DATA ANALYTICS
Sports Analytics: El Tenis y el Análisis de Datos
En esta entrega de Data Analytics, vamos a explorar la fascinante categoría de Sports Analytics que nos permite conocer cómo el analisis de datos y la tecnología han transformado rotundamente la manera en que los deportistas juegan, entrenan, se alimentan y se recuperan, cómo los entrenadores y equipos gestionan y toman decisiones , los expectadores y aficionados consumen el deporte, y cómo las marcas afinan sus estrategias de marketing y de ventas a través de los conocimientos que obtienen por medio de ésta disciplina.
Tenis Analytics
Introducción
En los últimos años, el mundo del tenis ha experimentado una revolución gracias al análisis de datos, también conocido como Sports Analytics. Esta disciplina ha transformado la manera en que se juega, entrena y gestiona este deporte, proporcionando insights valiosos que antes eran difíciles de obtener.
A través de una variedad de tecnologías innovadoras, se recopilan datos detallados que ofrecen información valiosa sobre cada aspecto del juego.
Hawk-Eye (Ojo de Halcón):
El sistema Hawk-Eye, también conocido como Ojo de
Halcón, es una tecnología revolucionaria de seguimiento de la trayectoria de la pelota utilizada en
el tenis. Desarrollado por la compañía británica Hawk-Eye Innovations y utilizado por primera vez en
el Abierto de Wimbledon en 2006, se ha convertido en una parte integral de los principales torneos
de tenis en todo el mundo, incluidos los cuatro Grand Slam y otros eventos de la ATP y la WTA.
La precisión del Hawk-Eye se debe a su sofisticada tecnología de seguimiento de pelotas, que utiliza múltiples cámaras de alta velocidad y algoritmos avanzados para calcular la trayectoria de la pelota con gran precisión. Con múltiples cámaras de alta velocidad ubicadas alrededor de la cancha, el Hawk-Eye captura imágenes continuas del movimiento de la pelota para crear una representación tridimensional de su trayectoria en tiempo real. Este sistema proporciona una precisión excepcional en la determinación de si una pelota está dentro o fuera de los límites de la cancha, lo que ayuda a los árbitros a tomar decisiones precisas y justas durante el juego.
Sensores de Movimiento y Dispositivos Portátiles:
Los jugadores de tenis utilizan
dispositivos portátiles y sensores de movimiento para recopilar datos sobre su rendimiento durante
el juego. Estos dispositivos pueden medir una variedad de métricas, como la velocidad del saque, la
distancia recorrida en la cancha y la frecuencia cardíaca. La información recopilada ayuda a los
jugadores y entrenadores a analizar el rendimiento individual y a identificar áreas de mejora.
Cámaras de Seguimiento y Análisis de Video:
Las cámaras de seguimiento de alta
velocidad capturan el movimiento de los jugadores y la pelota durante los partidos de tenis. Estas
cámaras proporcionan datos detallados sobre la velocidad, dirección y trayectoria de la pelota, así
como el movimiento y la posición de los jugadores en la cancha. El análisis de video se utiliza para
revisar jugadas controvertidas y para analizar el rendimiento durante el entrenamiento.
Software de Análisis de Datos:
Se han desarrollado programas de software
especializados en análisis de datos para el tenis. Estos programas procesan y analizan datos
recopilados durante los partidos y entrenamientos, proporcionando información detallada sobre el
rendimiento de los jugadores y las tendencias del juego. Los entrenadores y jugadores utilizan esta
información para tomar decisiones informadas sobre la estrategia y el entrenamiento.
Sistemas de Seguimiento de Rendimiento en Tiempo Real:
Algunos torneos de tenis
utilizan sistemas de seguimiento de rendimiento en tiempo real que proporcionan datos en vivo sobre
el rendimiento de los jugadores durante los partidos. Estos sistemas ofrecen información como la
velocidad del saque, el porcentaje de primeros servicios y otros datos relevantes en tiempo real, lo
que permite a los espectadores y comentaristas seguir el juego con mayor detalle.
La precisión del Hawk-Eye se debe a su sofisticada tecnología de seguimiento de pelotas, que utiliza múltiples cámaras de alta velocidad y algoritmos avanzados para calcular la trayectoria de la pelota con gran precisión.
Gracias a estas tecnologías, se ha podido recopilar una gran cantidad de datos durante los eventos tenísticos. Desde la velocidad y la precisión de los golpes hasta la ubicación y los movimientos de los jugadores, prácticamente todos los aspectos del juego pueden ser cuantificados y analizados.
Además, el sistema Hawk-Eye ha mejorado notablemente la precisión en las llamadas de línea al proporcionar una representación visual objetiva de la trayectoria de la pelota. Esto ha contribuido a reducir las controversias relacionadas con las decisiones arbitrales sobre si una pelota está dentro o fuera de los límites de la cancha.
Los sensores de movimiento y los dispositivos portátiles permiten medir la velocidad del saque, así como otros parámetros importantes como el ángulo de lanzamiento y la rotación de la pelota. Esto proporciona a los jugadores información detallada sobre la efectividad de su saque y les ayuda a ajustar su técnica para mejorar su rendimiento.
Las cámaras de seguimiento y análisis de video capturan el movimiento y la posición de los jugadores en la cancha. Esto permite a los entrenadores y jugadores analizar la movilidad y la cobertura de la cancha, así como identificar patrones en el movimiento que pueden ser aprovechados o mejorados.
Estrategia
El análisis de datos ha transformado la estrategia del juego en el tenis, proporcionando a entrenadores, jugadores y equipos una comprensión más profunda del rendimiento individual y colectivo en la cancha. Algunos de los cambios más significativos son:
- Identificación de patrones y tendencias: permite identificar patrones en el juego del oponente y tendencias en el propio rendimiento, lo que facilita el desarrollo de tácticas específicas para contrarrestar diferentes estilos de juego.
- Personalización de tácticas: los equipos pueden personalizar sus tácticas para adaptarse a situaciones específicas del partido, tomando decisiones tácticas en tiempo real en función de las condiciones cambiantes del juego.
- Optimización del rendimiento físico: los dispositivos portátiles y sensores de movimiento proporcionan información valiosa sobre el estado físico de los jugadores durante el partido, ayudando a gestionar la fatiga y optimizar la recuperación entre puntos y juegos.
En resumen, el análisis de datos ha permitido una mejora significativa en la comprensión y la ejecución de estrategias en el tenis profesional, lo que ha llevado a un juego más inteligente y competitivo.
Los equipos pueden personalizar sus tácticas para adaptarse a distintas superficies y estilo de juego del oponente.
Nutrición
El análisis también se ha extendido al ámbito de la nutrición y la condición física en el tenis. Al monitorear el rendimiento de los jugadores y su estado físico, los equipos pueden ajustar sus dietas y regímenes de entrenamiento para maximizar el rendimiento y prevenir lesiones.
Novak Djokovic es un ejemplo destacado de cómo el análisis de datos ha contribuido a su éxito en el tenis. Ha trabajado en estrecha colaboración con expertos en nutrición y análisis de datos para desarrollar un régimen de entrenamiento y alimentación personalizado libre de gluten y alimentos procesados que optimice su rendimiento en la cancha. Este cambio en su alimentación ha tenido un impacto directo en su rendimiento y su capacidad para mantenerse en la cima del tenis mundial.
Psicología
El análisis de datos también ha abierto nuevas fronteras en el aspecto psicológico del tenis. Los equipos utilizan datos sobre la resistencia mental, la toma de decisiones bajo presión y la capacidad para manejar situaciones emocionales para mejorar el rendimiento de los jugadores en la cancha. Por ejemplo:
- Resistencia Mental: Los equipos utilizan datos sobre la resistencia mental de los jugadores para identificar patrones en su rendimiento bajo presión. Analizar cómo los jugadores manejan situaciones emocionales y de alta presión puede ayudar a desarrollar estrategias para mejorar su resistencia mental durante los partidos importantes.
- Toma de Decisiones Bajo Presión: Al recopilar datos sobre la toma de decisiones de los jugadores en situaciones críticas, como puntos de quiebre o tie-breaks, los entrenadores pueden identificar áreas de mejora y trabajar en el desarrollo de habilidades para tomar decisiones efectivas bajo presión.
- Manejo de Emociones: El análisis de datos puede proporcionar información sobre cómo los jugadores manejan sus emociones durante un partido. Identificar patrones en la expresión emocional y el comportamiento en la cancha puede ayudar a los entrenadores a desarrollar estrategias para ayudar a los jugadores a mantener la calma y la concentración en momentos clave del juego.
- Motivación y Confianza: Analizar datos sobre el rendimiento pasado de un jugador puede ayudar a identificar áreas de fortaleza y áreas de mejora. Al resaltar los logros pasados y establecer metas alcanzables basadas en datos objetivos, los entrenadores pueden ayudar a motivar a los jugadores y aumentar su confianza en su capacidad para tener éxito en la cancha.
Éste enfoque puede proporcionar información valiosa sobre el aspecto psicológico del tenis, ayudando a los equipos a desarrollar estrategias para mejorar la resistencia mental, la toma de decisiones bajo presión, el manejo de emociones y la motivación de los jugadores.
Rafael Nadal es un ejemplo notable de cómo el análisis psicológico ha contribuido a su éxito en el tenis. Ha trabajado con psicólogos deportivos para analizar datos sobre su rendimiento en situaciones de alta presión y desarrollar estrategias para mantener la calma y la concentración durante los partidos importantes.
En conclusión, el análisis de datos ha revolucionado todos los aspectos del tenis, desde la forma en que se juega hasta cómo se entrena y gestiona el deporte. Ha permitido una comprensión más profunda del juego y ha llevado a una mejora significativa en la estrategia, el rendimiento físico, la nutrición y la salud mental de los jugadores.
Dataset
Tras explorar cómo el análisis de datos ha transformado el mundo del tenis, vamos a adentrarnos en la creación de un Reporte que aproveche esta información para proporcionar insights valiosos de jugadores, superficies y torneos.
El conjunto de datos que utilizaremos recopila información detallada sobre los partidos de tenis masculino que tuvieron lugar entre los años 1967 y 2023. Cada fila representa un partido individual y contiene una variedad de atributos relacionados con ese partido, desde detalles sobre el torneo y la fecha hasta estadísticas específicas sobre el rendimiento de los jugadores. Se compone de las siguientes columnas:
- tourney_id: Identificador único del torneo.
- tourney_name: Nombre del torneo.
- surface: Tipo de superficie de la cancha en la que se jugó el torneo (césped, arcilla, duro, etc.).
- draw_size: Tamaño del cuadro de jugadores en el torneo.
- tourney_level: Nivel del torneo (por ejemplo, Grand Slam, Masters 1000, ATP 500).
- tourney_date: Fecha del torneo.
- match_num: Número de partido en el torneo.
- winner_id: Identificador único del jugador ganador del partido.
- winner_seed: Cabeza de serie del jugador ganador en el torneo.
- winner_entry: Tipo de entrada del jugador ganador en el torneo (por ejemplo, directa, wildcard).
- winner_name: Nombre del jugador ganador del partido.
- winner_hand: Mano dominante del jugador ganador (derecha o izquierda).
- winner_ht: Altura del jugador ganador en centímetros.
- winner_ioc: Código del país del jugador ganador.
- winner_age: Edad del jugador ganador en años.
- winner_rank: Ranking del jugador ganador en el momento del partido.
- winner_rank_points: Puntos de ranking del jugador ganador en el momento del partido.
- loser_id: Identificador único del jugador perdedor del partido.
- loser_seed: Cabeza de serie del jugador perdedor en el torneo.
- loser_entry: Tipo de entrada del jugador perdedor en el torneo.
- loser_name: Nombre del jugador perdedor del partido.
- loser_hand: Mano dominante del jugador perdedor.
- loser_ht: Altura del jugador perdedor en centímetros.
- loser_ioc: Código del país del jugador perdedor.
- loser_age: Edad del jugador perdedor en años.
- loser_rank: Ranking del jugador perdedor en el momento del partido.
- loser_rank_points: Puntos de ranking del jugador perdedor en el momento del partido.
- score: Marcador del partido.
- best_of: Número de sets jugados en el partido.
- round: Ronda del torneo en la que se jugó el partido.
- minutes: Duración del partido en minutos.
- w_ace: Número de saques directos del jugador ganador.
- w_df: Número de dobles faltas del jugador ganador.
- w_svpt: Número de puntos de servicio del jugador ganador.
- w_1stIn: Porcentaje de primeros saques en juego del jugador ganador.
- w_1stWon: Porcentaje de puntos ganados con el primer saque del jugador ganador.
- w_2ndWon: Porcentaje de puntos ganados con el segundo saque del jugador ganador.
- w_SvGms: Número de juegos de saque ganados por el jugador ganador.
- w_bpSaved: Número de puntos de quiebre salvados por el jugador ganador.
- w_bpFaced: Número de puntos de quiebre enfrentados por el jugador ganador.
- l_ace: Número de saques directos del jugador perdedor.
- l_df: Número de dobles faltas del jugador perdedor.
- l_svpt: Número de puntos de servicio del jugador perdedor.
- l_1stIn: Porcentaje de primeros saques en juego del jugador perdedor.
- l_1stWon: Porcentaje de puntos ganados con el primer saque del jugador perdedor.
- l_2ndWon: Porcentaje de puntos ganados con el segundo saque del jugador perdedor.
- l_SvGms: Número de juegos de saque ganados por el jugador perdedor.
- l_bpSaved: Número de puntos de quiebre salvados por el jugador perdedor.
- l_bpFaced: Número de puntos de quiebre enfrentados por el jugador perdedor.
Podemos pensar en una gran variedad de KPIs (Key Performance Indicators) que se pueden calcular para analizar el rendimiento de los jugadores y entender mejor las tendencias en el juego. Las principales podrían ser:
Porcentaje de Primeros Saques Válidos: Este KPI muestra la proporción de primeros saques válidos con respecto al total de puntos de saque. Se puede calcular para ambos jugadores en cada partido y se puede comparar para evaluar la eficacia del saque de cada jugador.
Porcentaje de Puntos Ganados con el Primer Saque: Indica el porcentaje de puntos ganados por un jugador cuando su primer saque entra en juego. Esto puede dar una idea de la efectividad del saque inicial de un jugador.
Porcentaje de Puntos Ganados con el Segundo Saque: Muestra el porcentaje de puntos ganados por un jugador cuando su segundo saque entra en juego. Este KPI puede revelar la capacidad de un jugador para recuperarse después de un primer saque fallido.
Porcentaje de Quiebres de Saque: Es la proporción de veces que un jugador logra quebrar el saque de su oponente en comparación con el total de oportunidades de quiebre que enfrenta. Este KPI indica la eficacia de un jugador al capitalizar las oportunidades de quiebre.
Promedio de Aces por Partido: Muestra el número promedio aces que realiza un jugador en cada partido. Este indica la potencia y precisión del servicio de un jugador.
Duración Promedio del Partido: Calcula el tiempo promedio que dura un partido. Este KPI puede ayudar a entender la duración típica de los encuentros y cómo varía en diferentes torneos y superficies.
Porcentaje de Juegos de Saque Ganados: Indica la proporción de juegos de saque que un jugador gana en comparación con el total de juegos de saque que disputa. Este KPI muestra la solidez del servicio de un jugador.
Distribución de Puntos por Superficie: Se pueden crear gráficos de barras o gráficos circulares para mostrar cómo se distribuyen los puntos ganados por los jugadores en diferentes superficies (césped, arcilla, cemento). Esto puede revelar las fortalezas y debilidades de un jugador en diferentes condiciones.
Ranking a lo largo del Tiempo: Se puede trazar la evolución del ranking de un jugador a lo largo del tiempo para ver su progreso y desempeño en diferentes períodos o torneos.
Comparación de Estadísticas entre Jugadores: Gráficos de barras o gráficos de líneas que comparan diferentes estadísticas clave entre dos jugadores pueden ser útiles para visualizar sus fortalezas y debilidades relativas.
Éstos son solo algunos indicadores, por supuesto hay muchos más para explorar teniendo en cuenta la cantidad de dimensiones con las que se cuenta, como la mano dominante de los jugadores, los puntos ATP disputados en cada partido vs. la performance del jugador, indicaría su respuesta bajo presion. Tambien podemos comparar la performance de los jugadores en partidos de tres sets vs. cinco sets. Si el numero de victorias sets baja considerablemente en partidos de cinco sets vs. partidos de tres sets, podemos pensar en algun factor físco o psicológicos. Tambien está la dimensión geográfica, horario de juego, ritmo de un torneo, la experiencia del jugador, lesiones y mucho mas.
Visualización de Datos
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