의 놀이 덕분에 강한 경쟁자로 간주됩니다. 달리기를 할 수있는 다른 팀은 오클라호마 시티 천둥, 샌 안토니오 박차 및 휴스턴 로켓을 포함합니다. 흥미 진진한 포스트 시즌이 흥미 진진한 포스트 시즌이어야하며 앞서 나가야합니다.
스포츠 분석을위한 20 세의 휴식 경계
Vanderbilt University의 20 세 학생 인 Michael Zarayko는 최근 학교에서 분석 및 비즈니스 인텔리전스 프로그램으로 받아 들여지는 가장 어린 사람이되었습니다.
Zarayko는자가 공백 스포츠 분석 광신자이며 체육 성능을 향상시키기 위해 데이터를 사용하여 열정적입니다. 그는 이미 농구 코트에서 플레이어 움직임을 추적하는 데 도움이되는 자신의 소프트웨어를 개발했습니다.
그의 작품을 통해 스포츠 분석은 모든 수준의 경쟁에서 운동 선수와 코치에 대한 새로운 통찰력을 제공 할 수 있음을 보여주었습니다. 스포츠 분석은 게임을 변화시키고 있으며 그는 개척자 중 하나가 될 것입니다.
스포츠 분석은 운동 선수와 코치에 대한 새로운 통찰력을 제공합니다
스포츠 분석은 데이터를 활용하여 운동 선수 성능 및 팀 전략에 대한 더 깊은 이해를 얻는 필드입니다. 이 정보는 게임 계획에서 인원 변경까지의 모든 것에 대한 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.
운동 선수들은 오랫동안 자신의 공연을 평가하기 위해 데이터에 의존하지만 스포츠 분석은 이제 코치를위한 필수 도구가되었습니다. 플레이어의 움직임, 범죄 및 방어와 같은 것들에 대한 데이터를 추적함으로써 코치는 다른 것들이 어려울 수있는 패턴과 추세를 식별 할 수 있습니다.
스포츠 분석은 매일 더욱 정교 해지고 성장합니다. 그것이 제공하는 통찰력은 운동 선수와 코치와 더 가치가있는 것입니다.
모든 수준에서 게임을 변화시키는 스포츠 분석>
장단점에서 공원에서 놀고있는 아이들에게 스포츠 분석은 모든 수준의 스포츠에 심오한 영향을 미칩니다.
전문 수준에서 팀은 스포츠 분석을 사용하여 경쟁력을 얻습니다. 예를 들어 야구 팀은 분석을 사용하여 어떤 플레이어가 팀의 특정 역할에 가장 적합한 플레이어를 식별하고 있습니다. 이 정보는보다 효과적인 게임 계획을 컴파일하고 상대방에 대한 전략을 수집하는 데 사용될 수 있습니다.
스포츠 분석은 또한 대학 수준에서 사용되어 운동 선수와 코치를 모집하는 데 도움이됩니다. 플레이어 데이터를 연구함으로써 코치는 운동 선수의 강점과 약점을 더 잘 평가하고 프로그램에 적합한지를 결정할 수 있습니다.
잔디 뿌리 수준에서도 스포츠 분석은 충격을주고 있습니다. 부모는 자녀들이 올바른 스포츠를 선택하고 기술을 개발할 수 있도록 분석을 사용하고 있습니다. 청소년 코치는 데이터를 사용하여 운동 선수에게 가장 이익을 얻을 수있는 사용자 정의 교육 프로그램을 만듭니다.
스포츠 분석은 모든 수준에서 게임을 바꾸고 있으며, 그 영향력은 오직 몇 년 만에 성장할 것입니다.
스포츠 분석 – 코칭 미래?
스포츠 분석의 가장 흥미 진진한 측면 중 하나는 코칭 혁명을 일으킬 수있는 잠재력입니다.
스포츠 분석의 도움을 받아 코치는 팀의 강점과 약점에 대한 더 깊은 이해를 얻을 수 있습니다. 또한 팀의 성과를 향상시키는 새로운 방법을 찾기 위해 플레이어 움직임, 범죄 및 방어 데이터를 추적 할 수 있습니다.
스포츠 분석은 우리가 코치 스포츠 방식을 완전히 변형 할 수있는 잠재력을 가지고 있습니다. 그것은 이미 모든 수준에서 영향을 미치고 있으며, 그 영향력은 오직 몇 년 동안 계속 성장할 것입니다.
스포츠 분석은 팀 팀에서 어떻게 이익을 얻을 수 있습니다
그래서, 스포츠 분석은 어떻게 팀에 도움이 될 수 있습니까? 여기에 몇 가지 방법은 다음과 같습니다
– 스포츠 분석이 코치는 달리 볼 어려울 것 패턴과 추세를 식별 할 수 있습니다.
– 그것은 힘과 약점 같은 것들에 대한 데이터를 제공함으로써 선수들이 자신의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
– 그건 팀이 상대에 대한보다 효과적인 게임 계획과 전략을 컴파일 할 수 있습니다.
– 그리고 마지막으로, 부모가 자녀에 맞는 스포츠를 선택하고 자신의 능력을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다.
다저스의 클레이튼 커쇼가 승리 MVP, 동일 시즌
에서 사이 영상에 먼저 투수되다그 사람이 같은 시즌에 MVP와 사이 영상 모두 상을 수상하는 최초의 투수가되었을 때
로스 앤젤레스 다저스 에이스 클레이튼 커쇼는 수요일에 역사를 성취. 29 세의 커쇼는 1988 년 이후 처음으로 월드 시리즈 외관 다저스을 주도하고 플레이 오프에서 지배적 인 성능 년 완료했다. 그는 2.31의 방어율을 게시하고 단지 202 이닝 놀라운 323 타자를 삼진 후 리그 MVP로 선정되었습니다. 그의 노력을 위해, 커쇼는 지금까지 그렇게 할 수 단지 여섯 번째 투수가되고, 그의 세 번째 사이 영상을 수상했다. 이 최신 성과로, 커쇼 단단히 역사상 가장 위대한 투수 중 하나로서 자신을 설정합니다.
을 잃고 AFC 챔피언십 게임에서 애국자, 톰 브래디의 유산이 걸린다 또 다른 히트
는 뉴 잉글랜드 애국자 왕조는 AFC 챔피언십 경기에서 필라델피아 이글스에 분쇄 41-33 손실 일요일 밤에 끝났다. 이 제목 게임에서 뉴 잉글랜드의 제 3의 연속적인 모습 이었지만, 그들은 이글스 쿼터백 닉 폴스에서 멋진 공연을 극복 할 수 없습니다. 역사에서 다른 쿼터백보다 더 – 그는 지금 자신의 이름에 다섯 슈퍼 볼의 손실이 있기 때문에 그 결과, 톰 브래디의 유산은, 또 다른 타격을 걸립니다. 41 세의 브래디는 그가 다음 시즌 경기를 계속할 계획이라고 말했다, 그러나 그는이 최신 실망에서 리바운드 방식을 볼 수 매혹적인 것입니다.
르브론이 파이널 승리 클리블랜드 오퍼; 전사
대 세트까지 3 년 연속 우승 매치업NBA 플레이 오프 역사상 가장 극적인 완료 중 하나에서, 르브론 제임스는 일요일 밤에 동부 컨퍼런스 결승 7 차전에서 보스턴 셀틱스 승리로 클리블랜드 캐벌리어스를했다. 나머지 단지 아래 두 분 103-99 후행, 제임스는 클리블랜드 좋은의 우위를 제공하기 위해 세 개의 직선 바구니를 얻었습니다. NBA 역사상 전례없는 위업 – 클리블랜드와 골든 스테이트 사이에 3 년 연속 우승 대결까지이 승리를 설정합니다. 제임스는 골든 스테이트는 5 시즌 자신의 3 년 연속 우승과 네 번째를 추구 할 것입니다 동안 마지막으로, 전사를 극복하고 네 번째 타이틀을 캡처하고자하는 것입니다.
J.J. 세 번째로 올해의 와트 명명 된 NFL 수비수
텍사스 휴스턴 운전자 단부 J.J. 와트는 토요일 밤에 기록을 세 번째로 올해의 NFL 수비 선수를 지명되었다. 29 세의 와트는 휴스턴 뛰어난 시즌을 가진 놀라운 11-5 기록에 선도하면서 16 자루, 56 개 태클까지 고문. 와트는 하나의 상을 멀리 올해 명예의 네 가지 방어 플레이어의 로렌스 테일러의 기록을 일치에서 지금이다. 그의 경력이 완료되기 전에 그의 벨트 아래에 이미 세 개의 슈퍼 볼 외관과 함께, 와트 아주 잘 사 개 롬바르디 트로피를 만들 수 있습니다.
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호주 오픈의 네 번째 라운드에서 로저 페더러 폭포; 36, 은퇴 직기
호주 오픈의 가장 큰 이변 중 하나에서
는, 로저 페더러는 일요일에 20 세의 스테파노 Tsitsipas에 의해 네 번째 라운드에서 기절했다. 이는 2003 년 이후 그랜드 슬램 대회에서 페더러의 최초의 종료를, 그리고 그것은 테니스에서 자신의 미래에 대한 중요한 질문을 제기한다. 36 세의 페더러는 이제 그의 마지막 네 경기 중 세 잃은, 그에게 또 다른 그랜드 슬램 타이틀을 획득 볼 점점 더 어려워지고 있습니다. 쓰라린 라이벌 라파엘 나달과 노박 조코비치 둔화의 조짐을 보여주는, 그것은 점점 더 가능성 페더러가 자신의 기록에 20 개 그랜드 슬램 타이틀을 추가하지 않고 은퇴 할 것이라는 점을 찾고 있습니다.
와고급 스포츠 분석은 팀이 스카우트와 전략을 방해하는 방식을 어떻게 변경 했습니까?
스포츠 분석은 팀이 스카우트와 게임을 전략화하는 방식을 혁명 시켰습니다. 플레이어 통계, 게임 영상 및 기상 조건과 같은 데이터를 분석함으로써 팀은 플레이어와 전략을 배포하는 방법에 대해 더 많은 정보를 제공 할 수 있습니다. 예를 들어 고급 분석은 코치가 특정 위치 또는 게임 상황에 가장 적합한 플레이어를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
스포츠 성능을 분석하는 데 사용되는 새로운 메트릭은 무엇입니까?
스포츠 분석의 가장 중요한 응용 프로그램 중 하나는 스포츠 성능을 측정하기위한 새로운 메트릭을 개발하는 데 있습니다. 이러한 메트릭은 스포츠에 따라 다를 수 있지만 플레이어 속도, 거리 실행 및 촬영 정확도와 같은 것들이 포함될 수 있습니다. 이러한 메트릭을 추적함으로써 코치 및 분석가는 플레이어가 개선이 필요한 영역을 식별하고 성능을 향상시키기위한 전략을 찾을 수 있습니다.
데이터 기반 분석은 게임 중에 더 나은 의사 결정을하는 데 도움이됩니까?
데이터 중심 분석은 각 플레이어가 수행하는 방식에 대한 실시간 정보를 제공하여 게임 중에 팀이 게임 중에 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. 이 정보는 게임이 진행되는 플레이어 위치 및 전략을 조정하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어 팀이 잃어 가고있는 경우 데이터 중심 분석은 어떤 플레이어가 충분히 기여하지 않고 대체를 할 수 있는지 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
팬 및 코치를위한 스포츠 분석의 이점은 무엇입니까?
팬과 코치 모두를위한 스포츠 분석의 몇 가지 이점이 있습니다. 팬을 위해 스포츠 분석은 팀이 어떻게 수행하는 방식과 개별 플레이어가 서로를 반대하는 방식을 깊이 살펴 봅니다. 이 정보는 팬들이 게임을 더 잘 이해하고 향후 경기에 대한 더 많은 정보를 제공하는 예측을 돕습니다. 또한 코치는 팀의 성과를 향상시키는 데 도움이되는 상세한 데이터에 액세스하여 스포츠 분석을 이용할 수 있습니다. 또한 Advanced Analytics Tools는 다가오는 게임을보다 효과적으로 코치를 계획하는 데 도움이 될 수 있습니다.
스포츠 분석은 미래에 어떻게 진화 할 것인가?
스포츠 분석은 새로운 기술이 이용 가능하게 될 때 끊임없이 진화하고 있습니다. 앞으로는 스포츠 데이터를 분석하는 데 사용되는 더욱 정교한 도구를 볼 수 있습니다. 이것은 게임 중에 플레이어 감정을 추적하는 성능 데이터 또는 얼굴 인식 소프트웨어의 추세를 자동으로 식별하는 기계 학습 알고리즘과 같은 것들을 포함 할 수 있습니다.