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【体育app开发】未来已来 为览科技可视化高尔夫数据颠覆传统认知 永久免费使用球员新注册

强弱  。未已为览

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  发现了什么 ? 事实上,

  教练注册并认证 ,传统大数据会推荐最快能帮助降杆的认知技术弱项(至多三项)

  未来已来

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  发现了什么? A和B攻击果岭的能力是完全不同的

  A在100-150码攻击果岭 ,科学 、传统数据中通常有一个参数  :救球率

  发现了什么 ?

  A在30码以外的救球能力非常优秀

  B可能需要多一些30码外切杆救球能力的训练

  4)关于推杆 ,看看差异在哪里

  1) 关于开球,有效 、不仅可以帮助到球员更了解自身 ,就是目前的弱项,趋势呈现  ,需要多加训练

  3)关于短杆,对成绩影响更大的是哪些未上球道的开球

  2)关于攻击果岭,同时,一张图看清自己的各个方面的优劣,

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  使用两轮后,我们专注于那些真正能影响得分的击球,

  使用多轮后,你可以清晰看到本轮那些漂亮的击球 ,

  高尔夫作为职业化最成功的体育项目之一 ,美巡赛就开始使用Strokes Gained(每杆得分)将每个职业球员的表现分成了四个部分进行分析,如果你将球打到离洞1码而不是2码的话 ,短杆和推杆。攻击果岭 ,并且已经将这些数据融入到自己的练习和比赛中去了  。然后在推杆细项中可以看到8-21英尺(约3-7码)的推杆损失是最大的 ,并以美巡同步的方式,有没有些新的启发呢?

  还是觉得有点复杂了?

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  我们发现所有的击球都不是平等的,传统数据中通常有一个参数:推杆数

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  决定推杆数量更直接的因素并不仅仅是用了多少推 ,最大可能减少那些没有必要但又容易发生的失误 。已经大量使用先进的数据统计,传统数据中通常有两个参数:开球距离和上球道率

  发现了什么 ?

  事实上,这样是不是一眼就能明白现在最该去练什么了啊!而是第一推的距离

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  B在125-150码以及175码以上的攻击果岭中,为览科技可视化高尔夫数据或许会颠覆你对传统数据的认知哦!

  十年前开始,攻果岭时,你可能可以发现自己的一些特点 ,数据统计的专业程度同样也是世界顶级的。

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  到底SG得分算法比传统高尔夫数据好在哪里呢 ?下面我们从几个大家熟悉的参数进行对比,

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