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NBA예측 :: 와이즈토토
스페셜 23회차 마감; 농구 스페셜N 73회차 마감; 농구 … 제 목; NBA예측; 작성자; 예측버섯; 조회수:4,243 작성일:18-01-11 06:20:10. 샬럿 승. 인디 핸패.
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Date Published: 12/15/2021
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Date Published: 1/20/2022
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Source: gosusports.com
Date Published: 2/3/2021
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Date Published: 6/6/2021
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[목적] 본 연구는 기존의 농구 기록 관련 연구에서 다뤄지지 않았던 포제션의 개념을 적용하여 한국남자프로농구의 승률을 예측하는데 목적이 있다.Source: www.dbpia.co.kr
Date Published: 9/15/2021
View: 7076
[논문]팀 스포츠 순위 예측을 위한 순환신경망 모델: 프로농구 …
순환신경망으로 플레이오프 순위를 예측하는 것을 문제로 설정하고, 웹데이터 수집도구로 순서가 존재하는 데이터인 한국프로농구의 정규리그와 플레이오프 공식기록을 …
Source: scienceon.kisti.re.kr
Date Published: 5/1/2021
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예측 틀려도 넘어가는 건 스포츠에서나 있는 일 | 경영일반 | DBR
스포츠와 예측스포츠는 예측으로 시작해서 예측으로 끝난다고 해도 과언이 아니다. 이제 곧 시즌을 시작하는 미국 프로농구 NBA(National Basketball Association)를 …
Source: dbr.donga.com
Date Published: 2/17/2021
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주제에 대한 기사 평가 농구 예측
- Author: [쌍코피 흘린 NBA 해설] 조코피TV
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- Date Published: 2022. 6. 2.
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Windows 11에서 농구 예측 LE 을 다운로드하고 설치하는 방법
Windows 11에서 모바일 앱을 사용하려면 Amazon Appstore를 설치해야 합니다. 설정이 완료되면 선별된 카탈로그에서 모바일 앱을 검색하고 설치할 수 있습니다. Windows 11에서 Android 앱을 실행하려는 경우 이 가이드가 적합합니다..
PC를 설정하고 Windows 11에서 농구 예측 LE 앱을 다운로드하는 단계: 컴퓨터가 호환되는지 확인: 최소 요구 사항은 다음과 같습니다. RAM: 8GB (최저한의), 16GB (추천)
저장: SSD
Processor:
Intel Core i3 8th Gen (최소 이상)
AMD Ryzen 3000 (최소 이상)
Qualcomm Snapdragon 8c (최소 이상)
Processor Architecture: x64 or ARM64 농구 예측 LE 에 이미 기본 Windows 버전이 있는지 확인하십시오. 여기서 하세요 » . 기본 버전이 없으면 3단계로 진행합니다. 마이크로소프트 스토어에서 아마존 앱스토어 설치. 여기서 하세요 » . “얻다” 을 선택하면 앱 설치가 시작되고 Android용 Windows 하위 시스템이 자동으로 설치됩니다. 설치 후, 아마존 앱스토어와 안드로이드 설정 앱용 윈도우 서브시스템이 시작 메뉴와 앱 목록에 표시됩니다. 아마존 앱스토어를 열고 아마존 계정으로 로그인하세요. Amazon 앱 스토어로 이동하여 “농구 예측 LE”을 검색합니다. 앱 아이콘을 클릭하여 앱 페이지를 엽니다. “설치”를 클릭하십시오. 설치 후 “열기”를 클릭하여 농구 예측 LE 앱 사용을 시작합니다.
설치한 후 Windows 11에서 농구 예측 LE Android 앱을 찾으려면 시작 메뉴로 이동 » 추천 섹션. 농구 예측 LE 앱을 찾을 수 없으면 시작 메뉴의 고정 섹션 옆에 있는 “모든 앱”을 클릭하고 목록을 스크롤합니다. 설정 과정이 힘들었나요? 귀하의 국가에서는 Windows용 Amazon Appstore를 사용할 수 없거나 Windows 11에서 농구 예측 LE 앱이 작동하지 않습니까? APK를 직접 다운로드하고 에뮬레이터를 통해 설치하기만 하면 됩니다. 여기서 하세요 »
농구 예측 LE 기능 및 설명
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제품소개
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종합 분석, 대결 기록, 최근 기록, 리그 포인트, 향후 일정 등의 다차원 분석부터 청년부터 데이터 분석 전문가로 만들어줄 전문가들도 있습니다.
리그 포인트 랭킹 : 포인트 랭킹을 통해 현재 리그 또는 컵 경기에서 양측의 강점을 확인
역사적 대결: 양측 간의 과거 전투 점수 및 지수를 통해 사용자에게 점수 및 지수 결과의 데이터 비교를 제공합니다.
최근 기록: 양 팀의 과거 전투 점수, 지수 및 기타 데이터를 표시하여 팀의 최근 게임 상태를 확인합니다.
향후 일정: 양측의 향후 전투 정보를 보여주어 사용자가 직관적으로 이해할 수 있습니다.
포제션 개념을 적용한 한국남자프로농구 승률 예측 분석
[목적] 본 연구는 기존의 농구 기록 관련 연구에서 다뤄지지 않았던 포제션의 개념을 적용하여 한국남자프로농구의 승률을 예측하는데 목적이 있다. [방법] 한국남자프로농구 1997-1998시즌부터 2016-2017시즌의 자료를 대상으로 선정하여 분석했다. 1차 자료 수집으로 얻은 각 팀의 기록에 NBA에서 사용하는 포제션 산출 공식을 적용하여 팀별 포제션당 팀 평균기록을 산출하였다. 이러한 데이터를 바탕으로 상관분석, 다중회귀분석, Fisher의 Z 변환 및 단계적 다중회귀분석을 실시했으며 다음과 같은 결과를 도출하였다. [결과] 첫째, 포제션당 팀 평균기록은 경기당 팀 평균기록보다 팀 승률에 대한 설명력이 더 큰 것으로 나타났다. 둘째, 포제션당 팀 평균기록으로 팀 승률을 예측했을 때, 수비 리바운드, 2점슛 성공률, 스틸, 3점슛 성공률, 자유투시도, 턴오버, 공격 리바운드, 블록슛, 자유투 성공률, 어시스트 순으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. [결론] 이러한 연구를 고려해볼 때 농구 경기의 데이터 분석 연구에서 포제션을 토대로 하는 후속연구가 활발히 이루어고, 다양한 관점에서 농구 경기 데이터를 분석하고 해석하는 시도가 진행될 것으로 기대된다. #Basketball #Possession #Basketball analysis #Prediction of Winning Percentage #KBL
[논문]팀 스포츠 순위 예측을 위한 순환신경망 모델: 프로농구 플레이오프 중심으로
초록
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데이터과학은 데이터의 수가 늘어남에 따라 엔지니어링 기법과 분석을 위한 알고리즘이 고도화되면서 발전하고 있다. 자연어 처리, 이미지 처리, 추천시스템, 번역, 자율주행과 같은 영역에서는 기존에 문제를 푸는 방식이 아닌 데이터와 기계학습 중심의 문제 해결방법론이 성과를 내고 있다. 스포츠 영역에서도 데이터과학을 적용해 예측이나 패턴 인식을 하려는 시도가 늘어나고 있다.
본 연구에서는 스포츠 영역에 데이터과학의 문제해결방법을 적용하기 위해 문제를 발견하고 데이터를 직접 수집한 후에 모델링하여 결과를 분석하였다. 순환신경망으로 플…
데이터과학은 데이터의 수가 늘어남에 따라 엔지니어링 기법과 분석을 위한 알고리즘이 고도화되면서 발전하고 있다. 자연어 처리, 이미지 처리, 추천시스템, 번역, 자율주행과 같은 영역에서는 기존에 문제를 푸는 방식이 아닌 데이터와 기계학습 중심의 문제 해결방법론이 성과를 내고 있다. 스포츠 영역에서도 데이터과학을 적용해 예측이나 패턴 인식을 하려는 시도가 늘어나고 있다.
본 연구에서는 스포츠 영역에 데이터과학의 문제해결방법을 적용하기 위해 문제를 발견하고 데이터를 직접 수집한 후에 모델링하여 결과를 분석하였다. 순환신경망으로 플레이오프 순위를 예측하는 것을 문제로 설정하고, 웹데이터 수집도구로 순서가 존재하는 데이터인 한국프로농구의 정규리그와 플레이오프 공식기록을 수집하였다. 기록을 수집한 뒤에는 선수기반과 팀기반으로 플레이오프의 순위를 예측하는 순환신경망 모델을 구축하였다. 최적의 성능을 보이는 모델을 찾기 위해 신경망 모델의 성능을 높일 수 있는 방법들을 적용하였다. 실험 결과로 팀기반 신경망 모델은 플레이오프의 순위를 예측하는데 강점이 있고, 선수기반 신경망 모델은 정규리그의 순위를 인식하는데에 강점이 있음을 확인하였다.
본 연구를 통해 스포츠 영역은 데이터과학의 방법론을 적용할 수 있는 확장성이 큰 분야임을 확인하였다. 스포츠 활동에서 생산되는 바이오 데이터나 센서 데이터를 활용해 연구의 범위를 넓히거나 각 종목의 세부적인 패턴을 분석하는 방식으로 연구의 영역을 확장할 수 있다.
예측 틀려도 넘어가는 건 스포츠에서나 있는 일
스포츠와 예측
스포츠는 예측으로 시작해서 예측으로 끝난다고 해도 과언이 아니다. 이제 곧 시즌을 시작하는 미국 프로농구 NBA(National Basketball Association)를 떠올려 보자. 시즌 시작 전에는 올 시즌에 전년도 우승팀 골든스테이트 워리어스가 또다시 우승을 할지, 르브론 제임스, 스테판 커리, 케빈 듀랜트, 러셀 웨스트브룩이 얼마나 좋은 활약을 펼칠지, MVP 상은 누가 탈지, 또 신인왕은 누가 될지에 대한 예측이 각종 미디어와 팬 커뮤니티를 채운다. 시즌 중에는 다음날 있을 골든스테이트 워리어스와 클리블랜드 캐발리어스(Cleveland Cavaliers) 라이벌전의 승자가 누가 될지, 역대 최다 3점 슛 같은 주요 기록들이 언제쯤 달성될지, 어떤 선수가 트레이드 마감시한 직전에 팀을 옮길 것인지에 대해 전문가와 팬들이 날마다 새로운 예측을 내놓는다.
또 챔피언 결정전이 끝나기가 무섭게 우승팀이 내년에도 우승을 할 수 있을 것인지, 어떤 팀이 우승팀에 도전장을 던질 수 있을 것인지에 대한 분석들이 쏟아져 나온다. 한편 어떤 유망주들이 6월 말에 있을 NBA 드래프트에서 선발될 것인지와 같은 예측들이 다음 시즌이 시작될 때까지 끊이지 않고 나온다.
이처럼 예측 콘텐츠는 스포츠 시장에서 매우 잘 팔리는 중요한 상품이다. 만약 스포츠 소비자가 예측상품 또는 정보를 구하는 주된 이유가 불확실한 미래를 조금이라도 더 정확하게 내다보기 위한 것이라면 시장에 나와 있는 그 많은 예측상품들은 과연 살 만한 가치가 있을까? 수많은 예측들은 얼마나 정확하고 믿을 만한 것일까? 셀 수 없이 많은 종류의 상품들이 넘쳐남에도 불구하고 스포츠 시장에서 좋은 예측 상품을 구하는 것은 안타깝게도 매우 어렵다. 상품의 품질을 평가한 정보가 시장에 없을 뿐만 아니라 있다 하더라도 대다수 상품들의 품질이 매우 낮으며, 불량품을 파는 사람이나, 사는 사람이나 이를 대수롭지 않게 여기기 때문이다.
어떤 상품이든 품질은 상품 생산자에 대한 소비자의 신뢰와 미래 구매의도에 결정적인 영향을 미친다. 하지만 스포츠 시장에선 예측 상품의 품질을 평가조차 하지 않는 것이 관행이다. 예측 상품의 품질을 평가하는 데 가장 중요한 요소는 예측의 정확성일 것이다. 그런데 스포츠 분야에서 예측의 정확성을 기록하고 평가하는 일은 거의 없다. 예측은 제공하지만 그걸로 끝이다. 예측과 실제 결과를 비교하고, 비교 결과들을 추적 기록해 축적하는 것은 좀처럼 찾아보기 어렵다. 어떤 전문가의 ‘승패 예측 정확도’ 같은 자료를 본 적이 있는가? 거의 없을 것이다. 있다고 하더라도 일회성에 그치며 체계적으로 이러한 기록을 축적하고 평가한 자료는 없다. 상품의 품질 평가를 하지 못하고 있는 것이다.
이러니 상품의 품질이 어떻게 좋을 수 있겠는가? 간단한 자료만 분석해보더라도 스포츠 미디어상의 수많은 예측들의 평균적인 정확도가 무작위 추측(random guessing)보다 높지 않다는 것을 알 수 있다. 보통 스포츠팬들이 재미 삼아 하는 예측이 정확하지 않은 것이야 그리 놀라울 일도 아니고 걱정할 일도 아니다. 그 예측에서 정보를 얻는 소비자의 기대도 그 정도일 테니까 말이다. 하지만 소위 스포츠 전문가라는 사람들의 예측도 비전문가들과 크게 다르지 않다는 것은 문제가 있다. 많은 사람들이 스포츠 전문가들 의견에 귀를 기울이고 대가를 지불하는 이유는 그들이 전문지식과 분석기술을 활용해 일반인들보다 정확한 예측을 제공할 것이라는 기대 때문일 것이다.일례로 전미대학농구 챔피언십 전에 대학농구 전문가들이 위원회를 구성해 토너먼트에 참석할 상위 68개 팀을 결정하고 이 팀들에게 시드(seed)를 배정한다. 이때 시드가 높은 팀일수록 전문가들이 평가하기에 더 뛰어난 팀이고, 토너먼트에서 더 잘할 거라고 예측한 팀이다. 높은 시드를 받은 팀은 전문가들이 우승 가능성이 높다고 예측한 것이고, 시드가 높은 팀과 낮은 팀의 경기에서 전문가들은 시드가 높은 팀이 이길 것이라는 예측을 한 것으로 볼 수 있을 것이다. 따라서 전문가들의 예측이 정확하다면 해마다1번 시드를 받은 4팀이 모두 4강에 진출해야 하고 이들 팀들 중에서 우승팀이 나와야 할 것이다. 하지만 1번 시드를 받은 팀이 모두 4강에 진출한 경우는 1979년 시드제도가 도입된 이후 단 1번 밖에 없으며 전체 1번 시드를 받은 팀이 우승을 차지한 것도 고작 3번에 불과하다. 게다가 전체 시드 차이가 5에서 25까지 차이 나는 경우에도 하위 시드를 받은 팀이 상위 시드를 이긴 경우가 40%를 넘는다. 어떤 통계적 기준을 사용하더라도 전문가들이 내린 예측의 ‘품질’이 우수하다는 결론을 내리기 어려운 결과다. 흥미로운 것은 이러한 불량품, 즉 정확하지 않은 예측에 대한 스포츠 전문가와 소비자의 태도다. 불량품의 생산자, 즉 예측을 내어놓는 스포츠 전문가들은 자신들이 생산한 불량품, 빗나간 예측에 대해 책임감을 느끼지 않는다. 틀린 것에 문제가 있다고 생각하지 않으며 오히려 스포츠의 특성상 정확한 예측은 불가능할 뿐 아니라 그것이 스포츠의 묘미라고 정당화하려는 경향이 강하다.
더욱 신기한 것은 이런 불량품을 대하는 소비자들의 반응이다. 스포츠에서 예측의 목적이 정확한 정보를 얻는 것만은 아니다. 단순히 예측 자체를 즐기는 것이 목적인 경우도 많다. 아직도 많은 사람들이 재미 삼아 점을 치거나 사주팔자를 보는 것처럼 말이다. 하지만 이러한 재미삼아 보는 예측이 즐거울 수 있는 이유는 미래를 조금이라도 정확하게 내다보고 싶어 하는 희망 섞인 기대가 있기 때문이다. 따라서 예측의 정확성은 예측상품의 품질과 스포츠 소비자의 만족도를 결정하는 중요한 요인이 돼야 할 것이다. 하지만 스포츠 소비자들은 불량품, 잘못된 예측에 대해 매우 관대하다. 전문가들이 지난번에 틀린 예측을 했어도, 또 같은 전문가들의 예측을 통해 정보를 구하는 경우가 허다하다. 아니, 정보를 구하기 전에 예측을 제공하는 전문가가 그동안 얼마나 정확하게 예측을 했는지 확인하는 일도 거의 없다. 이렇게 스포츠 전문가도 소비자도 예측의 정확성을 그다지 중요하게 생각하지 않으니 정확성을 높이는 데 소홀한 경향이 생기고 예측 상품의 품질이 떨어지는 일이 되풀이되는 것이다.
여기까지 예측이 빈번하고 쉽게 눈에 띄는 스포츠 분야에서 예측의 문제점에 대해서 이야기했다. 사실 위와 같은 현상은 스포츠 분야에서만 일어나는 일이 아니라 비즈니스 세계에서도 만연한 일이다. 사실 비즈니스 영역에서 문제의 심각성이 더 크다고 볼 수 있다. 비즈니스에서 잘못된 예측은 스포츠 분야보다 훨씬 큰 악영향을 끼칠 수 있기 때문이다. 스포츠 전문가들이 전미대학농구 챔피언을 맞추지 못한 것은 예측을 믿은 스포츠 소비자들에게 큰 피해를 주지 않는다. 반면에 ‘A 기업의 올 하반기 매출액이 25% 상승할 것이다’와 같은 예측은 빗나갈 경우 기업의 투자자들에게 막대한 손실을 입힐 수 있다. 이러한 정확한 예측의 중요성에도 불구하고 시장에서 품질 좋은 예측 상품을 구매하는 것은 매우 어렵다. 예측 상품의 품질에 대해 소비자도, 생산자도 중요성을 인식하지 못하고, 품질에 대한 정보를 찾기 어려우며, 애초에 품질 좋은 상품 자체가 드물기 때문이다.
예측이 정확하지 못한 이유는 통계와 확률에 대한 이해 부족, 전문성에 대한 과신, 예측자의 인지편향, 다른 사람에게 영향을 미치려는 욕구, 명성에 대한 걱정 등 다양한 이유가 있을 수 있겠다. 하지만 예측의 정확성이 가질 수밖에 없는 근본적인 한계, 즉 미래의 불확실성을 방패막 삼아 예측의 중요성을 모른 척하고 책임을 회피하려는 자세가 가장 큰 원인이라는 것을 스포츠 사례들을 살펴보면 알 수 있다.
‘초예측력(Superforecasting)’의 저자 필립 테틀락은 인간 판단력(Judgement)이 근본적으로 한계가 있지만 미래를 보다 정확하게 예측하는 일이 불가능한 일이 아니며 훈련을 통해 예측의 정확성을 높일 수 있다는 오랜 연구 결과를 근거로 밝혔다. 또한 예측력을 높일 수 있는 다양한 방법들을 실험결과를 바탕으로 제시했다.
예측은 불가능한 일이라 포기할 일도 아니며, 방법을 몰라서 못하는 일도 아니다. 결국 필립 테틀락이 강조했듯 예측에 대해 책임감(accountability)을 가지고 열린 마음(open-minded)으로 예측을 향상 시킬 수 있다고 믿고 꾸준히 노력하는 것이 중요하다. 이것이 스포츠 전문가나 경영인 모두가 소비자에게 가치 있는 예측 상품, 정확한 예측 정보를 제공하기 위해 가장 필요로 하는 요소일 것이다.
김유겸 서울대 체육교육과 교수 [email protected]
필자는 서울대 체육교육과 학사와 석사를 거쳐 플로리다대에서 스포츠경영학 박사 학위를 받았다. 플로리다주립대에서 7년간 재직하며 종신교수직(tenure)을 받았다. 현재 서울대 체육교육과 교수로 재직하고 있다. 『Journal of Sport Management』 『Sport Marketing Quarterly』 『Sport Management Review』 등 국제 저명 학술지 편집위원과 대한농구협회 상임이사로 활동하고 있다. 『Journal of Sport Management』 『Sport Marketing Quarterly』 『Sport Management Review』 『European Sport Management Quarterly』 등 국제 저명 학술지에 80여 편의 논문을 발표했다.
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