新赛季哪位新人会脱颖而出？
2016/02/03 00:00:00
谁将拿走2016年巡回赛上金额最高的那张奖金支票？这不需要巫师来预测。数字会帮你找到答案——不过直觉、预感也有用
丹尼尔·伯格、托尼·费诺和布兰登·格雷斯的共同点是什么？从我的水晶球中，我看到了他们。要列出那些还未在美巡赛上得过冠军，但却很可能在2016年实现突破的球员名单的话，我本可以根据挥杆动作或是自己的直觉做出选择，但我更喜欢用量化的“有预见性的分析”来总结——就像Netflix预测你对电影的喜好那样，使用大数据来分析。
当我去年10月开始实践这一模式时，那是2014~2015赛季即将结束的时候，三名球员——贾斯汀·托马斯、罗塞尔·诺克斯和凯文·基斯纳——处于或接近有可能于2015~2016赛季收获个人美巡首冠的球员名单榜首。任务已经完成！去年11月，那三位球员全部拿下了自己在美巡赛上的首个桂冠。哪些球员还在我的水晶球里？按顺序，他们是：格雷斯、费诺、伯格和威尔·威尔克斯。我的模式还识别出了巴顿·金泽尔、岩田宽和哈罗德·瓦尔纳三世，他们作为美巡赛新人值得关注。
使用同样的方法识别那些已经得到一个美巡赛冠军，并非常有可能收获第二座奖杯的球员（同样按顺序）：松山英树、罗相昱、贾斯汀·托马斯、保罗·凯西和罗伯特·斯特布。
职业建议：如果有人一张口就说“数据表明……”别信。从原始数据中做出准确的预测需要技术和一些想象力——有点像那些冠军用来征服球场的那种招数。
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丹尼尔·伯格、托尼·费诺和布兰登·格雷斯的共同点是什么？从我的水晶球中，我看到了他们。要列出那些还未在美巡赛上得过冠军，但却很可能在2016年实现突破的球员名单的话，我本可以根据挥杆动作或是自己的直觉做出选择，但我更喜欢用量化的“有预见性的分析”来总结——就像Netflix预测你对电影的喜好那样，使用大数据来分析。
在量化数据处理中，仍然为主观判断留下了大量空间——好吧，是预感。数字不会朝你大喊，告诉你真相是什么，正如字典无法教会你如何写出文章一样。因此我的预感就是：识别将会取得个人美巡首冠球员的简单、有效的方法需包含两个因素。首先就是巡回赛职业球员在上一赛季取得的得分杆数（意思是，他们平均每轮比赛的平均杆数，并以球场难易程度进行调整）。那些在一个赛季中获得更多得分杆数的球员更有可能成为下一个冠军。第二个因素就是一名球员在上一赛季比赛中进入前10名的次数。这有助于识别那些有能力出色完成四轮比赛的球员。敲门的次数越多，门打开的机会就越大。
当我去年10月开始实践这一模式时，那是2014~2015赛季即将结束的时候，三名球员——贾斯汀·托马斯、罗塞尔·诺克斯和凯文·基斯纳——处于或接近有可能于2015~2016赛季收获个人美巡首冠的球员名单榜首。任务已经完成！去年11月，那三位球员全部拿下了自己在美巡赛上的首个桂冠。哪些球员还在我的水晶球里？按顺序，他们是：格雷斯、费诺、伯格和威尔·威尔克斯。我的模式还识别出了巴顿·金泽尔、岩田宽和哈罗德·瓦尔纳三世，他们作为美巡赛新人值得关注。
使用同样的方法识别那些已经得到一个美巡赛冠军，并非常有可能收获第二座奖杯的球员（同样按顺序）：松山英树、罗相昱、贾斯汀·托马斯、保罗·凯西和罗伯特·斯特布。
职业建议：如果有人一张口就说“数据表明……”别信。从原始数据中做出准确的预测需要技术和一些想象力——有点像那些冠军用来征服球场的那种招数。
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