אנליטיקס למתחילים (1)/ אדיר ונונו

אדיר ונונו חוקר את כניסת הטכנולוגיה ושיטת הניתוח הסטטיסטי ל-NBA, בחוג למדע, חברה וטכנולוגיה באוניברסיטת בר-אילן.

=======================================================

״הלו, פופוביץ׳, האייפד הקפיץ הודעה שההרכב שהעלית לא יעיל בכלל״

(או: איך המכונות משפיעות על הכדורסל) / חלק ראשון

 

מה שהיה היה

כשדאג קולינס התחיל לאמן את הבולס ב-1986 אף אחד לא דמיין שאפשר להתייחס לכדורסל כמעבדה לניסויים מדעיים. 25 שנה מאוחר יותר ואף אחד ב-NBA לא מבין איך אפשר היה לנתח כדורסל בלי מספרים ואלגוריתמים. כשהבולס הלכו מכות עם ״הילדים הרעים״ מדטרויט אף אחד גם לא תיאר לעצמו שהמחקרים האלה ישנו את המשחק בצורה כל כך דרמטית ובמקום התגוששות בין ענקים שדוחפים את הכדור לצבע, נעקוב אחרי כדור שמחליף ידיים כל כך הרבה פעמים ושמשוגר ממרחק של יותר משמונה מטר באופן קבוע.

בנובמבר 2012, כשקולינס היה כבר מאמן ותיק ומנוסה, הוא הבהיר בשפה שלא משתמעת לשתי פנים שהאנאליטיקס הם לא כוס התה שלו, או כפי שהוא ניסח את זה: ״אם הייתי צריך להסתמך על אנאליטיקס הייתי יורה לעצמי בראש״. כמו דוד טרחן שמספר בנוסטלגיה על העולם התמים והטוב שהיה בצעירותו, גם קולינס אהב לספר לכל עיתונאי שפגש שהוא לא צריך טכנולוגיה מתקדמת ושכל האנאליטיקס שהוא צריך מסתתרים בראש ובבטן. העמדה של קולינס מפתיעה בהתחשב בעובדה שהוא היה ידוע בתור אנציקלופדיה מהלכת של מספרים וסטטיסטיקות, אבל ההתנגדות לטכנולוגיה החדשה היתה חזקה ממנו.

קולינס גילה מאוחר מדי שהכדורסל שהוא חושב שהוא רואה הוא לא אותו הכדורסל שבאמת משחקים על המגרש. אחרי תקופה קצרה שבה קבוצות המשיכו לנסות לעבוד לפי האסכולה הישנה, הם הגיעו למסקנה שצריך לעבור הלאה ולהשלים עם הטכנולוגיה החדשה.

 

מבחן העין

עד לפני עשור בערך המבחן להערכת שחקנים ב-NBA היה ״מבחן העין״. בעלי התפקידים בליגה ניתחו את הסטטיסטיקות הבסיסיות של השחקנים כמובן אבל הם הסתמכו בעיקר על טביעת העין שלהם, מבחן סובייקטיבי שמבוסס על תחושות בטן וכמה מספרים שמופיעים על לוח התוצאות. לפני עשרים שנה ״מבחן העין״ אמנם היה מצליח לזהות את הייחודיות של גורדון היוורד מיוטה, אבל גם המוכשרים שבסקאוטים לא היו יכולים להריץ בדיקה שמתחילה ב-1946 ומראה שהיוורד הוא תופעה נדירה בהיסטוריה של הכדורסל – הוא קולע את 22 הנקודות שלו למשחק בפחות מ-16 זריקות למשחק. קווין אוקונור מ-TheRinger הראה שמאז הקמת הליגה היו רק 21 שחקנים שקלעו מעל 22 נקודות בפחות מ-16 זריקות. זו רשימה יוקרתית – רק 5% מהשחקנים שקלעו מעל 22 נקודות למשחק בעונה מופיעים בה והיא מעידה על היכולת של שחקן לייצר נקודות בלי לכפות את עצמו על המשחק ולבזבז הזדמנויות זריקה טובות עבור החברים שלו. הייוורד הוא אופציה שנייה או שלישית ביוטה והגדולה שלו נעוצה ביכולת למלא את התפקיד המיוחד שהמאמן קווין סניידר הקצה לו.

 

משהו שנקרא ״האינטרנט״

בתחילת שנת 2000, כשלמארק צוקרברג רק התחיל לגדול שפם ו-MSN היה האתר הכי פופולארי בארה״ב, כמה עכברי כדורסל החליטו לפתוח את ״האגודה למחקר מקצועי בכדורסל״ (APBR Group). האינטרנט היה אז תופעה חדשה יחסית והעובדה שאנשים היו יכולים להשתתף בדיונים בלי קשר למקום המגורים שלהם נחשב לפלא. עד אותו הרגע הסתובבו בעולם חבר׳ה שהיו בטוחים שיש להם הפרעת אישיות ייחודית, שרק הם אוהבים לשנן נתונים סטטיסטיים ממשחקי כדורסל. לאט לאט הם גילו שמפוזרים בעולם עוד כמה אנשים כמוהם.

ב-10 לפברואר 2001, בחור בשם דין אוליבר פרסם פוסט בפורום של האגודה: ״כדי שהקבוצה תצא לדרך״, אוליבר כתב, ״אני חושב שהדבר הכי חשוב זה לזהות כמה מהשאלות החשובות ביותר בכדורסל״. אחרי שהוא מנה את השאלות חברי הקבוצה ניהלו דיונים ארוכים שנועדו לפתור אותן. בתקופה ההיא קבוצות ב-NBA בכלל לא התעניינו בניתוח סטטיסטי מסובך כזה. ״כדורסל הוא משחק פשוט״, הם חזרו ואמרו, ״המטרה שלך היא לקחת את הכדור כמה שיותר קרוב לסל ולהניח אותו בטבעת״. ובכל זאת, ככל שהזמן עבר היה קשה יותר להתעלם מהתובנות שהועלו בדיונים שהתקיימו בפורום של Yahoo. ההמחשה הכי טובה לכוח העולה של ״החנונים״ שהתעניינו בנוסחאות וכדורסל ולמושג המוגבל שהיה לאנשי המקצוע בליגה מופיעה במייל שאחד ממנהלי הקבוצות שלח לאתר הסטטיסטיקות 82games.com: ״האם תוכלו בבקשה להוסיף לנתוני הריבאונדים גם את אחוז הריבאונדים ששחקן לקח אחרי זריקה שלו?״

לאורך השנים הדיונים בפורום התפתחו וספרים לניתוח סטטיסטי של כדורסל התפרסמו, אבל הליגה עדיין לא מצאה עניין גדול בדיונים של החובבנים. ואז, בשנת 2003, הסופר מייקל לואיס פרסם את רב המכר ״מאניבול״, סיפור על קבוצת בייסבול קטנה ודלת תקציב מאוקלנד שהגיע לפלייאוף בזכות ניתוח סטטיסטי מתקדם וכנגד כל הסיכויים. ההשפעה של הספר על התרבות והספורט בארה״ב היתה בלתי נתפסת. יצאו ספרים ומאמרים אקדמיים שכולם מאניבול – ״מאניבול לשיטות חינוך״, ״מאניבול להפקת סרטים״, ״מאניבול לחקלאות״ ועוד ועוד. אנשים התחילו לסדר את העולם במספרים וקבוצות ב-NBA נחרדו מהמחשבה שאחת מהן תעשה איזה ״מאניבול לכדורסל״ ותגנוב להם שחקנים מתחת לאף.

דריל מורי, הג׳נרל מנג׳ר של הרוקטס, היה מהראשונים שחקרו את הערך שיש בניתוח האנאליטי של הכדורסל. וכך הוא הגדיר את המטרה של האנאליטיקס: ״לייצר יותר ניצחונות עבור פחות כסף״.

המהלך שהוכיח את החשיבות של האנאליטיקס בצורה הכי מובהקת היה הטרייד שהעביר את ג׳יימס הארדן מאוקלהומה לרוקטס באוקטובר 2012. גם לפני הטרייד היה ברור שהשחקן השישי של אוקלוהומה הוא שחקן גדול, אבל רק אחרי שהארדן לבש את הגופיה האדומה של הרוקטס התגלה שהוא יכול להיות הכוכב הבלתי מעורער של קבוצת פלייאוף מכובדת. דריל מורי ידע את כל זה הרבה לפני כולם בזכות השיטות של אותם ״חנונים״ שצ׳ארלס בארקלי מרוויח כסף מללעוג להם. בשלב הזה גם הקבוצות הבודדות שעדיין האמינו בחושים התאפסו על עצמן וגייסו צוותי אנאליטיקס ואנשי הנהלה שמתמחים בתחום.

אותו דאג קולינס, שרק בנובמבר 2012 העדיף לפוצץ לעצמו את הראש לפני שהוא משתמש באנאליטיקס, התפטר באפריל 2013 כי הוא רצה לבלות יותר עם המשפחה. יכול להיות. מה שבטוח הוא שבאותה הזדמנות ה-76ers החליטו לפטר עוד אחד שלא אהב מספרים, הג׳נרל מנג׳ר טוני דילאו שעבד בקבוצה 23 שנים, ומינו במקומו את סם הינקי בן ה-36 שעבד אצל מורי ברוקטס ולמד את כל מה שצריך לדעת על נוסחאות וכדורסל.

 

SportsVU

בעונת 2013-14 הליגה החליטה לחייב את הקבוצות להתקין בכל אולם ביתי את מערכת המצלמות של SportVU, חברה ישראלית שמשתמשת בטכנולוגיה למעקב אחרי טילים שפותחה עבור צה״ל. יותר מזה, הנהלת הליגה הורתה לקבוצות לשתף את כל המידע שהן אוספות במשחקים הביתיים שלה עם יתר הקבוצות בליגה. דבר אחד היא לא חייבה אותן לעשות – אף קבוצה לא מחויבת לשתף את היריבה שלה בשיטות הניתוח שהיא עורכת אלא רק במידע הגולמי שהצטבר אצלה. וזו בדיוק העבודה הקשה, איך לעזאזל מגיעים למסקנות הגיוניות מכל כך הרבה נתונים?

טורונטו, למשל, היתה בן הקבוצות הראשונות בליגה שפיתחה אלגוריתמים שיפיקו עבורה מידע בעל ערך. במשך יותר מחמש שנים ישבו בטורונטו מומחים למתמטיקה, תוכנה וכדורסל ופיתחו שיטות שונות להערכת היעילות של תרגילי התקפה, שיטות הגנה ועוד.

הנה לכם וידאו שבו אפשר לראות איך שחקני NBA הופכים לנקודות על מסך מחשב. ב-2013 הטורונטו רפטורס, שהיתה אחת מהקבוצות הראשונות שאמצו את הטכנולוגיה החדשה, חשפה באתר Grantland (שכבר ירד מהאוויר) דוגמאות לשיטות הניתוח שלהם.

הסגמנט הזה מציג משחק ישן בין הניו-יורק ניקס לרפטורס (22.2.2013). הנקודות הכחולות מייצגות את שחקני הניקס שמניעים את הכדור (שמסומן כנקודה צהובה) ומתקיפים את הסל של שחקני הרפטורס (נקודות לבנות). התרגיל הזה מאפשר לצוות האימון של הרפטורס להבין למשל מתי ואיפה כרמלו אנתוני (נקודה לבנה מספר 7) וטייסון צ׳נדלר (מס׳ 6) ביצעו פיק-אנד-רול, האם התרגיל היה מוצלח, האם שחקן ההגנה שלהם התרשל, מאיפה הכדור נזרק ועוד ועוד נתונים. צוותי האנאליטיקס לא הפכו את השחקנים לנקודות כי יותר נוח להם לצפות כך במשחק, אלא כי בצורה הזו קל לבודד מהלכים קבוצתיים ואישיים ולקטלג אותם תחת אותן קטגוריות. המערכת יכולה לשלוף נתונים על פי שאילתות שונות שמפנים אליה (באמצעות קוד כמובן): מהו הערך של כל מהלכי הפיק אנד רול שהסתיימו בזריקה מחצי מרחק; מהו התרגיל ההגנתי הכי פחות אפקטיבי כנגד בידודים של שחקן גבוה; באיזה מהתרגילים שהרצנו במהלך העונה האחרונה, אחד מהגארדים התפנה לזריקה חופשית מהפינה; מי מהשחקנים בליגה זורק באחוזים גבוהים אבל בוחר לקחת זריקות רעות, וכו׳.

מה שיותר מעניין הוא שהרפטורס הצליחו לפתח תוכנה שעושה סימולציה למקרה שבו ההגנה שלה היתה מתפקדת בצורה אידיאלית, ולבחון האם ההתקפה היתה מצליחה לקלוע סל. ראו את ״שחקני הרפאים״ שמסומנים בעיגולים השחורים הריקים, והם למעשה רק סימולציה שלא קרתה על המגרש באמת.

אפשר לראות איך ״שחקני הרפאים״ נעים בסמוך לשחקני ההגנה של הרפטורס (נקודות לבנות) אבל ״מתקנים״ את הפעולות שקרו בפועל כדי לבחון מה היה קורה אם הרפטורס היו שומרים כפי שהם היו אמורים לשמור לפי תוכנית המשחק של דווין קייסי. את הסימולציות האלה הרפטורס יכולים להריץ על כל סוגי ההתקפות בליגה, לחלק אותן לסוגים, הרכבים, אסטרטגיות משחק, תרגילים ספציפיים וכו׳, ולנסות להגיע למסקנות לגבי שיטת ההגנה הכי יעילה נגד סוג התקפה כזה או אחר. ואת כל זה הקבוצות עושות בלי להטריח את השחקנים באימונים מייגעים ואינסופיים. הם ממילא לא היו עומדים במאות הסימולציות שהמחשב יכול להריץ בחצי שנייה. כתוצאה מהנתונים שהרפטורס אספו בעונת 2013 הם גילו שההגנה שלהם עובדת בצורה יעילה יותר כשהשחקנים יוצאים לחילופים אגרסיביים.

שיטות הניתוח האלה הן רק קצה הקרחון. הטענה של אנשי האנאליטיקס היא שהיום אפשר למדוד את מה שעד לא מזמן היה בלתי ניתן למדידה. הערך הכלכלי שטמון במידע העצום שנאגר אצל הקבוצות עודד את הקמתן של עשרות חברות טכנולוגיה שמתמחות בפיתוח אלגוריתמים שיעזרו לקבוצות להגיע למסקנות בצורה אוטומטית ולהציע אפשרויות פעולה לצוות המאמנים שצריך לשקול אותן כנגד תחושות הבטן והניסיון שהצטבר אצלם.

 

אייפופ (The iPop)

חברות טכנולוגיה מספקות לקבוצות NBA ניתוח נתונים בזמן אמת. תחשבו על מאמן שמקבל הודעת פוש לאייפון שמודיעה לו שזה הזמן הכי טוב לקחת טיים-אאוט או להוציא את לברון למנוחה, או שהוא מקבל עדכון: תחת הרכב השחקנים של היריבה ברגע זה, מומלץ לשחק פיק-אנד-רול בין הגבוהים וכו׳.

אם הנתונים מספקים לנו מסקנות בעלות ערך בצורה שלא תלויה בתחושות הבטן של המאמנים וצוות ההנהלה, האם ייתכן ולא נצטרך אותם כבר בעוד כמה שנים?

מנחם לס

מנהל הופס. הזקן והוותיק מכולם בצוות. מנסה לכתוב יומית - כל זמן שאוכל!
Subscribe
Notify of
35 Comments
Oldest
Newest Most Voted
Inline Feedbacks
View all comments
עידן עופר
עידן עופר
17/04/2017 14:21:01

פוסט מעולה וחשוב, תודה רבה !

Acheshin
Acheshin
17/04/2017 19:30:25

+1

אפלטון
אפלטון
17/04/2017 14:53:34

מעולה!
עוד טכנולוגיה שמשתמשים בה בעיקר באימונים כי הליגה לא מרשה עדיין שימוש בטכנולוגיה בזמן משחקים הוא מעקב ביומטרי על קצב הלב ורמת האנרגיה של השחקנים בכל תנועה.
כבר 15 קבוצות nba משתמשות בטכנולוגיה של חברת Catapulte.
הבעיה שהספורט הופך יותר ויותר דומה למשחק מחשב מאשר מה שאנחנו מכירים כספורט. אני לא יודע מתי ואם זה יפגע במשחק כשהמציאות מתערבבת עם העולם הווירטואלי.
נראה לי שלאנשים מעל גיל 30 זה מרגיש מוזר אבל לכאן הליגה הולכת ועוד כמה שנים המשחקים הווירטואליים יהיו זהים כמעט לחלוטין למשחק האמיתי.

עגל
עגל
17/04/2017 18:44:58
Reply to  אפלטון

אנחנו הולכים ונהיים סייבורגים. אפשר להצמיד חיישנים לכל איבר בגוף ולדעת את כל מה שחשוב.
הדבר היחיד שקשה לדעת הוא מה שעובר בראש של השחקן.
(ישנם nut cases שלא הייתי רוצה לדעת מה עובר עליהם)

איתי
איתי
17/04/2017 15:22:28

טור פנטסטי.
כמו בכל דבר בחיים שלנו , התפקוד האנושי מצטמצם ליכולת קבלת החלטות , תזמון נכון , אומץ ועמידה בלחצים כשאתה בעמדת מיעוט וכו' …. כל הכלים המודרניים לא יחליפו זאת אלא רק ימליצו המלצות טובות יותר או פחות.

שי אבן צור
שי אבן צור
17/04/2017 23:08:04
Reply to  איתי

1+

נתן
נתן
17/04/2017 15:23:17

מה שאני מבין שבארקלי התכוון להגיד הוא, שבאן בי איי מנצחים עם כישרון ולא עם אנליטיקס.
ניתוח סטטיסטי יכול להיות עזר מצויין למאמן מאחר והוא פשוט מוסיף מימד שלא היה קיים לפני, ומי לא רוצה עוד עזרה? אבל איפה ההוכחה לקבוצה שלקחה אליפות עם אנליטיקס?
אם לדריל מוריי יש כל כך הרבה מידע, איפה ההישגים המרשימים של יוסטון? ובשביל מה הוא צריך את ד'אנטוני?

Mbk
Mbk
17/04/2017 15:26:18

פוסט אדיר ! וענונו
אני מבין את קולינס גם בתעשייות המתקדמות ביותר יהיה מי שיעדיף את הישן על החדש
לדעתי לתחושת הבטן יש משקל,צריך לעשות שימוש במספרים אבל מאמן טוב ידע לנהל משחק
אנלטיקס לא יצליח לנבא מספרים ביום נתון של שחקן נתון
לפעמים זה לא רק המספר אלא הניתוח שמעבר לכך מול מי ואיך המספרים הושגו ובאיזה דקות למרות שכיום רמת הסטסיטקה היא בלתי נתפסת
להבדיל מבייסבול בכדורסל צריך גם סנטימטרים

מתן גילור
מתן גילור
17/04/2017 15:39:01

מעולה.

מנחם לס
מנחם לס
17/04/2017 15:51:48

מעולה וחשוב. גם כתוב מצויין. . וכמובן שלאנליטיקס ניתן להוסיף פרק שלם על טכנולוגיות חדשות כמו ה-"SMART BALL" של אדידאס (שכתבתי עליו לפני איזה שנה-שנתיים) והגוגלס לעיניים שכתבתי גם עליהם שמראים לקוורטרבק או לשחקן כדורסל דברים שקורים מאחורי ראשו, בשלושה ממדים ומה לא, ומשקפי השחייה העוזרים לשחיין לדעת את מצב יריביו, ועוד עשרות המצאות, כל הזמן, שעוזרות למאמנים ולאתלטים בקבלת אינפורמציה שאף פעם לא היתה להם לפני כן.

פומה
פומה
17/04/2017 16:11:56

פנטסטי .
בגדול קולינס היה תמיד מאמן גרוע כך שאף פעם לא הבנתי איך השחקן שהעיף אותו שכר אותו לאמן את הקבוצה שניהל …
ושנית כתיבה נהדרת, ועל כך נשאר רק להגיד כי למחשבים יש עוד דרך ארוכה .
זה לא אומר שלא כדאי או שוה ללמוד את השיטות ולהיעזר בהן .
ואת הדברים האלו כותב מישהו שהתאמן בגיל 50 עם קבוצת ילדים ברכיבת חד אופן .

רועי ויינברג
17/04/2017 16:58:38

אחלה מאמר. אני מסכים שהכיוון הוא כמה שיותר אנלטיקס והישום שלהן משמעותי – מאמן שלא אוהב אנליטקס ימצא את עצמו מחוץ לליגה.

מחכה לחלקים הבאים בסדרה.

גיא הרשע
גיא הרשע
17/04/2017 17:19:44

יוצא מן הכלל!

נמרוד
נמרוד
17/04/2017 17:50:26

מאמר מרתק, תודה רבה

עגל
עגל
17/04/2017 18:43:30

מאמר מצוין על נושא מאוד חשוב, שגם כתוב בצורה מעולה.
תודה וחן-חן! (עוד אומרים ככה?)
זו לא בעיה לעשות ניתוח סטטיסטי של נטיות של שחקן מסוים או של קבוצה שלמה. השאלה היא מה לעשות עם עודף הנתונים.
באופן ספציפי, הבעיה היא איך מאמן לוקח פרט אחד או שניים ועליהם "לוחץ חזק". לדוגמא מאמן רואה שהקבוצה היריבה לא מביאה עזרה על הסנטר שלו וזה יוצר אפשרות מסירה לכיוון שחקן X, מכאן מתבקש תרגיל שינצל את זה.
הרי ישנם המון פריטים כאלה שניתן לחלץ מהאנליטיקס אבל המאמן צריך לחלץ את המוץ מהשעורה ולהחליט מה חשוב ומה יעבוד.
הוא גם צריך להיות פסיכולוג ולדעת מה יתאים "לאנשים שלו". אם השחקן שלך הוא כוכב הוא עלול למחוק את התרגיל שלך אם הוא לא לרוחו (לברון, סקוטי פיפן . . .)

המשגיח
המשגיח
17/04/2017 18:45:03

פוסט מדהים. השכלתי

שייקה
שייקה
17/04/2017 19:07:45

מרתק ממש

מאמין שמאמנים יישארו, אבל התפקיד שלהם יעוצב בצורה אחרת. אף אחד לא ייקח את מה שהבנאדם נותן למשחק, אבל הבנאדם יצטרך להתאים את עצמו (המומחיות שלו, הרי) למציאות. כמו שהסנטרים לא נעלמים אלא רק משנים את ייעודם ותפקידם.

אריק
אריק
17/04/2017 19:46:54
Reply to  שייקה

פוסט נהדר תודה!

אין ספק שזה הכיוון בליגה ובכלל. אבל מה שתמיד ישאר זה העניין של הרגשות של בני האדם (כל עוד עדיין בני האדם ימשיכו לשחק). כך שתפקיד המאמן יהיה יותר לווסת את הרגשות של חברי הקבוצה שלא ולעביר להם בצורה יעילה וטובה את מה שהנתונים אומרים…

Berch
Berch
17/04/2017 20:12:52

אנליטיקס לא יכול להלהיב קבוצה ולהוציא אותה מבור מנטאלי…
עד שזה יקרה תפקיד המאמן ישאר
🙂
אחלה טור

שייקה
שייקה
17/04/2017 20:50:48
Reply to  Berch

למה ככה…

תחשוב על זה. אתה שחקן מיואש, התסכול בשמיים, העיניים ברצפה… פתאום יוצא לך איזה רובוט שנראה כמו פופוביץ', ומעודד אותך עם איזה חיקוי של טימי (או שימי ריגר, מה שתבחר). לא תרומם רוחך?

ויסקונסין
ויסקונסין
17/04/2017 21:26:59

מעניין מאד,תודה אדיר

גיא א
גיא א
17/04/2017 21:31:37

טור מצוין – אני אשמח לקרוא עוד על הנושא

מיקי
מיקי
17/04/2017 22:24:09

+10

א.ב
א.ב
17/04/2017 22:36:08

מצוין

יאיר
יאיר
17/04/2017 23:38:18

ממש ממש מעניין. אני מכיר כמה מאמנים שגם מחשב עם 640k היה עושה עבודה יותר טובה מהם…

תומש
תומש
17/04/2017 23:48:56

פוסט נהדר ומרתק. חורג מכדורסל. השאלה "מה ניתן למדידה" היא השאלה המרתקת ביותר בעולם

ברבור שחור
ברבור שחור
17/04/2017 23:59:03

אחלה מאמר הרמת פה…מעניין וקצת מדאיג

asi
asi
18/04/2017 0:05:28

חומר למחשבה. תודה

שגיא נאור
שגיא נאור
18/04/2017 3:24:56

מרתק וכתוב מצוין!
לא באמת התעמקתי על זה אבל אינטואיטיבית תמיד המחשבה שלי הלכה לכיוון ההתקפי, למשל הנושא השחוק של זריקת חצי מרחק והמעבר לשלשות. אין ספק שבהגנה האנליטיקס חשוב ונותן חומר למחשבה לא פחות כמו שהדגמת.

THE KING RUSSEL
THE KING RUSSEL
18/04/2017 9:01:09

אחלה טור ותודה תכלס אלה הטורים ברמה שהכי כיף לקורא וגם ההגשה וההנגשה מעולים

יובל
יובל
18/04/2017 9:47:38

טור פנטסטי! שאפו
לצערי זה גרם לי להרהר קצת בתפקידו של המאמן בעתיד.. אני תוהה מה יוכל מאמן לתת חוץ מלהיות פסיכולוג מצוין ומוטיבייטור אדיר..
האם העידן בו למאמן יש סיי בכל דבר בקבוצה נמצא לקראת הכחדה? עד כמה יש למאמן סיכוי להצליח?
האם בעוד שנים נראה אנליסט מומחה שמתעסק בפיתוח אלגוריתמים במחשב הופך למאמן ראשי ואת 'המאמן המסורתי' הופך למעיין עוזר מאמן או משהו כזה?

John
John
18/04/2017 16:17:37

טור מצויין! טכנולוגיה היא כאן להישאר ולהתפתח.

ori88
ori88
18/04/2017 16:33:38

נפלא ! למדתי עוד משהו היום.

למיטב ידיעתי גם בטניס יש שימוש באנליטיקס.
האם תוכל להרחיב על כך ?
(אני יודע שג'וקוביץ' לא מתלהב מזה, כרגע…)

משיח
משיח
18/04/2017 22:19:57

מעניין מאד

אדיר
אדיר
19/04/2017 12:44:29

חברים, תודה רבה על התגובות. אכתוב את החלק השני בקרוב.

אדיר