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[每日高尔夫] 狂野挥杆|大数据分析告诉你如何提升上球道率!

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在线会员 发表于 2019-10-4 16:30:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
狂野挥杆|大数据分析告诉你如何提升上球道率!

你或许在电视直播中见过击球路线跟踪。通常,你还会看到球发射的其他信息(球速、杆头速度或重击系数)和弹道(开球路线的顶点和弯曲)。美巡赛会在每轮比赛的两个洞收集雷达测量的发射角和弹道数据。我用这些信息来深挖球员的开球曲度和总体精度数字之间的联系,同时带着一个显而易见、亟待解决的问题:曲线球比直线球更经常上球道吗?很难做到每次开球都计划打直线球,所以传统的观念认为击球形态稳定的球员最能击中球道。答案令我和一些看到结果的教练深感意外。
对球员的开球曲率,我用英尺为单位计算每个开球的弯曲,数字越大代表弯曲越多,不受球路由左到右还是由右到左的影响。这和你在电视上看到的球路弯曲计算相同。一位球员开球的曲率是本赛季这些弯曲数字的中间值。对球员的击球精度,我查看的是基于球场条件调节后(比如,在球道宽大的球场球员不会得分)该球员相对参赛选手平均值的击球上球道率。我们用所有四杆洞和五杆洞的开球计算精度(并不只是雷达测量的两个洞)。
狂野挥杆|大数据分析告诉你如何提升上球道率!


到2009赛季为止,开出曲线球最多的球员是安德鲁·帕特南、菲尔·米克尔森和J·B·霍姆斯(上图)。另一头是那些开球笔直的球员。2019年开球曲率最低的球员是赖安·阿默尔、吉姆·福瑞克和切兹·里维。为得到开球弯度和精度的关系,我计算了球员中这些数值的相关性。你猜结果如何?相关性是-40%,简言之就是开球弯曲越少的球员往往越多击上球道!(即使在控制了开球距离后,负数相关性的结果仍成立。)例如,大曲线开球手帕特南、米克尔森和霍姆斯击球上球道率低于总体平均值8%。
而球路弯曲最少的一组球员——阿默尔、福瑞克和里维的击球上球道率高于总体平均值13%,两组相比数据差异明显。该相关性并不完美(规则总有例外),但结果就是结果:开球越直,击上球道越多。


作者:马克·布洛迪( Mark Broadie ),美国 GOLF 杂志分析编辑
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