大数据：为什么你的胜率总上不去？这真不怪你！
球商作家“抽抽”继续挖掘胜率之谜
2003年，迈克尔·路易斯出版了一本影响力巨大的有关于棒球的书，名曰《魔球——逆境中致胜的智慧》。
比利·比恩是前美国职棒大联盟奥克兰运动家球队的总经理。这本书讲述了比利·比恩的故事，以及他如何运用数据分析的方法，而非传统的棒球思维带领运动家球队夺得冠军。
这本书在当时风靡一时，以致于在2011年改编成了电影《点球成金》，由布拉德·皮特主演。极度走红之后，这本书以及改编的电影甚至激发了一整个产业——体育分析学。
如果您是一个彩民，球商APP建议您看一下点球成金的电影。
巴克利认为数据和体育没关系
随之而来的是，在全世界范围内，大量年轻的怪才们在看过这本书和电影之后都认为：我也可以像比利·比恩一样，把体育分析学运用在足球领域（或者篮球或者橄榄球或者高尔夫或者自行车或者曲棍球...）。
一群类似的智慧青年组成了一个团体，现在他们每年都能够在麻省理工学院斯隆商学院的数据分析研讨会上碰面，或是在奥普他专业数据分析论坛上相遇。
那儿有无数的体育数据分析博客、许多书本作品以及一些相关的咨询服务。
全世界的体育俱乐部都在数据分析上下重金进行投资，寄希望于在自己俱乐部的身上找寻到“点球成金”的神奇。
然而，如果“点球成金”只是一个神话呢？
“数据分析一点作用都没有。它只是一些聪明但没有体育天才的人创造出来的东西而已，目的只是为了让自己融入到比赛中去。”入选美职篮名人堂的球员查尔斯·巴克利如是说。
巴克利说的是事实吗？数据分析真的没有任何作用？让我们先看看有关数据分析的一些基本知识，再做评论。
吃披萨的巴克利不懂大数据
巴克利认为运动员在比赛，一群不会运动的人总想凑热闹，还不如给他们吃个披萨，这运动和数据没关系。然而，这是事实吗？
什么是数据分析？——它是一种将数据资料转化为独特视角和观点的科学的操作过程。
为何它颇具魅力？——因为它很酷、有趣且极具智慧（当然前提是你喜欢这类的事）。
它有何用处？——它是一个可以用以作出更加有效的决策的技术手段。
因此，巴克利说的根本就是错的。声称数据分析毫无作用等同于说一把锯子、螺丝刀或是锤子没有作用一样。它就是一个工具。没有哪一个工具能够独立于人的控制之外而工作。数据分析是否对于你的工作起作用完全取决于你如何使用它。
你可以把体育数据分析想象成一个强有力的锯子。它就是一个能使你的工作（像是切开一大块木板，或是寻找被低估的转会目标）更加有效的工具。然而，如果你错误地使用了这一工具。那么它会使你的工作更加的糟糕甚至陷入绝境。如果你对这一工作以及这个工具不够了解，它并不会给你帮上大忙。
当然，巴克利也有说对的地方。有些人会说，数据分析具有革命性意义或者说它能够改变比赛的走势。那么，这就错了。它只是一个工具而已。无论它有多酷炫或者智慧，它都只是一个能够帮助决策制定者制定出更有效的决策的工具。它并不是一个能独立于人的操作之外的东西，它也不能够被用来证明我们所知道的关于体育运动的某方面是错的。
现在，在数据分析领域，足球的数据分析是一个课题。然而，一场足球比赛不过是22个满身大汗的人在场上把皮球踢来踢去而已，无论在比赛中你获得了多少数据，它都是这么一回事。
大数据可以改善球队胜率
点球成金是关于棒球和大数据的电影，但其实和足球同样有想通之处。
点球成金是关于奥克兰运动家球队的故事。他们并不是美国职棒大联盟里最有钱的球队之一。比利·比恩所做的就是用了一些类似于比尔·詹姆斯运用的分析准则来找出棒球俱乐部经营中的非效率，并且在操作的过程中进行了一些适当调整。然而，在书和电影中，数据分析被描绘成能够扭转乾坤的神之妙笔，将濒临绝望的俱乐部变成强力的冠军争夺者。
我们常说，切莫言过其实。然而，事实上，在比利·比恩任总经理时期，奥克兰运动家球队只赢得了一场季后赛的比赛。
他们在比恩经营的18年里，共有8次锁定了季后赛的席位。这的确是个很不错的成绩，但也并没有多么出色。这个赛季，他们在美国职棒大联盟中的成绩时最差的，只有43.7%的胜率。纵观奥克兰运动家球队的历史，他们赢下了48.7%的比赛，在比利·比恩时期则是高达53.9%。
比利·比恩和他的体育数据分析方法并没有把他的球队带领成为冠军球队。最多，我们可以说，考虑到他们可怜的预算金额，他把这只球队带的比想象中要略微强一些。
然而，对于他的成就，如果我们觉得没什么了不起的，那就错了。职业体育中，在俱乐部给定的财务预算上，如果能够持续的使得表现超出预期，这是相当厉害的。但是，我们并不能依此认为球队完成了一个奇迹，或者说认为比恩是个天才。他只是一个精明的总经理，通过自己的经营使得球队的表现超出了其应有的水准。尽管在电影中他的角色由布拉德·皮特饰演，在现实中他永远不会找不到工作。
换句话说，如果比利·比恩是个足球经理，那么他很可能成为英超的基层名帅阿勒代斯或者托尼·普利斯。
亚盘胜率为什么不会超过55%
其实无论比赛的强弱如何，最终的胜率都是有规律可循的。这和抛硬币的原理一样，换言之，如果在亚盘的两个结果的选择之中，抛硬币的胜率可以在最终趋向于50%。由于亚盘水位的原因，球商建议您必须将胜率提升到53%以上才能真正获利。
对于那些能够使得工作更有效率的事，我们不应当低估它们的意义。而这种高效的运作方式依靠的正是“掷币原则”。
棒球遵循这个原则。一场棒球比赛的输赢本质上是抛掷一次硬币，而这个硬币的特点是微微的偏重于主队。旧金山巨人队获得了去年的冠军，然而他们整个赛季的胜率却也只有55%。美国职棒大联盟常规赛的最好战绩是洛杉矶安纳海姆天使队的60%。
在掷币的情境下，最好的球队不会赢下所有比赛，甚至距离这一目标遥不可及。对于一只中游球队，他们所要做的就是使得自己球队的胜率略高于50%。即便是一只强队，他们的胜率也过不了60%。你可以改变硬币本身的重量，但是你不可能使得它每次都落在同一面上。
许多其他的事也遵守掷币原则，包括在亚洲让球盘下注。当你在对亚洲让球盘下注时，即便是你蒙住双眼随意下注，一个赛季下来，你仍然能够有大约50%的成功率，因为下注本身就遵守掷币原则。最厉害的亚洲市场投注专家一个赛季大约能够对60%下注的比赛成功盈利。别看60%仅仅比平均水平多出了10%，在大量赌注一次又一次的交易下，获得的利益差异是显而易见的。
但必须承认，随着比赛时间的推移，场次越多，胜率会下降的越大，这意味着如果你能保持胜率在55%，你就能够成为这个行业最火的明星。通常而言，在53%到54%之间的哪怕是0.1%的提升，都能让你获得超过一般投注人的实力，这一切需要建立在海量的投注场次作为基础。
从迪马利亚转会看不可预测之美
一个足球俱乐部在转会市场上的运作是遵循掷币原则的。俱乐部的一线队签约球员有50%的机会获得成功（我们认为该球员成为一线队的常规首发可以算作获得成功）。而获得成功的百分比随着转会费的变化而变化，但也并不绝对。这实质上就是一次掷币过程。最为精明的转会市场运作者希望的是他们的运作成功率能够高于平均水平，获得例如60%这样的成绩。而这高于平均水平，多出来的10%就要靠数据分析方法来完成，尽管想要完成这一成就也必然有其他方法。
数据分析对于想要在转会市场确定一个转会目标，它是一个很好的工具。它能够使得俱乐部的运作变得更为高效。然而，它做不到的事就是超越掷币原则，使得成功率达到100%。这件事严格意义上说是根本不可能的，因为对于一项转会签约是否成功这件事，会有大量的外界因素的考量，来判定这是否成功，并非人力所能及。
没有哪个数据分析模型能够预测到迪马利亚的住宅会遭入室盗窃，或是能够预测到他在曼联无法找到状态而寻求转会。不确定性是这个世界的主旋律。像迪马利亚的这些事就这样凭空发生了，完全无法预测。你所能做的只有在面临体育竞赛中的不可预测之事时仍然能够保持高效的运作水平。
因此，如果你所说的数据分析方法“起作用”指的是能够确保百分百的成功，那么巴克利是有权利说数据分析是无用的。但是，只要你以正确的观点来看待数据分析方法，那么它绝对是有用的。当然，前提是你能够有技巧性的正确使用这个工具。
点球成金真正的英雄其实是迈克尔·路易斯。他是一个很棒的作家。如果是在一个不那么出众的作家手里，这都可能不会成为一个伟大的故事。“棒球经理运用了比尔·詹姆斯等人的基于数据的理论，成功地把一支中游球队带的更加强大。”——迈克尔·路易斯把这样一个小故事变成了一个世界性的话题。
他是一个伟大的作家不仅仅因为《魔球——逆境中致胜的智慧》和《说谎者的扑克牌》这两部巨作，还因为他写了一篇关于肖恩·巴蒂尔的文章《数据平平的全明星》。一个好的数据分析远远超过发现一个具有良好数据的球员，更在于透过平白的数据发现那些超越数据的东西。
体育数据对足彩帮不上忙
在足彩领域，当OPTA在对英超联赛的比赛做详细比赛数据分析时，许多彩民都说：“我们的春天来了！”通过对于大量详细数据的分析和解读，彩民们认识到了一种前所未有的视角。这正是在数字之下挖掘出来的东西，现在他们开始认为他们要用此方法在足彩领域大赚一笔了。
然而，很快，那些认为这些数据对自己有真正胜率提升的人猛然发现，其实数据有时候的确帮不上忙，很多数据论经常最终被大数据所欺骗。OPTA曾经预测阿森纳会在连续三场不胜之后的趋势是寻求拐点，但阿森纳会输掉第四场。很了解足球并不能确保下注的成功，就像一个人对于足球数据有详细的了解，并不能确保他能有效的经营俱乐部一样。
这个世界上多所有事物都具有不确定性，因此不论对于事物的过去有多么了解，没有哪个人能够确保在未来的某天，某件事一定会发生。
我们运用赔率模型能够更加深入地了解足球以及各项体育比赛。我们建立定量模型能够帮助我们的彩民客户获得55%左右的成功几率。
建立定量模型的目的是为了更加科学的测量一支球队或是球员有多好，以及可以用定价机器来发现各种可能发生的情况。这些都是睿智的猜测，但仍然仅仅是猜测而已。数据分析的元素仅仅是有效决策制定过程的一个部分而已，脱离特定环境的数据是远远不够的。
好的分析方法能够暴露出决策的非效率。当一些事情通常以一些特定的方式操作或是某些由于懒惰、迷行以及落后的思想产生了既定的行为习惯，这时，非效率就出现了。作为一个客观的科学的诉求，分析方法能够直指问题的核心，它不会使得问题以我们通常认为的那样呈现。相反，它会将事物的真实的一面表现出来。世界上成功的分析学家都能够发掘市场以及人类行为中的非效率。
那些对分析学进行投资的足球俱乐部会发现这一特点。在海量的数据之中，并不会有一个神奇的公式等着你去发现它。但是，在它们当前的运行模式中存在非效率，而且如果你能够发现其中的非效率并且找到更好的决策方案，那么状况将会得到大大改善。
尽管分析学本身无法阻止对其略知一二的人大肆宣扬它的神奇之处，但分析学并不会提供一条通往成功的捷径。
赌徒：博彩数据比体育数据更有价
利物浦体育总监科莫利（右）根据大数据采样确信卡罗尔能够为利物浦新赛季的成绩带来帮助，但很遗憾最终利物浦没有得到任何有价值回报。同时由于卡罗尔的加盟提升了利物浦的博彩热度，但从彩票大数据角度，利物浦是一个大热必死的最好参考对象。
事实上，就像OPTA的足球数据那样，体育分析学也遵循创新的发展规律周期。OPTA数据分析和“点球成金”都属于分析学的一代产物，处于发展规律周期的上升期和快速发展期。
在发展曲线上，足彩远远领先于足球的实际发展水平。而竞彩和那些给彩民提供数据和分析的公司目前正在处于发展规律周期中的爬坡期。足球中的分析学目前正处于快速发展期的顶端，并且正在往下降期运行。不得不承认，在利物浦球迷鉴证了当年的利物浦总管达米安·科莫利根据卡罗尔和唐宁在数据中显示的前场1/3区域控球的高水准而对此2人砸出了一共5500万欧元之后，对于足球分析学的神奇处于短暂的幻灭阶段，数据有时候真的是帮了倒忙。点球成金的蜜月期已过，媒体中负面的报道开始逐步出现。
“足球中一些最聪明的人并没有自己从事足球工作，而是选择了博彩业。”丹麦冠军球队米迪兰特的主席拉斯姆斯·安克森如是说。
在数据分析领域比其他球队走的都要靠前的一只球队是布伦特福德。这支球队的老板是马特·贝赫曼，他同时拥有一家智能赔率的网络博彩公司以及一个室内定量分析团队。作为一支对数据分析学绝对信任的球队，他们拥有菲尔·吉尔、泰德·克努特森以及拉斯姆斯·安克森。
这些专业的博彩业务人员都已经顺利的度过了发展规律周期的巅峰期，并处于稳定运用阶段。他们对于数据分析中什么能够起作用或是什么没有作用这些方面，相较于那些想要利用数据分析急于求成的人来说有了一个更为清晰的认识。
彩民的球商值究竟有多高
球商是一门科学。当分析学激发出了科学的研究方法，它就能够有所成就。这个科学的研究方法包括提出理论、通过分析和实验检验理论。并且得出结论以及制定方案，最终提交进行讨论。
博彩业为分析学提供了完美的实验室情境。彩民提出他们用于实际操作的理论和模型，这是一种球商值的提升，每个彩民都有自己的球商值，球商的提升对于预测比赛本身有巨大的帮助。如果他们最终获胜，那么他们会认为自己是正确的；反之如果他们输了，那么他们就是错了，并会重返下注的赌桌重头来过。这是一个极其有效的反馈链。
然而在现实足球里，并不存在这样的反馈链。一个俱乐部能根据他们的分析和实施提出一个理论。但是他们没有办法知道这个理论事实上是否真的成功，因为实际情况是很可能是如果没有这项理论或是决策，俱乐部会变得更成功。没有任何途径可以知道一个确切的答案。并且，通常的情况是面对短期的成功，那些不够理智的人会把自己的短期成功直接归功于自己的决策判断。然而，事实上，事物之间存在相关性并不等同于二者正是前因后果。
如果一个俱乐部没有使用数据分析来决策相应的签约，它的转会结果有可能会更好。球员们如果没有在训练中被要求通过数据分析将表现转化成相应的数据，他们可能会表现得更好。抑或是如果依靠队医或是专家的眼光来判断，球员们可能可以避免更多不必要的伤病。
对于足球俱乐部来说，同样需要球商值的介入，球商值分析会是一个很有用的工具。那些处于稳定运用阶段的分析者将会在短期内具备很强的竞争优势，直到其他人最终赶上来。当然，在分析衡量的时候，他们会融入自己的个人偏好。然而，数据分析学并不是那些处于发展规律周期巅峰的分析家所认为的那样万能，事实上，它只能在适当的范围内发挥自己的功用。
所以说，分析学是一个工具，它能够为有效决策提供帮助。而其他的，则是办不到的。这才是“点球成金”真实的故事。