Anmerkung der Redaktion: Anmerkung der Redaktion: Dieser Blog enthält ein Interview von Asa Whillock, Vice President und General Manager von Alteryx Machine Learning, mit dem internationalen Fußballstar Tim Howard.
Tim Howard hat mehr Länderspiele gespielt und Siege erzielt als jeder andere Torwart in der Geschichte des US-Fußballs. Als Amerikaner, der auch Teil des weltbekannten britischen Fußballteams Manchester United war, nahm Howard an drei Weltmeisterschaften teil und hält den Titel eines MLS All-Star sowie den Rekord für die meisten gehaltenen Torschüsse in einem einzigen Spiel. Derzeit ist er Sportchef und Miteigentümer des FC Memphis 901, Studioanalyst für NBC Sports und ein sehr aktiver Vater fußballspielender Kinder, im Englischen liebevoll „Soccer Dad“ genannt.
Kürzlich habe ich mich mit Tim darüber unterhalten, wie ihm Analysen bei Planung, Sieg und Aufstieg an die Spitze dieses hart umkämpften internationalen Sports geholfen haben. Dabei haben wir uns die Rolle von Analysen bei der Teamrekrutierung, der Formulierung von Strategien, der Spielvorbereitung und vielem mehr angeschaut. Wir haben auch das Potenzial von Machine Learning und der Cloud erörtert, und wie sie modernen Analysen einen willkommenen Impuls verleihen.
Ein wichtiger Moment für Tim war ein Elfmeterschießen gegen Manchester United. Mit 90.000 Menschen, die sich das Halbfinale im englischen Wembley Stadium anschauen, vergleicht Tim das mit dem Erlegen eines Drachen. „[Vor dem Spiel] saßen mein Torwarttrainer und ich in einem dunklen Hörsaal, um alle Torschützen und Statistiken durchzugehen“, erinnerte er sich. „Manchmal werden Auswechselspieler eingesetzt, also mussten wir jeden einzelnen Spieler analysieren: Haben sie für ihre Nationalmannschaft schon mal einen Elfmeter geschossen? Für frühere Clubs? Ging der Schuss nach links oder rechts? Wir haben wirklich jeden einzelnen Winkel abgedeckt.“
Tim hatte auf ein Unentschieden gehofft, weil er dank seiner Analyse ungefähr wusste, welche Spieler Manchester als ihre ersten fünf oder zehn Schützen auswählen würde und wie sie spielen würden. Als das Elfmeterschießen tatsächlich kam, sagte er: „Ich war so unglaublich zuversichtlich, dass ich zwei Schüsse halten würde, und mit zwei von fünf [würden wir wahrscheinlich gewinnen]. Ich erinnere mich noch daran, dass ich mit einem Grinsen im Gesicht dachte, „Wow“. Ich hatte das Gefühl, dass wir es wirklich richtig gemacht haben und die Analysen stimmten.“
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Und Tim hat im Laufe seiner Torhüterkarriere unzählige andere Male Analysen eingesetzt. „Jeder im Sport sucht nach dem einen zusätzlichen Prozent“, meint er. „Ich selbst habe mich mit Stürmern und ihren Tendenzen beschäftigt. Ich habe mir die Winkel angesehen, die sie bevorzugen, und auch welche Kombinationen ihnen gefallen: kurzer Pfosten, langer Pfosten. Die Coaches gestalteten dann ihre Trainingseinheiten auf Basis dieser Statistiken. Das Selbstvertrauen, dass ich dadurch gewann, verschaffte mir einen zusätzlichen Vorteil.“ Andere wichtige Statistiken, die Tim in seiner Analyse verwendet hat, sind erwartete Tore, Ballbesitz und „Heat Maps“, die Aktivitäten auf dem Feld zeigen.
Auch in seiner jüngsten Rolle als Miteigentümer und Sportchef schätzt Tim Analysen: „Bei der Spieler-Rekrutierung und beim Scouting machen Analysen und Statistiken wahrscheinlich 90 % des Jobs aus.“ Er fügt hinzu: „Man muss sich auf sein Bauchgefühl verlassen, aber man gibt so viel Geld für diese Verträge aus, und wenn man sich irrt, ist man der Schuldige. Wir sprechen hier also über Statistiken zu hochintensivem Laufen, Verletzungen, länger andauernde Verletzungen, Tore und Assists sowie Strafraumeintritte. Wie oft bekommt ein Spieler in einem gefährlichen Bereich Flanken?“
Nachdem ich mit Tim geplaudert hatte, zeigte unsere Mitarbeiterin Monica Cisneros in einer kurzen Demo, wie mit Analysen Fußballergebnisse vorhergesagt werden können. Mithilfe der Alteryx Analytics Cloud suchte sie die wichtigsten Kenndaten, die das Ergebnis eines Spiels beeinflussen können. Sie stellte fest, dass die Gewinnchancen einer Mannschaft drastisch steigen, wenn sie mehr als 50 % der Zeit in Ballbesitz ist, wobei die Genauigkeit, die Anzahl der erfolgreichen Pässe der gegnerischen Mannschaft und der Prozentsatz der Zeit, in der sie den Ball in ihrem Besitz hat, die drei wichtigsten Faktoren für den Erfolg sind.
Um die vorbereiteten Daten an Alteryx Machine Learning weiterzugeben, nutzte sie die freigegebene Datenbibliothek (Shared Data Library) – eine zukünftige Funktion der Alteryx Analytics Cloud. „Alteryx Machine Learning ermöglicht es uns, Modelle automatisch zu erstellen, ohne über Data-Science-Kenntnisse verfügen zu müssen“, erklärte Monica. Sie nutzte die Alteryx Analytics Cloud, um ein Dataset aus Rohdaten in ein vorbereitetes Machine Learning-Modell zu übertragen – eine perfekte Lösung für Anwendende ohne technischen Hintergrund.
Sehen Sie sich das On-Demand-Webinar an und nutzen Sie die Prognosefähigkeit von Analytics für Ihr Team. Und wenn Sie noch immer Tabellenkalkulationen für Analysen verwenden, passen Sie auf, dass Sie nicht in der Amateurliga hängenbleiben. Wenn Sie erfahren möchten, wie Sie Ihre Gewinnstrategie umsetzen können, nehmen Sie Kontakt zu uns auf und fordern Sie eine kostenlose Demo von Alteryx Machine Learning an.
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