全球各地越来越多的体育运动正在利用大数据对运动员进行评估、制订新的战略计划以保持他们良好的竞技状态。2013年麻省理工学院斯隆体育分析大会（2013 MIT Sloan Sports Analytics Conference）最近在剑桥举行，分享关于大数据和体育结合的新成果。

　　相对商业领域来说，数据分析在体育领域还是一个比较新鲜的词汇。利用尖端的科技，我们通过强大的计算机去分析大量数据，预测赛事策略的赢率、运动员的潜力、甚至是买卖一支队伍。所有这些信息都摆在你的面前。著名的体育统计学家Bill James、奥克兰运动家球队的总经理Billy Bean以及和他相关的图书电影（布拉德皮特主演的那部《点球成金》），都是和通过分析数据观察运动员或者运动队实际表现有关的。

　　数据分析的目标是在尽可能利用最少资源的情况下让自己的球队表现更出色，让球队经理与更低的成本交易到重要角色的球员，而开掉那些薪水高而回报低的球员，即使是一个很小的团队也可能是很有竞争力的这就是奥克兰运动家球队的实际案例。

　　我们可以考虑体育管理和研究人员提供的冰冷数据所制订的战略，而不是相信直觉或者早就过时的比赛计划。

　　这次大会上展示了来自麻省理工学院三名学生关于数据分析的研究成果，通过对11896次NFL投球得分图分析，他们发现在投球得分时环境因素远比心理因素重要得多，叫暂停没有太大意义，还不如研究风俗和温度等天气条件。