随着大学足球的开始，我想我会用一些足球分析来开始这个赛季。与我以前的棒球应用程序不同，大学足球分析被证明是更具挑战性的。对我来说，第一组挑战来自以下：

*没有单一的数据来源。不像肖恩·拉曼的棒球数据库，大学足球似乎没有一个免费的原始和详细的数据来源。要获得多年来详细的比赛水平大学足球统计数据，南昌大数据，物联网公司，需要进入许多不同的个人网站，汇编和汇总其数据，然后将其组合在一起。

*数据管理问题。与大多数组织一样，足球也有其公平的数据管理问题。例如，企业管理应用，学校的名字没有单一的定义。像TCU这样的学校在一个来源中可以是另一个来源中的"德克萨斯基督教大学"。此外，缓慢变化的维度，如团队改变会议，影响会议层次和汇总。

*缺乏先进的分析和见解。大多数大学足球网站提供基本的指标和数据的基本视图，比如总排名和胜负记录。但他们没有提供任何先进的见解，关键指标，推动这些不同的团队的成功。

幸运的是，理财返利平台，现代分析工具，如SAP分析云，解决了许多这些问题。

谁是最好的团队？

我能够收集到的一个数据来源是1935年以来每所学校的历史记录——当时美联社第一次正式民意调查开始。在这段时间里，我们可以给前十名的球队排名。这些球队中的大多数来自十大和SEC。

有趣的事实#1：这些球队中的一支似乎不属于我们。博伊西州立大学的获胜率排名第五，是唯一一支没有很长成功历史的前五名球队。

有趣的事实#2：阿拉巴马州是唯一一支进入前五名的球队这四个类别中的5支球队——可能被认为是大学足球史上最成功的球队。有趣的是，南加州大学和俄亥俄州立大学已经证明在NFL中最成功地推动了球员的成功。

谁是最好的球员？

自2000年以来，我们可以根据每场比赛的TDs和码数来比较顶级的QBs、RBs和WRs。

有趣的事实#3：大学的成功并不等于NFL的成功。尽管有这些丰富的大学统计数据，但只有一小部分QBs、RBs和WRs在NFL水平上取得了成功（Jordy Nelson，LaDainian Tomlinson，马特·福特）。

为什么团队会赢？

虽然足球的历史很有趣，但在过去的十年里，这项运动已经发生了很大的变化——这使得我们更关注最近的统计数据。在过去的8个赛季里，我们可以在数据中看到以下内容：

你需要比其他球队得分更多才能获胜

效率最高的球队（进攻和防守每场比赛的码数）获胜

失误，控球时间，点球（虽然很重要）的重要性要小得多。

有趣的事实#4：如果你能控制每场比赛2码的差距（每场比赛获得的码数-每场比赛允许的码数），你就会赢。

主场重要吗？

显而易见的答案是肯定的，但让我们看看数字。主队赢了58%的时间，得分约2分，平均每场比赛多0.4码，在失误和罚球码有轻微的差异。

然而，这些统计数据是所有球队的总和。如果我们能钻入这个数据，我们可以看到它是少关于在客场比赛，更多的是关于你所效力的球队。

有趣的事实#5：好的球队似乎在任何地方都会赢，而坏的球队似乎在任何地方都会输。

这都意味着什么？

对我来说，分析告诉我：

（1）大学足球有一个数据问题。谁会想到像缓慢变化的维度、多对多的连接、主数据等常见的数据挑战会存在于大学足球中。但和大多数企业一样，每个人都有需要解决的数据挑战。

（2）旧的统计数据当我看足球的时候，播音员鼓吹赢得控球时间，赢得换人战斗，减少处罚。虽然这些很明显很重要，但是进攻和防守效率更重要。像完成百分比，每传球码数，自助建站源码，每冲码数（允许和允许）这样的统计数据结束了更重要的是

（3）人们需要的是分析而不是数据。虽然我们的文化热爱大学足球，而且有许多体育网站提供统计数据，但他们对这些数据提供的分析和见解很少，就像我们在上面看到的。这阻止了粉丝们从数据中看到整个故事。