Rendimiento del equipo de críquet
Proporcionar información predictiva para orientar los enfrentamientos clave y las tácticas
Cada año se recopilan datos detallados de Opta sobre el críquet, bola a bola, a partir de más de cinco millones de lanzamientos en todos los formatos.
Ahora, estos datos se están utilizando para generar métricas predictivas, con la tecnología de OptaAI, con el fin de aportar nuevos conocimientos y un contexto más profundo a la hora de elaborar perfiles de los jugadores, diseñar estrategias de juego y definir la selección de jugadores.
Habla con un expertoDota a tus entrenadores, al equipo técnico y al capitán de soluciones basadas en datos de Opta para diseñar estrategias en el críquet con bola roja y con bola blanca.
Métricas modernas y pertinentes para redefinir los parámetros de referencia del rendimiento en el críquet
Los datos de Opta, muy detallados y desglosados bola a bola, sirven de base para una amplia gama de nuevos indicadores de rendimiento, que te ofrecen un mayor contexto sobre el rendimiento al bate, al lanzar y en el campo en el críquet de élite masculino y femenino.
Estas estadísticas, disponibles para todos los partidos internacionales, las ligas T20 y las principales competiciones nacionales de primera clase y de la Lista A, van más allá de las métricas tradicionales del críquet para ofrecer una mejor comprensión del enfoque de un bateador frente a diferentes tipos de lanzamiento, las oportunidades creadas por los lanzadores y el rendimiento de los jugadores en el campo.
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Simular enfrentamientos en el juego para definir las tácticas
Se han utilizado datos de Opta, bola a bola, para entrenar modelos de inteligencia artificial que ofrecen información predictiva en tiempo real sobre el rendimiento de los bateadores y los lanzadores en diferentes situaciones de juego.
Cada modelo de Opta AI, que se actualiza dinámicamente tras cada entrega, incluye:
- Predictor del próximo lanzamiento
- Probabilidad de ganar en directo
- Predicciones de resultados de equipos y jugadores
Estos datos predictivos pueden combinarse para influir en decisiones tácticas clave durante un partido, como modificaciones en el orden de bateo, cambios en el lanzamiento y la defensa, y la identificación de los enfrentamientos entre jugadores más eficaces para cada situación.
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