Применение продвинутой статистики в современной спортивной аналитике

ˑ: 

Кандидат физико-математических наук, доцент М.И. Галяутдинов1
Кандидат физико-математических наук Л.Р. Галяутдинова2
Кандидат физико-математических наук, доцент Р.М. Хуснутдинов1
1Поволжский государственный университет физической культуры, спорта и туризма, Казань
2Российский государственный университет правосудия имени В.М. Лебедева (Казанский филиал, Казань)

Ключевые слова: спортивная аналитика, большие данные, машинное обучение, ожидаемые голы (xG), тактический анализ, прогнозирование травм.

Продвинутая статистика стала неотъемлемым инструментом для достижения конкурентного преимущества в современном спорте. Она предоставляет мощные средства для тактической оптимизации, управления составом и снижения рисков. Успех все в большей степени зависит от способности организации эффективно работать с данными, что делает спортивную аналитику ключевой дисциплиной будущего.

Литература

  1. Robberechts P. How Data Availability Affects the Ability to Learn Good xG Models [Electronic resource] // KU Leuven Sports Analytics Blog. – 2020. – URL: https://dtai.cs.kuleuven.be/sports/blog/how-data-availability-affects-th...(дата обращения: 20.10.2025).
  2. Sumpter D. Soccermatics: Mathematical Adventures in the Beautiful Game. – London: Bloomsbury Publishing, 2016. – 256 p.