书籍摘要

一、书籍概述

《Football Analytics with Python & R》是由Eric A. Eager和Richard A. Erickson共同撰写的足球分析专业书籍，于2023年出版。本书旨在帮助读者通过Python和R这两种流行的编程语言，深入理解和应用足球数据分析技术。书中不仅涵盖了足球分析的基础知识，还提供了丰富的实际案例和代码示例，适合从初学者到有一定经验的数据分析师阅读。

二、作者简介

• Eric A. Eager：SumerSports公司的副总裁兼合伙人，该公司由亿万富翁对冲基金经理Paul Tudor Jones及其儿子Jack Jones创立。Eric曾在Pro Football Focus（PFF）创立行业领先的分析团队，并为所有32支NFL球队以及100多支大学橄榄球队提供分析工具。他还拥有丰富的教学经验，曾在DataCamp上开设“Linear Algebra for Data Science in R”课程，并教授宾夕法尼亚大学沃顿商学院的Moneyball Academy课程。
• Richard A. Erickson：一位专注于使用数学和统计学解决实际问题的研究科学家。他拥有丰富的教学经验，曾教授超过32,000名学生统计学知识，并在DataCamp上开设了“Generalized Linear Models in R”和“Hierarchical and Mixed Effects Models in R”等课程。Richard还是一位狂热的绿湾包装工队球迷，喜欢户外运动。

三、主要内容

第一部分：足球分析基础

• 第1章：介绍足球分析的历史和现状，探讨如何通过数据讲述更准确的故事，并分析了传球数据中的攻击性指标。
• 第2章：通过探索性数据分析（EDA），研究四分卫传球数据的稳定性，比较短传和长传的稳定性，并探讨如何利用这些分析进行球员表现的回归分析。
• 第3章：使用简单线性回归模型，对NFL跑卫的冲球数据进行标准化处理，调整冲球数据以考虑比赛情境，如距离首攻所需的码数。

第二部分：进阶分析技术

• 第4章：扩展第3章的内容，引入更多变量（如下半时和距离）来进一步标准化冲球数据，并探讨这些变量对冲球数据稳定性的影响。
• 第5章：介绍广义线性模型（GLM），特别是逻辑回归，用于模拟四分卫的传球完成率。
• 第6章：探讨如何使用泊松回归模型预测比赛结果，并将其应用于体育博彩市场。

第三部分：数据获取与高级应用

• 第7章：介绍如何通过网络爬虫技术获取NFL选秀数据，并分析各队在选秀中的表现。
• 第8章：使用主成分分析（PCA）和聚类分析，对NFL选秀联合训练营数据进行分析，以确定球员类型。
• 第9章：介绍高级工具和下一步的学习方向，包括时间序列分析、贝叶斯统计、机器学习等。

四、特色与价值

• 实用性强：书中提供了大量实际案例和代码示例，帮助读者快速上手并应用到实际工作中。
• 覆盖面广：从基础的统计分析到高级的数据科学工具，内容丰富，适合不同层次的读者。
• 行业认可：作者在足球分析领域拥有丰富的经验和行业资源，书中内容得到了多位行业专家的认可和推荐。

五、适用人群

• 足球爱好者：希望深入了解足球数据分析的球迷。
• 数据分析师：希望将数据分析技能应用于足球领域的专业人士。
• 学生：对数据科学和体育分析感兴趣的大学生或研究生。

《Football Analytics with Python & R》是一本全面且实用的足球分析指南，无论是初学者还是专业人士，都能从中获得宝贵的知识和技能。