生活磨人，對周遭事物的熱情難免漸漸消散，但是我們對體育賽事的熱情卻總是那麼激昂，不僅會搜尋相關資料、主動分享，更樂於討論。 如果將這樣的模式轉換到生活，就能重新思考學習的動力所在。 會使用製分產量主要是想知道球員能創造多少分數，跟棒球場上所謂的「勝率公式」有關，球隊可以用防禦率預估失分，如果再加上RC預估得分，那麼就可以預估勝場，也可以藉此評估自己離進入季後賽還缺多少分數。 棒球數據2023 往後幾年，華興中學與美和中學互有輸贏，至1979年榮工青少棒隊擊敗華興中學，打破青少棒、青棒賽事由華興、美和兩支球隊獨霸局面，開啟三強鼎立的新時代。
BP相對於BR和Fangraphs來說，相對比較冷門，其中主因在於它的內容大多需要付費。 如果不是太hardcore的球迷，或是對進階數據有極大興趣的人，大概就不需要。 至於wRC+（標準化加權得分創造），則是wOBA創造者Tom Tango利用wOBA，將另一個數據RC（得分創造）進行加權之後，又再標準化之後所得到的數據。
棒球數據: 相關新聞
數據部分，透過官方文字轉播或是官方直播頻道，球迷可以迅速取得相當精準的部分影像數據，如球的進壘點、各段速度等。 為什麼棒球迷這麼喜歡電影「魔球(Moneyball)」？ 相信有很大部分是受到運動家隊球團以數據分析的結果組成陣容且成就一代經典所驚艷，或者說，棒球迷太愛數據了。
如果您繼續使用本網站，我們將認定您接受並理解我們的隱私政策和服務條款。 舉例說明，七局下半滿壘兩出局，主隊一分落後的情況下，該打席關鍵性指數是5.9。 反之同樣是七局下半滿壘兩出局，但是主隊領先大於四分時，該打席關鍵性指數僅有0.4。 LI 將一場比賽分成 18 個半局，再將一個半局分成可能出現的 24 個上壘與出局狀態，再加上主隊領先或落後的分數，通常分為-4分到+4分等9個狀態。
棒球數據: 運動生物力學數據分析師
再來是一個中職根本的問題, 除了少數球員外, 大半球員調度都是工具人角色. 扣除場次不足球員外, 全年31個二壘手, 28個三壘手是什麼概念? 以蔣智賢為例, 明明他在一壘和三壘的出賽場次都不多, 但相對於一票工具人, 已經足夠讓他排上全聯盟一壘手第六和三壘手第三? 我想富邦把蔣智賢放三壘最好的理由就是一壘有林益全, 任何一個教練不用看數據都會這樣調度. 中職對戰組合少, 理論上可以短時間內收集到龐大而有意義的對戰數據. 但中職的投打失衡太明顯, 加上工具人太多, 在設計數據分析模型變得很困難, 也很容易變得沒有意義.
美國7月零售銷售增幅優於預期，雖然燃起美國經濟可以避免陷入衰退的希望，市場也憂心聯邦準備理事會（Fed）可能因此延長維持高利率的時間。 1971年，我國退出聯合國，又在1972年、1979年與日本、美國斷交。 處在國際外交艱難時代，臺灣少棒隊、青少棒隊與青棒隊參加世界大賽，電視與廣播媒體爭相轉播（圖9、圖10），以凝聚海內外同胞情感。 對曾熬夜守在電視機前看棒球賽轉播的國人而言，是最深刻的記憶之一。 每當中華小將奪得世界少棒、青少棒、青棒大賽冠軍，隨後就會出現舉國歡騰，大批人潮參加慶祝遊行的盛況（圖11）。
棒球數據: 計算方式
通常xwOBA高於wOBA時，就代表打者之後的打擊成績會有所進步；反之，如果xwOBA低於wOBA時，就可能透露出接下來打者數據可能會有所退步的警訊。 剛剛一系列都是針對投手表現得衡量指標，接下來這個〝偷好球〞(Catcher Framing) 是一個針對捕手的數據，捕手接球時，透過轉動手腕轉動加上手套遮蓋，製造主審視覺盲點，巧妙的誤導主審，讓原本可落在好球帶邊緣或外緣的球，被判為好球。 因此本指標是以無轉速作為基準，只考慮投球速度受重力而產生的落點，相對於真實投擲落點的數據位移，常見的測量工具 STRIKE 及 Rapsodo 皆是以此方式來計算〝投球位移〞，用語上則使用 Pitch break 一詞。 全部飛行過程都會受到重力影響，因此此指標的主要目的是討論球飛行過程中除了重力影響之外的移動趨勢。 每一次投球都會受重力影響，但為什麼每次投球球落點皆有不同呢？
棒球球員分為攻方與守方，攻方球員利用球棒將守方投擲的球擊出，隨後以逆時針方向沿著四個壘位進行跑壘，當成功回到本壘就可得1分；而守方則利用手套將攻方擊出的球接住或透過傳球將攻方球員封殺或觸殺出局。 比賽中，兩隊輪流攻守，比賽結束後，得分較高的一隊會勝出；若雙方得分仍相同，則進入延長賽（英語：Extra_innings）；在延長賽中每一局規則均按照正規賽最後一個半局計算，在該局下半局結束後若分數有差距即結束比賽。 網站直接提供不需計算，此外，棒球比賽裡最珍貴的資源叫做「出局數」，一場比賽只有27個，用完比賽就結束，在這種狀況下，上壘率高的打者比單純靠安打上壘的打者擁有更多額外上壘的能力，和打擊率一起看，可以修正單看打擊率造成錯誤評估上壘能力的狀況。 如果你平常有在看中華職棒或日本職棒轉播的話，你會聽到的數據主要大概就是打擊率、勝投、打點、救援成功。 除了這些最基本的數據外，有些主播可能會多運用上壘率、長打率、壘打數、OPS與WHIP（每局被上壘率）等「進階數據」。 但事實上，上面所提到的數據其實都算是在傳統數據的範疇，只是有些是很基本的安打除以打數，或是很粗暴地把兩個分母不同的數據加在一起，看起來很新奇的數字罷了。
棒球數據: 守備進階數據介紹 (一)： UZR
請透過Baseball Savant或是其他網路上的公開數據，尋找適合來台灣的洋投洋打各一（限制 年在大聯盟均未出賽超過200打席或40局），並解釋為何他們適合前來台灣。 JINGLETEK 是一家致力於研發動科技，開發全球首款智慧棒球 - STRIKE 的運動科技公司。 通過科學訓練發現運動員未開發的潛力，獲勝不再是機率問題。
- 根據大聯盟官網指出，菊池雄星本季投出13場先發僅失1分以內的比賽，是大聯盟第一，贏過大谷翔平、史奈爾（Blake Snell）、高斯曼（Kevin Gausman）等投手，跟去年相比判若兩人。
- 以英文直翻來說，就是球迷（Fan）和圖表（graph）和在一起。
- 前五局克維斯大顯神威，統一握有一分領先，豈料六局下風雲變色，林孝程快腿贏下本壘攻防戰開啟八分大局，其中吉力吉撈．
- 中華職業棒球大聯盟內部共分為三大部門，包含「宣傳推廣部」、「行政部」、「賽務部」，原國際事業部則改「國際組」併入宣推部。
- 你能立刻知道 19 世紀的棒球名將 King Kelly，曾在 1886 年繳出 .388 的打擊率，而這個打擊率跟將近 100 年後 Rod Carew 的單季打擊率，幾乎一模一樣。
- 以傳統觀念而言，我們所知道的棒次排序大概是會將速度最快的打者擺在第一棒，第二棒則是要能夠推進第一棒，所以要求觸擊短打的能力或是不容易被三振的打者。
這兩個數字分別代表選手踏上打擊區時被三振和得四壞的比例各是多少，比起單純的上壘率能更精準的描述打者的選球與球棒控制能力的好壞。 跟很多人印象中不太一樣的是，選手選到四壞跟選球能力比較相關，可是選手被三振和球棒控制能力比較相關。 在這裡我將引用大聯盟30支球隊整體的WPA和LI數據，而不是單一選手。 而我將會把得到的數據進行相關性分析，並找出其迴歸直線和相關係數。 對於這次的研究，我的目的很明確，就是想透過進階數據WPA、LI去和球隊的戰績來分析，找到是否兩者或三者之間存在某種的相關性，簡單來說，會不會球隊的WPA越高，戰績也跟著越好。
棒球數據: 打擊：力量和打擊技巧
FIP跟xFIP還能用來預測投手的防禦率走向，如果一個投手的FIP跟xFIP高於防禦率，一旦投球時間拉長，他的防禦率會逐漸變高。 相對的，如果一個投手的FIP跟xFIP低於防禦率，一段時間過後，他的防禦率也會慢慢往下降。 感知速度顧名就是，打者視覺感受到的球速，如果投手能透過投擲時的延展距離，促使感知速度更高，就能以此震撼打者。 一般來說根據規定，投手必須站在距離本壘距離 18.44 棒球數據2023 公尺的投手板上，開始投球動作，慮投球時投手的延展動作手，手臂伸展跟跨步動作，原本規定 18.44 公尺並不是球投出位置的到本壘距離的精準距離。 延展距離是投手進行投擲動作中，球投出的位置（手延伸的最遠位置）至投手板的直線距離，如下示意圖所標示，此數值目的是將投手的投擲點至本壘板的距離被精準量化。 上圖為大谷翔平2007至2021年比賽平均投球位移，從圖上可以知道大谷翔平的四縫線快速球與卡特球，是高於基準點，因此可以產生有效的上升位移。
兩者之間不同是測量位置，進而影響的速度定義，PITCHf / x 測量球飛行至本壘板後 50 英尺，也就是進壘速度。 Statcast 則是認為應測量球飛行過程中的最大球速，因此測量投擲時的出手速度(Exit Velocity 簡稱 EV)。 工研院研發的「眼底病變AI輔助診斷與偵測技術」獲得2022年全球百大科技研發獎，結合眼科醫師專業與人工智慧技術的AI診斷輔助分析系統，可以快速篩出並標記有病變的眼睛，大幅減輕醫師負擔。
棒球數據: 52 運動控制演算法研發工程師
她是一輪，和夥伴一起經營Youtube頻道「一輪的運動日常」，透過影像和觀眾分享她上山下海的跑步日常，片中真實、趣味的反應吸引了高達16萬的訂閱數，甚至有不少粉絲因此投入了跑步運動的行列。 今天，我們就一起來了解三鐵女神一輪的跑步故事，以及她是如何結合跑步與生活，從中獲得滿足及快樂的吧。 AI人工智慧與大數據日益成熟，運動領域也開始導入智慧科技。 工研院協理兼南分院執行長，也是昔日巨人少棒名投吳誠文呼籲，美國運動界廣泛利用智慧科技分析球員與球賽各項關鍵數據，臺灣以棒球為國球，應善用科技強項，在全球運動與智慧科技浪潮上搶得先機。 本屆中華隊打者的標線可說是歷代中華隊最出色之一，其中旅美回國效力的打者張育成更是打出小組最佳的表現，打擊率0.438在球隊最需要的時候他更敲出2發重要的全壘打，這讓中華隊得以奪下2場重要的勝利，他也追平中華隊經典賽最高打點的成績，最後勇奪小組A的MVP大獎。
但就在那一次，他奮力將球擊出後，開始低著頭死命往前衝，那是他人生中第一次繞過一壘試著往二壘前進，雖然最後因為滑了一跤所以緩緩地爬回一壘，卻發現在場的所有觀眾和敵隊的球員都在為他鼓掌，才發現原來他早已將球遠遠打出全壘打牆外了。 請透過Baseball Savant或是其他網路上的公開數據，探討紅雀隊應該針對他們的投手群進行怎麼樣的調整，來拯救今（2023）年貧弱的投手表現？ 棒球數據 限制：只能透過執行交易、升降大小聯盟，或是針對某個球員進行調整。
棒球數據: 美國職棒大聯盟 Statcast 系統緣起
打者擊出的球簡單分為三種：滾地球（GB）、平飛球（LD）以及高飛球（FB）。 從Fangraphs網站提供的2012年數據，當打者擊出平飛球的時候打擊率是.685，而擊出滾地球及高飛球分別為.239和.207，從這邊很明顯的看到，要打安打的第一選擇是打平飛球，第二選擇是滾地球再來才是高飛球。 隨著運動家隊的成功及電影Money Ball的推廣下，打擊率雖然重要但不再是評斷一位球員主要的數據，甚至在這年代討論打擊率還有機會被歸類去殺豬公的那一群，不過目前主流評斷一位打者還是將打擊率考慮進去，分為幾項數據：打擊率、上壘率及長打率。
從圖一可以發現球隊的勝場數跟其WPA有高度相關，這點由趨勢線可以驗證，另外我再將其直方圖畫出來，結果竟然發現其分布像是常態分布後，再用R語言畫出Density線，果真就像直方圖所呈現的有常態分布的趨勢。 從此我們可得知一支球隊如果WPA很高，那其戰績就會不錯，這也符合常理，當一支球隊常常可以打出關鍵的安打使其贏球機率大大提高，相對的勝場也就會多。 一般而言，職棒選手的打擊率在.280以上，被認為是稱職的打者，.300以上是優秀的打者，.400以上則是偉大的打者。 由於打擊率頗能反映出打擊者的打擊能力，在不論短期賽或長期職棒賽，都把該隊打擊率最高的球員視作打擊王，並設獎項鼓勵。 經營球迷同樣是球團的必要課題，如何開拓球迷、留住球迷，或是嘗試從現有的球迷手中賺取更多，有些球團找上大數據尋求解答。 密爾瓦基釀酒人透過大數據開拓售票市場，透過整理大量的球迷意見回饋，尋找可能的球迷，或是了解個別球迷的喜好，促使偶爾進場看球的球迷購買季票或是提升場邊商品的銷售量等。
棒球數據: 比大聯盟Trackman還厲害 台灣工程師開發「台版電子好球帶」
其中,WAR又是賽伯計算學的集大成之作,Sabermetrics從西元1970年代嶄露頭角,經過40年的洗禮,終於在2008年左右找到了量化球員在場上"任何一舉一動"的方法,這是賽伯計算學從未辦到過的。 現在他們有了WAR,球界最完美的數據-也是目前唯一可以量化球員"任何一舉一動"的數據。 勝場貢獻指數的精神是：讓一個球員在強隊和在弱隊得到的WS會差不多，因此，在墊底球隊拿WS 棒球數據 10跟在冠軍球隊拿WS 10，其貢獻是差不多的。
不過數據不可能解釋所有的狀況，還是存在著部分限制，像是傷病風險和防守能力，都還是數據分析上的難題。 如果對數據棒球分析有興趣，可以關注樞紐棒球的專頁，也可以加入數據棒球學會台灣分會。 在有時間限制的團隊運動中，領先的一方會放慢節奏，減少落後的一方追分的機會；但棒球通常沒有設定時間，領先方通常在抓到最後一個出局數前不會被宣判獲勝[81][82]。
棒球數據: 棒球打擊數據分析│整體攻擊指數
而野手守備在2003年之前，與Fangraphs一樣適用TZR，或是Total Zone Rating，但在那之後則是用DRS（防守分數，計算單一球員替球隊在防守時救了幾分）。 以下我會先就各個網站作介紹，並在當中提及裡面比較重要或有指標性的數據。 關於數據的公式部分，由於大多數的進階數據的計算比較繁複，就不特別贅述，有興趣的人可以點入文章中的連結去參考。
在中國令人失望的經濟數據，以及中國央行（人民銀行）意外降息後，導致全球市場情緒悲觀，美股15日開盤，道瓊工業平均指數下跌 237點，即 0.6%。 棒球數據2023 標準普爾 500指數和納斯達克綜合指數分別下跌0.6%和0.5%。 在此期間，華興中學青少棒、青棒隊多次取得國家代表權，在1973年、1977年、1986年獲得世界青少棒大賽冠軍，又在1975年及1987年奪下世界青棒大賽冠軍，不斷締造傳奇，也讓臺灣棒球揚名海外。 屏東縣棒球委員會表示，該會要特別呼籲，請人不在屏東，對這項體育活動也所悉不多的王鴻薇委員，不要用政治干預體育，傷害棒球運動者及球迷的情感。 因此，屏東縣政府爭取前瞻建設計劃，還投入縣款打造體育園區，就在未來的高鐵、現在的台鐵站旁，還有完善的訓練場地、步道及其他運動空間，南部地區的球隊、球迷都十分期待。 基本工資審議委員會將在9月中上旬召開，對於商總理事長許舒博稱，基本工資調漲是不可逆的，調漲3％是可以接受的範圍。
棒球數據: 打擊數據你知道有哪些嗎？球員的強度不單只看打擊能力！
一般認為每局被上壘率「很好」的數值是1.2左右，過去三年聯盟的平均每局被上壘率分別是：1.51、1.50、1.47。 Lincecum領35M,他不是隨便取得,因此在計算replacement的時候,他們並不會考慮Lincecum,也就是說即使成績符合,但他不符其他條件,因此不能說他是RL球員。 (4) 冠、亞、季軍：評審由進入口頭發表階段的隊伍中選出，頒發獎狀一張，並可獲得於野球革命或灼見運動數據實習的機會。 Statcast系統帶來一個革命性的改變是，把數據所關注的焦點，從場上事件的「結果」，轉移到場上事件的「過程」和「成因」。
