网球中的各种 大数据
说到 数据分析 ，网球赛事中的各种数据呈现应该是最为频繁的，单从电视(参数 图片 文章)转播中我们就能频繁的看到每个选手发球速度等信息，并且每进行完一盘就能看到相关的技术统计，而“鹰眼”这样的高 科技 设备也是率先使用在网球中，因此相对于其他运动而言，各种最新的科学技术都率先应用在网球领域中，而 大数据 也同样如此。
IBMSlamTracker分析德约科维奇与穆雷在二发时的线路与球速
（注：本图片来自于澳大利亚网球公开赛视频直播画面）
从几年前开始，IBM等企业就为四大满贯、皇冠赛等重要赛事提供 大数据 分析服务，不但为球员和相关教练，而且也为电视直播提供帮助，因此我们才能在电视直播的过程中看到各种“高大上”的 数据分析 ，如球员在不同比赛中发球的轨迹和速度，以及击球点的位置及分布等等。
大数据 分析德约科维奇在澳网决赛和半决赛底线击球时的击球点对比
（注：本图片来自于澳大利亚网球公开赛视频直播画面）
同时经过IBMSlamTracker等这样专业的软件分析，还可以给职业球员一些比赛策略方面的建议，如今职业球员和教练都会通过这些 大数据 来制定比赛策略与战术。比如在2013年美国网球公开赛半决赛李娜与小威廉姆斯的比赛前，IBM通过对之前以往所有运动员比赛各种数据的分析和处理，提出了本场比赛获胜的三大关键要素：一发得分率要超过69%，4到9拍相持时的得分比例要超过48%，发球局30：30或者是DUECE时的得分率要超过67%。而当时李娜在比赛中只完成了第二个要素，小威则完成了第一和第三个指标，最终娜姐0：2不敌小威，没有拿到通往法拉盛球场的门票。
