顶级男子高尔夫巡回赛数据统计的比较%运用及变化趋势研究

摘*要运用文献资料法数理统计法对顶级巡回赛近 #" 年数据进行研究 结果表明顶级男子巡回赛数 据统计存在很大差异所有的巡回赛都重视发球距离和标准杆上果岭率都从发球攻果岭果岭周边推 杆四个类型方面进行整理统计 欧巡赛偏重显示球员得分数据用绿红颜色数据显示球员优劣技术美巡 赛得分数据拥有详细的标准数据 发球距离大幅提升弹道呈现更低的变化趋势不同距离攻果岭成功率 没有明显变化球道攻果岭技术有一定提升果岭边击球变化不明显!" 码以上击球有小幅提高 推杆进 洞变化趋势不大一推进洞概率和三推回避概率变化较小 关键词数据统计发球攻果岭果岭周边推杆变化趋势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c08 0:82;.0= 58H ;>/L32.5.060;<2I28/(L-:> >26/58H ;>/L32.5.060;<2I;>3//(L-:> 5920H58F/>59/60;;6/F>58=/@ ()*+,%-# :;5;0:;0F: :/39/ 5;;5FG ;>/=3//8 532-8H ;>/=3//8 L-;;08= ;3/8H: 中图分类号P)+&@!**文献标识码R**文章编号%""' ("#'$#"##"! ("""' (! H20%"@%&!Q& SE@F8G0@0::8@%""' ("#'$@#"##@"!@""#
通过中国期刊全文数据库等文献检索工具对技术数据*
数据统计*高尔夫技术*变化趋势等关键词进行检索'归纳和整 理文献 %"" 余篇'查阅相关书籍'为本研究提供理论依据( 通 过高尔夫欧巡赛官方组织*ZPR美巡赛官方组织等渠道收集 并记录球员比赛的年度平均数值'为本研究奠定数据基础( %@#@#*数理统计法
竞技体育 ./01./2/34
顶级男子高尔夫巡回赛数据统计的比较运用及变化趋势研究 <(.+$%/#()' =++2/&$0/()$)-7%")-806-3 ()80$0/#0/&#(9 7(+>")) #?(297(6%)$.")0#
黄代华% '杨华峰%'# ,-58=b50>-5% 'J58=,-5I/8=%'#
数据 欧巡赛数据主要分为四大类பைடு நூலகம்一'概述$ 共 $ 个类型'#' 组
数据% &二'事实和数字$ 欧巡赛的最新上一年度的统计数据% & 三'记录和成就$ 欧洲巡回赛所有时间的创纪录的成绩%&四' 职业奖金排名( 在概述里面清晰地看到所有单项数据前五名 的排名球员姓名*轮次成绩(
在总排名表中'点击球员的姓名'可以看到欧巡球员数据 可视化界面'界面显示球员的基本信息( 在单项得分的显示 下'能直观看到球员的排名和与整个欧巡赛单项数据的差距(
顶级男子高尔夫巡回赛数据官方网站以及巡回赛球员数 据统计界面( 具体统计了以下数据!美巡赛年度开球上球道率 和平均距离'发球雷达数据'年度球道*长草攻果岭效果'果岭 边不同距离击球效果'果岭上不同距离的推杆进洞百分比'年 度一推进洞概率'! 推回避概率作为研究对象( %@#*研究方法 %@#@%*文献资料法
比如一个球员在 %"" 码内离球洞有多近'现在大多数美国 职业高尔夫球锦标赛都是用专业的距离测量设备收集到的'似 乎是高尔夫性能分析的未来+), ( 美巡赛组委会对比赛的球洞 进行了周密的设计'球洞的位置大多数较靠近果岭环'有些位 于拐角处'例如第 %%# 届美国公开赛第三轮洞位中'侧面距离 果岭环 ' 码以内的球洞个数 %# 个'占总数的 $$@QV+&, '这些都 会影响球员攻果岭的成果率'并且可能会带来一定的惩罚( 美 巡赛$#""$ (#"#"%年度不同距离攻果岭成功率来看'所有距离 攻果岭成功率都在一定的数据附近波动'没有出现明显的上升 和下降趋势( 美巡赛$#""# (#"#"% 球道不同距离攻果岭$ 剩 余英尺% 变化趋 势'可 以 看 出'球 员 的 攻 果 岭 精 准 性 都 有 不 同 幅度的提升趋势'球员的攻果岭技术在一定提升( #@!@!*果岭边击球变化不明显!" 码以上击球有小幅提高
近 +" 年美巡平均距离从 #'$@' 码提高到 #&$@+ 码'增幅
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546672/0 89:;8<2:=/70=7 !0>27=?086813 T26@!"@1U@!@#"##
%'@'$V( 第一名从 #Q+@! 码提高到 !##@% 码'增幅 %Q@+#V( 球员更加重视体能训练'球具的科技含量不断提高'让球员的 发球距离越来越远( 美巡赛在 #""Q 年增加了发球雷达测试数 据的统计'共有杆头速度*球速*击球效率*发射角度*自旋速 度*距离顶点距离*顶点高度*滞空时间*飞行距离飞行效果*总 的距离效果*总的一号木发球效果等 %# 组数据'近 %" 年以来 球员发球部分球员的杆头速度*球速*最高点*击球效率都呈现 不同幅度的提升'但球员的发球起飞角和倒旋率却有在不同幅 度的降低( #@!@#*攻果岭成功率和岭准确性没有明显变化
动态 美巡赛数据栏目设有!一'概述$ 共 %" 组数据%&二'发球
数据$共 Q 个专栏'共 $# 组数据%&三'攻果岭数据$ 共 Q 个专 栏'共 %"! 组数据%&四'果岭周边数据统计$共 + 个专栏'共 !" 组数据%&五'推杆数据统计$ 本类型统计单位!英尺% $ 共 ) 个 专栏'共 &! 组数据%&六'美巡赛得分统计$ 共 %! 个专栏'共 #"& 组数据%&七'美巡赛连续趋势分析$ 共 $ 个专栏'共 %& 组 数据%&八'奖金及完成情况$共 # 个专栏'共 %# 组数据%&九'积 分与排名$共 # 个专栏'共 !! 组数据%( 美巡所有时间的记录 $#'! 组%数据统计未列入其中( 美巡赛数据突出球员得分数 据和拥有详细的标准数据'%" 个类型$ 共计 )#% 组数据%'通过 不同类型数据的量化统计'发现高尔夫运动规律和变化趋势( 每一个单项得分下面都有详细的标准数据以及排名'同时拥有 指标的详细标准数据的统计'在美巡常规赛事进行期间'对球 员的本周数据进行统计显示'能 !b重现球员在比赛所打的每 一杆&同时对球员以及同组球员的每轮次'每洞的比赛数据进 行统计'实时全面地展示球员的本周赛事的技术发挥情况( #@!*顶尖高尔夫球巡回赛数据变化趋势分析 #@!@%*开球距离大幅提高弹道呈现更低的变化趋势
体育科技文献通报 第 !" 卷第 ! 期 #"## 年 ! 月
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#*研究结果与分析 #@%*各巡回赛数据指标相差较大都从四个类型进行整理统 计指标不断更新完善
日巡赛的数据和光辉巡回赛数据比较接近'统计了几个 常见的数据指标'光辉巡回赛在日巡赛的基础上增加了最远发 球距离和小鸟或者更好成绩概率'突出球员的打好潜力数据的 统计+#, ( 欧巡赛在 #"%& 年增加发球*攻果岭*果岭周边*推杆* 梯台到果岭*总得分六个得分数据+!, ( 美巡赛数据非常详细' %&)" 年开始记录发球距离等数据'#""+ 年增加发球*攻果岭* 果岭周边*推杆*梯台到果岭*总得分六个得分数据( #""' 年 增加不同距离的相关攻果岭数据'#""Q 年增加发球雷达测试 数据'随着对高尔夫竞技能力的研究'还在不断完善增加相关 数据'现在球员数据统计指标总数据量已经达到 %++ 个++, ( 四 个巡回赛数据专栏的数据统计存在很大差异'所有的巡回赛都 重视发球距离和标准杆上果岭率( 四个巡回赛的各种数据统 计指标不尽相同'但都从发球*攻果岭*果岭周边*推杆四个类 型方面进行整理统计( #@#*顶尖高尔夫球巡回赛数据变化运用分析 #@#@%* 欧 巡 赛 重 点 显 示 得 分 数 据 绿 红 颜 色 表 示 球 员 优 劣
第一作者简介黄代华$%&)" (%'男'湖南郴州人'副教授'本科'研究方 向!高尔夫教学管理(
通讯作者简介杨华峰$%&)+ (%'男'湖南衡山人'副教授'硕士'研究方 向!高尔夫球运动教学与训练(
作者单位%@湖南高尔夫旅游职业学院'湖南 常德*+%'&"" ,-858 P26I58H D2-30:4 ?266/=/' ?>58=H/+%'&""' ,-858' ?>085@ #@湖北休闲体育发展研究中心'湖北 武汉*+!""$#
得分指球员的某项得分数据相对所有欧巡赛球员的平均值偏 离数值'球员好于平均数的数据用绿色显示'相对处于劣势的 数据用红色的显示'不同颜色数据显示能直观'全面地反映球 员的技术水平'对球员的比赛技术统计*赛后总结*训练指导具 有非常重要的指导作用( #@#@#*美巡赛突出得分数据的详细能 !b重现球员赛事实时
根据研究内容的需要'对日巡赛*美巡赛*欧巡赛官方网 站数据指标球员统计界面'美巡赛历年年度相关平均数值进行 整理和分类统计'运用 AZW UII0F/Xd?Xe#"%& 对收集的数据 进行整理归纳计算'为了更加直观地说明年度数据之间的变化 趋势'进行了图表制作分析'让数据的表达变得更加形象易懂(
基金项目#"#% 年湖北休闲体育发展研究中心$ 项目编号!#"#%a"#!%& #"%& 年湖南省教育厅科学研究项目$项目编号!%&?"+'"%
**大数据分析技术不断发展'已应用于职业体育的多个领 域'高尔夫数据统计向细粒度的大数据统计转变'注重利用新 技术挖掘细节化的微观数据'通过对海量数据的交换*整合和 分析'发现新的知识'创造新的价值'带来" 大知识# " 大科技# "大利润#和"大发展# +%, ( 顶级男子高尔夫巡回赛都注重球员 数据的平均水平分析和可视化技术的应用( 高尔夫球运动在 国内起步较晚'国内大型赛事起步更晚'没有形成比赛数据统 计体系'高尔夫研究者还意识到数据统计在高尔夫球运动教学 训练中重要性( 借鉴和学习美欧日数据统计的经验和成果'能 科学地认识高尔夫球运动规律'为高尔夫数据统计领域和高尔 夫教学训练提供参考'为科学发展高尔夫球运动起到重要指导 作用( %*研究对象与方法 %@%*研究对象