Novak Djokovic은 세르비아의 ATP 컵 캠페인 동안 통계를 확인합니다.
Wimbledon의 개막 주에 있어야 하는 Stats Perform News는 분석가 Craig O'Shannessy와의 인터뷰를 다시 방문합니다.
'그 경기가 끝날 무렵, Rafa의 마음은 스크램블 에그였습니다.'
Craig O'Shannessy는 독일 예선전이 2015년 All England Club에서 윔블던 2회 챔피언인 Rafael Nadal을 탈락시켰을 때 Dustin Brown의 코칭 팀의 일원이었습니다.
숫자, 패턴 및 데이터를 통해 호주의 선구자 O'Shannessy는 거의 5년 전 Nadal을 2라운드에 보내기 위한 게임 계획을 조정했습니다.
테니스공을 건조기에 사용하기
O'Shannessy는 1월에 열린 호주 오픈에 앞서 Stats Perform News에 '경기가 끝난 후 그것을 조직적인 혼란이라고 설명했습니다. '더스틴과 함께 있을 때 많은 경우 순수한 혼돈입니다. 때때로 그는 그것으로 이기고 때로는 집니다. 겔화되었던 것은 우리가 그의 혼돈을 조직하여 사람들이 그를 알지 못하게 하고 모든 지옥이 무너지고 있다고 생각하는 것을 보았을 것입니다. 반면에 나는 '우리가 완벽하게 이야기한 패턴을 달리고 있다'는 경기를 지켜보고 있습니다.
'라파가 하고 싶었던 것을 빼앗는 것입니다. 초반에 그를 공격하는 것, 포핸드로 그를 공격하는 것, 서브가 어디로 가는지 알기 때문에 리턴을 노리는 것, 드롭샷을 하고 그를 데려오는 것입니다. 불명.'
건염에 대한 교정기
교육 및 분석 분야의 세계적인 리더로 인정받는 O'Shannessy는 계속해서 스포츠를 변화시켜 왔습니다. 그는 2017년 수석 전략가로 노박 조코비치와 팀을 이뤄 세르비아인이 3년 만에 4개의 그랜드 슬램을 달성하는 데 도움을 주었습니다.
이제 2019 US 오픈 준결승 진출자 마테오 베레티니, 얀-레나드 스트러프, 알렉세이 포피린, 테니스 캐나다와 함께 일하면서 O'Shannessy는 선수들의 숫자를 세세하게 분석하고 있습니다.
인스타그램에서 이 게시물 보기님이 공유한 게시물 크레이그 오샤네시 (@coshannessy) 2018년 9월 10일 오전 3:59 PDT
스트러프(Struff)는 오샤네시(O'Shannessy)와 함께 기록 연장된 8번째 호주 오픈 타이틀을 향한 조코비치의 추구를 무산시키겠다고 위협했습니다. .
'매 경기마다 플레이어는 텍스트가 포함된 경기 전 보고서를 받고 플레이어가 무엇을 하고 싶어하는지에 대한 구체적인 세부 정보를 제공합니다. 특히 서브 패턴과 랠리 길이에 대한 많은 숫자, 표 및 그래프를 입력한 다음 비디오, '라고 말했다. '할 수 있는 한 여러 가지 방법으로 계속 망치질을 하고 승리 전략을 지원하면 됩니다.'
테니스 분석의 최전선에서 데이터는 어디까지 발전할 수 있습니까?
'아직 멀었다. 우리는 단지 표면을 긁고 있을 뿐입니다'라고 O'Shannessy는 말했습니다. '우리가 보는 많은 숫자와 데이터가 있지만 여전히 그것이 의미하는 바를 정확히 알지 못합니다. 앞으로 5년은 매우 중요할 것이며 우리는 지금보다 훨씬 더 많이 알게 될 것입니다. 우리는 여행의 시작 단계에 있습니다.'
Wii 테니스 패스트 서브
데이터와 패턴에 대해 O'Shannessy는 다음과 같이 덧붙였습니다. '예를 들어, 돌아올 때 모든 것을 다룰 수는 없습니다. 모든 것을 덮으려는 플레이어는 기본적으로 아무것도 덮지 않게 됩니다. 득점으로 보면 선수가 30-30이라면 정말 득점이 필요하다. 그들이 40-15에 있다면, 그들은 반드시 요점을 필요로 하지 않습니다.
'그래서 플레이어는 그 지점이 필요할 때 특정 위치에 끌리는 경향이 있고, 거기에 앉아서 기다리고 있으면 갑자기 그 지점의 이점이 완전히 뒤집어집니다. 반환자가 불균형 상태가 되는 대신 반환이 점점 더 세게 돌아오기 때문에 서버의 균형이 맞지 않습니다. 그들은 공격 대신 방어에 있습니다.
인스타그램에서 이 게시물 보기님이 공유한 게시물 크레이그 오샤네시 (@coshannessy) 2020년 3월 19일 오후 3시 28분(PDT)
'코칭 경력 초기에 저는 자연스럽게 상대를 크게 강조했습니다. 1년에 50경기를 뛰고 믿을 수 없는 경기를 했다고 생각하는 곳에서 2~3경기만 뛸 수 있다는 생각이었습니다. 나머지 47개는 당신의 B 또는 C 게임이 승리할 것입니다. 그래서 당신이 경이로운 테니스를 치는 것이 아니라 그들이 나쁜 플레이를 하도록 만드는 것이라는 것을 더 많이 이해할 수 있을 것입니다. 그 사고방식은 압박감을 없애고 코트의 반대편으로 전달합니다.'
눈부신 테니스화
그 다음이 인공지능이다. Stats Perform은 AI의 발전을 활용하여 업계에서 가장 풍부한 통찰력을 생성함으로써 스포츠 데이터의 진정한 힘을 활용하지만 테니스에서는 상대적으로 활용되지 않습니다.
O'Shannessy는 'AI는 매우 큰 데이터를 처리하고 이해할 수 있습니다. '퍼센트와 상황에 대한 예측을 할 수 있는 능력. 저는 이미 AI와 최종 결과를 통합하여 기본적으로 플레이어가 더 많은 경기에서 승리할 수 있도록 돕는 최선의 방법을 찾고 있습니다.'
세계 34위 Struff도 4월 Stats Perform News와의 인터뷰에서 AI와 숫자에 대한 자신의 생각을 공유했습니다.
AI가 테니스에서 더 중요해질 것인지 묻는 질문에 Struff는 '물론입니다. '다른 선수들이 그 지역에서 무엇을 하고 있는지 정확히 모릅니다. 당신은 항상 이러한 것들을 숨기려고 합니다. 그가 하는 일, 피트니스 훈련이 어떻게 생겼는지 등에 대해 이야기하고 싶어하는 사람은 아무도 없습니다.
올바른 테니스 라켓을 선택하는 방법
'모두가 자신을 숨기려고 하기 때문에 상대방은 어떤 일이 잘되고 있는지 아닌지를 보지 못합니다. 이것은 다른 사람들이 특정 내용을 복사하여 실제로 따라잡는 것을 방지하기 위한 것입니다. 그러나 이것은 확실히 올 것입니다.'
