DE112019003943T5

DE112019003943T5 - Analyseplattform für Spiele

Info

Publication number: DE112019003943T5
Application number: DE112019003943.1T
Authority: DE
Inventors: Eliot Crist; Dave Connors; Todd J. Gross; Zijin Nie
Original assignee: Poffit LLC
Current assignee: Poffit LLC
Priority date: 2018-08-08
Filing date: 2019-08-08
Publication date: 2021-07-01
Also published as: US20200051366A1; US11954969B2; US11210894B2; DE112019003943T8; CA3108910A1; US20220114857A1; WO2020033654A1

Abstract

Es werden Techniken für eine mit Spielen verbundene Analyseplattform beschrieben. Gemäß bestimmten Aspekten umfassen die Systeme und Verfahren das Einlesen von Daten aus einer Vielzahl von Datenquellen in eine Datenbank, um ein oder mehrere Werkzeuge zu unterstützen. Die Werkzeuge können so konfiguriert sein, dass sie die Analyseplattform veranlassen, eine temporäre Datentabelle zu erzeugen, die zum Auffüllen von mit den Werkzeugen verbundenen Benutzeroberflächen verwendet wird. Zusätzlich können die Systeme und Verfahren das Erhalten von benutzergesteuerten Leistungsstufen für einen oder mehrere Spieler beinhalten. Als Reaktion darauf führt die Analyseplattform einen Modellierungsalgorithmus basierend auf den benutzergesteuerten Leistungsniveaus aus, um ein benutzerangepasstes Ereignisergebnis zu erzeugen.

Description

QUERVERWEIS AUF VERWANDTE ANWENDUNGEN
Diese Anmeldung beansprucht den Prioritätsvorteil der US-Provisoriumsanmeldung Nr. 62/716,1790 , eingereicht am 8. August 2018, und der US-Provisoriumsanmeldung Nr. 62/745,133 , eingereicht am 12. Oktober 2018, deren Offenbarung jeweils durch Bezugnahme in vollem Umfang einbezogen wird.
TECHNOLOGIEGEBIET
Die vorliegende Anwendung bezieht sich allgemein auf eine Analyseplattform und insbesondere auf eine Analyseplattform, die in der Lage ist, Daten zu analysieren, um eine verbesserte Spielauswahl zu ermöglichen.
HINTERGRUND
Bei Fantasy-Sportspielen wählen die Teilnehmer in der Regel ein Team oder eine Aufstellung von Spielern aus, für die sie auf der Grundlage der Leistung der ausgewählten Spieler Fantasiepunkte sammeln können. Beim Fantasy-Football kann ein Spieler beispielsweise Punkte auf der Grundlage von Rushing Yards, Receiving Yards, Touchdowns, Field Goals usw. sammeln. Bei der „täglichen“ Variante von Fantasy-Sportspielen wählt jeder Teilnehmer ein Team von Spielern aus dem Pool der Spieler aus, die an einem bestimmten Tag an einem Spiel teilnehmen. Das Team, das die meisten Punkte sammelt, ist der Gewinner des Spiels.
Bei der Bestimmung der optimalen Spielerauswahl gibt es unzählige Faktoren, die die Teilnehmer berücksichtigen müssen. Zu den Faktoren gehören zum Beispiel die bisherige Leistung eines Spielers, die historische Leistung des Gegners, das Wetter am Spielort usw. Es gibt zwar einige Werkzeuge, die die erwartete Leistung eines Spielers hochrechnen und das Punktesystem des jeweiligen Spiels anwenden, um eine Fantasiepunktzahl vorherzusagen, aber es ist schwierig, die am besten geeigneten Daten zu bestimmen, auf denen diese Hochrechnungen basieren. Darüber hinaus können für Anfänger oder andere Spieler mit weniger Erfahrung einige Faktoren unzureichende Stichprobengrößen aufweisen, auf denen konventionelle Hochrechnungen sinnvoll basieren können. Infolgedessen sind herkömmliche Fantasie-Punktprognosen als alleiniger Faktor bei der Auswahl eines optimalen Teams nicht zuverlässig.
Daher besteht ein Bedarf an einer Analyseplattform, die zusätzliche Arten von Analysen unterstützt, um ein übermäßiges Vertrauen in diese herkömmlichen Metriken zu vermeiden.
KURZDARSTELLUNG
Um die hierin beschriebenen unkonventionellen Analysetechniken zu unterstützen, umfassen die Systeme und Verfahren das Aufnehmen von Daten aus einer Vielzahl von Datenquellen in eine Datenbank durch eine Analyseplattform; das Erkennen einer Anweisung zum Starten eines von der Analyseplattform unterstützten Werkzeugs durch die Analyseplattform; das Erzeugen einer Benutzerschnittstellenvorlage zum Darstellen einer mit dem Werkzeug verbundenen Benutzerschnittstelle durch die Analyseplattform, wobei die Benutzerschnittstellenvorlage eine Angabe einer über die Benutzerschnittstelle darzustellenden Datentabelle enthält; Erzeugen einer temporären Datentabelle durch die Analyseplattform, die Datenwerte enthält, die durch die Benutzerschnittstellenvorlage angezeigt werden, basierend auf einer Analyse von in der Datenbank gespeicherten Daten; Befüllen der Benutzerschnittstellenvorlage durch die Analyseplattform mit den Datenwerten, die in der temporären Datentabelle enthalten sind, um die dem Werkzeug zugeordnete Benutzerschnittstelle zu erzeugen; und Veranlassen eines Client-Geräts durch die Analyseplattform, die aufgefüllte, dem Werkzeug zugeordnete Benutzerschnittstelle zu präsentieren.
In einer anderen Ausführungsform umfassen die Systeme und Verfahren das Erhalten einer Anzeige eines benutzergesteuerten Leistungsniveaus für einen Spieler, der an einem Ereignis teilnimmt, über eine Benutzerschnittstelle, die von einer Analyseplattform präsentiert wird; das Erhalten eines Ergebnisses des Ereignisses, das mit einem Wetteinsatz verbunden ist, durch die Analyseplattform; das Berechnen durch die Analyseplattform einer vorhergesagten Spielerausgabe auf der Grundlage, dass der Spieler auf dem benutzergesteuerten Leistungsniveau spielt; Ausführen eines Modellierungsalgorithmus durch die Analyseplattform, der so konfiguriert ist, dass er das dem Wetteinsatz zugeordnete Ergebnis und das vorhergesagte Spielerergebnis in ein Standard-Ereignisergebnis und ein benutzerangepasstes Ereignisergebnis umwandelt; und Präsentieren des Standard-Ereignisergebnisses und des benutzerangepassten Ereignisergebnisses über die von der Analyseplattform präsentierte Benutzeroberfläche.
Figurenliste

1A und 1B ist ein Blockdiagramm einer Beispielumgebung, die eine Analyseplattform enthält, die zur Ausführung der hierin beschriebenen Analysetechniken konfiguriert ist;
2A ist eine Beispiel-Benutzerschnittstelle, die von einem Client-Gerät dargestellt wird, das mit einem Receiver-Defender-Matchup-Analysewerkzeug der Analyseplattform interagiert, wobei die Benutzerschnittstelle zum Auswählen eines Empfängers und eines Verteidigers zum Vergleich dient;
2B ist eine Beispiel-Benutzerschnittstellenvorlage, die von einer UI-Anwendung als Teil eines Receiver-Defender-Matchup-Analysewerkzeugs der Analyseplattform erzeugt wird, wobei die Benutzerschnittstelle zum Vergleichen der historischen Leistung eines Empfängers beim Ausführen einer Vielzahl von Routen und eines Verteidigers beim Verteidigen gegen die Vielzahl von Routen dient;
2C ist eine Beispiel-Benutzeroberfläche, die von einer Aktualisierungsanwendung als Teil eines Receiver-Defender-Matchup-Analysewerkzeugs der Analyseplattform ausgefüllt wird, wobei die Benutzeroberfläche zum Vergleichen der historischen Leistung eines Empfängers beim Ausführen einer Vielzahl von Routen und eines Verteidigers beim Verteidigen gegen die Vielzahl von Routen dient;
2D ist eine Beispiel-Benutzerschnittstelle, die von einem Client-Gerät dargestellt wird, das mit einem Receiver-Defender-Matchup-Analysewerkzeug der Analyseplattform interagiert, wobei die Benutzerschnittstelle zum Anzeigen eines grafischen Vergleichs der historischen Leistung für den Empfänger und den Verteidiger in Bezug auf eine Vielzahl von Routen dient;
2E ist eine Beispiel-Benutzerschnittstelle, die von einem Client-Gerät dargestellt wird, das mit einem Receiver-Defender-Matchup-Analysewerkzeug der Analyseplattform interagiert, wobei die Benutzerschnittstelle zum Vergleichen der historischen Leistung eines Empfängers, wenn er einer Vielzahl von Arten von Verteidigungen gegenübersteht, und eines Verteidigers, wenn er die Vielzahl von Arten von Verteidigungen durchführt, dient;
3A ist eine Beispiel-Benutzeroberfläche, die von einem Client-Gerät dargestellt wird, das mit einem Head-to-Head-Analysewerkzeug der Analyseplattform interagiert, wobei die Benutzeroberfläche zum Auswählen von zwei zu vergleichenden Spielern dient;
3B ist eine Beispiel-Benutzeroberfläche, die von einem Client-Gerät dargestellt wird, das mit einem Head-to-Head-Analysewerkzeug der Analyseplattform interagiert, wobei die Benutzeroberfläche zur Anzeige der vergangenen Leistung der beiden Spieler dient;
3C ist eine Beispiel-Benutzeroberfläche, die von einem Client-Gerät dargestellt wird, das mit einem Head-to-Head-Analysewerkzeug der Analyseplattform interagiert, wobei die Benutzeroberfläche zum grafischen Vergleich der wöchentlichen Leistung der beiden Spieler mit den oberen Perzentilen anderer Spieler dient;
3D ist eine Beispiel-Benutzeroberfläche, die von einem Client-Gerät dargestellt wird, das mit einem Head-to-Head-Analysewerkzeug der Analyseplattform interagiert, wobei die Benutzeroberfläche zum grafischen Vergleich der Leistung der beiden Spieler mit der Leistung anderer Spieler während desselben Spielzeitraums dient;
3E ist eine Beispiel-Benutzerschnittstelle, die von einem Client-Gerät dargestellt wird, das mit einem Head-to-Head-Analysewerkzeug der Analyseplattform interagiert, wobei die Benutzerschnittstelle zum grafischen Vergleich der Leistung der beiden Spieler beim Werfen des Balls in eine Vielzahl von Bereichen des Feldes über eine Heatmap dient;
3F ist eine Beispiel-Benutzeroberfläche, die von einem Client-Gerät dargestellt wird, das mit einem Head-to-Head-Analysewerkzeug der Analyseplattform interagiert, wobei die Benutzeroberfläche für den Vergleich physikalischer Messungen der beiden Spieler dient;
4A ist eine Beispiel-Benutzerschnittstelle, die von einem Client-Gerät dargestellt wird, das mit einem Verletzungsanalysewerkzeug der Analyseplattform interagiert, wobei die Benutzerschnittstelle zur Anzeige der Auswirkungen auf die Teamleistung dient, wenn ein ausgewählter Spieler verletzt ist;
4B ist eine Beispiel-Benutzerschnittstelle, die von einem Client-Gerät dargestellt wird, das mit einem Verletzungsanalysewerkzeug der Analyseplattform interagiert, wobei die Benutzerschnittstelle dazu dient, die Auswirkungen auf die Leistung eines Mitspielers anzuzeigen, wenn der ausgewählte Spieler verletzt ist;
5 ist ein beispielhaftes Flussdiagramm zur Darstellung einer Benutzeroberfläche, die mit einem Werkzeug der Analyseplattform von 1A verbunden ist;
6A ist eine Beispiel-Benutzerschnittstelle, die von einem Client-Gerät dargestellt wird, das mit der benutzergesteuerten Vorhersage-Schnittstelle der Analyseplattform interagiert, wobei die Benutzerschnittstelle zum Anzeigen und Steuern eines Leistungsniveaus eines Spielers bei einem bevorstehenden Ereignis dient;
6B ist eine Beispiel-Benutzerschnittstelle, die von einem Client-Gerät dargestellt wird, das mit einer benutzergesteuerten Vorhersageschnittstelle der Analyseplattform interagiert, wobei die Benutzerschnittstelle zum Anzeigen der Auswirkungen der benutzergesteuerten Leistungsstufen dient; und
7 ist ein beispielhaftes Flussdiagramm zur Vorhersage von Ereignisergebnissen unter Verwendung eines benutzergesteuerten Vorhersagewerkzeugs der Analyseplattform von 1A.

DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
Wie hier allgemein verwendet, bezieht sich der Begriff „Gaming“ auf einen Wettbewerb, der auf der Leistung bestimmter Spieler in einem realen Wettbewerb (z. B. einer Sportveranstaltung) basiert. Eine gängige Art von Spielen ist ein Fantasy-Sportspiel. Im Allgemeinen fallen Fantasy-Sportspiele entweder in eine „saisonale“ Variante, bei der ein Teilnehmer die Kontrolle über das Team über den Verlauf der Saison einer Liga hat, oder in eine „tägliche“ Variante, bei der der Teilnehmer jeden Tag ein neues Team auswählt. Natürlich gibt es auch andere Varianten von Fantasy-Sportspielen, die in der vorliegenden Offenlegung vorgestellt werden. Eine andere Form des Spiels sind Sportwetten, bei denen die Teilnehmer Wetten auf verschiedene Ereignisse abschließen, die während eines Spiels auftreten, wie z. B. das Ergebnis, eine Mannschaft, die eine bestimmte Anzahl von Punkten erreicht, ein Spieler, der einen Homerun erzielt, usw. Während einige der hier beschriebenen Werkzeuge für ein bestimmtes Spielformat besser geeignet sein können, können einige Ausführungsformen dennoch die Werkzeuge zur Unterstützung anderer Spielformate bereitstellen.
In den und ist eine Beispielumgebung 100 dargestellt, die einen Spielserver 113 enthält, der so konfiguriert ist, dass er einen Spielwettbewerb unterstützt. In einigen Szenarien wird der Spieleserver 113 von einem Anbieter von Online-Wett- oder Fantasiesportdiensten betrieben. Die Teilnehmer geben dem Spielserver 113 ihre Spielauswahl an (z. B. eine ausgewählte Aufstellung, eine Mannschaft, ein vorhergesagtes Ereignis). Während des/der realen Wettkämpfe(s) empfängt der Spielserver 113 beispielsweise Aktualisierungen über Ereignisse, die während des Wettkampfs aufgetreten sind, um das Ergebnis des Spiels zu ermitteln. Bei Fantasy-Sportspielen wandelt der Spieleserver 113 die Ereignisse beispielsweise in eine Anzahl von angesammelten Punkten für jeden Teilnehmer um. Am Ende des/der realen Wettbewerbe(s) ermittelt der Gaming-Server 113 den jeweiligen Teilnehmer, der das Spiel gewonnen hat.
Um an einem vom Spieleserver 113 unterstützten Spiel teilzunehmen, interagieren die Teilnehmer mit einem Client-Gerät 105, wie z. B. einem Mobiltelefon 105a, einem Laptop 105b, einem Tablet, einem intelligenten tragbaren Gerät (z. B. einer intelligenten Brille, einer intelligenten Uhr), einem persönlichen Assistenzgerät für zu Hause oder einem anderen elektronischen Gerät, das normalerweise für den Zugriff auf internetbasierte Inhalte verwendet wird. Die Client-Geräte 105 sind mit dem Spielserver 113 über ein oder mehrere drahtgebundene oder drahtlose Netzwerke 110 kommunikativ gekoppelt, die jede Art von Datenkommunikation über jeden aktuellen oder zukünftig entwickelten Standard oder jede Technologie ermöglichen (z. B. GSM, CDMA, TDMA, WCDMA, LTE, EDGE, OFDM, GPRS, EV-DO, UWB, IEEE 802 einschließlich Ethernet und Wi-Fi, WiMAX, Bluetooth und andere). Obwohl in nur zwei Client-Geräte 105 dargestellt sind, kann die Umgebung 100 eine beliebige Anzahl von Client-Geräten 105 umfassen.
In einigen Ausführungsformen verwendet ein Teilnehmer das Client-Gerät 105, um mit einer oder mehreren Benutzeroberflächen zu interagieren, die vom Spielserver 113 unterstützt werden. Zum Beispiel ermöglicht eine Benutzeroberfläche den Teilnehmern, ihre gewünschte Aufstellung anzugeben. Ein anderes Beispiel ist eine andere Benutzerschnittstelle, die Einblicke und/oder Analysen bietet, um den Auswahlprozess zu erleichtern. Wenn der Spieleserver 113 diese Einsichts- und/oder Analyseschnittstellen bereitstellt, ist der Spieleserver 113 jedoch üblicherweise so konfiguriert, dass er nur die oben genannten, weniger zuverlässigen Arten von Analysen bereitstellt. Daher sind Teilnehmer, die sich auf Analysen verlassen, die von herkömmlichen Spielservern 113 unterstützt werden, nicht in der Lage, die geeigneten Einblicke zu erhalten, um die genauesten und fundiertesten Vorhersagen über die Ergebnisse der realen Wettbewerbe zu treffen.
Stattdessen umfassen die hier offengelegten Ausführungsformen eine Analyseplattform 115, die so konfiguriert ist, dass sie genauere und vorausschauendere Analysen für Teilnehmer von Spielen bereitstellt, die vom Spielserver 113 unterstützt werden. Wie der Spieleserver 113 ist auch die Analyseplattform 115 über das eine oder mehrere drahtgebundene oder drahtlose Netzwerke 110 zugänglich. Obwohl die Umgebung 100 die Analyseplattform 115 als eine vom Spielserver 113 getrennte Einheit enthält, auf die die Client-Geräte 105 über die Netzwerke 110 direkt zugreifen können, kann die Analyseplattform 115 in alternativen Ausführungsformen eine Komponente des Spielservers 113 sein und/oder über lokale oder private Kommunikationsnetzwerke (d. h. Kommunikationsnetzwerke, auf die die Client-Geräte 105 im Allgemeinen keinen Zugriff haben) vom Spielserver 113 zugänglich sein.
Die Analyseplattform 115 umfasst einen oder mehrere Prozessoren 128, die so konfiguriert sind, dass sie Befehle ausführen, die die verschiedenen hier beschriebenen Anwendungen, Module und anderen Komponenten der Analyseplattform 115 bilden. Die Prozessoren 128 können zentrale Verarbeitungseinheiten (CPUs), Grafikverarbeitungseinheiten (GPUs), anwendungsspezifische integrierte Schaltungen (ASICS) und/oder andere Arten von Computerprozessoren umfassen. Während sich die Offenlegung allgemein auf die Prozessoren 128 bezieht, die die verschiedenen hier beschriebenen Aufgaben ausführen, können bestimmte Aufgaben besser für einen Typ von Prozessoren geeignet sein. Zum Beispiel kann die sich wiederholende Analyse, die mit einigen Formen des maschinellen Lernens verbunden ist, effizienter von GPUs als von CPUs ausgeführt werden. Dementsprechend kann die Analyseplattform 115 in Ausführungsformen, die mehrere Prozessortypen enthalten, einen bestimmten Prozessortyp verwenden, um Anweisungen auszuführen, die von dem bestimmten Prozessortyp effizienter ausgeführt werden.
Darüber hinaus ist zu beachten, dass die Analyseplattform 115 in 1A zwar als einzelne Einheit dargestellt ist, in anderen Ausführungsformen jedoch aus mehreren Einheiten bestehen kann, die in Verbindung miteinander agieren. In einigen Ausführungsformen ist die Analyseplattform 115 beispielsweise in einer verteilten Computerumgebung implementiert, wie z. B. einer Cloud-Computing-Umgebung. In diesen Ausführungsformen können sich die Prozessoren 128 physisch in verschiedenen Hardwareeinheiten (z. B. Servern) befinden, obwohl die Prozessoren 128 logisch miteinander verbunden sind, um die verschiedenen hier beschriebenen Aufgaben auszuführen.
Die Analyseplattform 115 kann auch operativ mit einer Datenbank 130 verbunden sein, die zum Speichern von Daten konfiguriert ist, auf die die offengelegten Analysetechniken angewendet werden. Die Datenbank 130 kann jede bekannte Datenbankarchitektur verwenden. In einer Implementierung ist die Datenbank 130 eine relationale Datenbank, die mehrere Datentabellen durch Indexwerte miteinander verknüpft. Zum Beispiel kann eine Datentabelle jeden Spieler mit einer eindeutigen Spielerkennung verknüpfen. Um Ereignisse zu identifizieren, die mit einem bestimmten Spieler verbunden sind, kann die Spielerkennung als Suchoperator verwendet werden, um Datensätze in anderen Datentabellen zu erhalten, wie z. B. Datentabellen, die Datensätze zu jedem Ereignis eines bestimmten Typs (z. B. Passspiel, Schlagschuss, Torschuss usw.) enthalten.
In der dargestellten Ausführungsform umfasst die Analyseplattform 115 auch einen Programmspeicher 120, einen Speicher mit wahlfreiem Zugriff (RAM) 127 und eine Eingangs-/Ausgangsschaltung (E/A) 129, die alle über einen Adress-/Datenbus 126 miteinander verbunden sein können. Es sollte gewürdigt werden, dass der Speicher der Analyseplattform 115 mehrere RAMs 127 und mehrere Programmspeicher 120 umfassen kann, die als beliebiger Speichertyp implementiert sind, z. B. als Halbleiterspeicher, magnetisch auslesbarer Speicher oder optisch auslesbarer Speicher. In ähnlicher Weise kann die E/A-Schaltung 129, obwohl sie als ein einziger Block dargestellt ist, eine Reihe verschiedener Typen von E/A-Schaltungen umfassen. Zum Beispiel kann der E/A-Block 129 eine oder mehrere Transceiver-Schaltungen enthalten, um die Kommunikation über die Netzwerke 110 und/oder direkt mit Datenquellen zu ermöglichen.
Der Programmspeicher 120 kann eine beliebige Anzahl von Anwendungen, Routinen, Werkzeugen oder andere Sammlungen von computerlesbaren Anweisungen speichern, die die hier beschriebenen Analysetechniken unterstützen. Zum Beispiel kann der Programmspeicher 120 Spieltools 125 enthalten, die von den Anwendungen 121-124 unterstützt werden. Die Werkzeuge 125 können ein Head-to-Head-Vergleichswerkzeug bzw. Head-to-Head-Tool, ein Matchup-Analysewerkzeug bzw. Matchuptool, ein Verletzungsanalysetool bzw. Verletzungsanalysewerkzeug, ein Aufstellungsoptimierungstool bzw. Aufstellungsoptimierungswerkzeug, ein Aufstellungsauswahlwerkzeug und/oder ein benutzergesteuertes Vorhersagewerkzeug umfassen. Eine Anwendung, die die Werkzeuge 125 unterstützt, ist eine Ingestion-Anwendung 123, die so konfiguriert ist, dass sie Daten von Datenquellen 117 erhält und die Daten in ein Format konvertiert, das für die Speicherung in der Datenbank 130 geeignet ist.
Wie dargestellt, ist die Analyseplattform 115 mit einer Vielzahl von Datenquellen 117 verbunden, die Informationen in Bezug auf das Spiel, die Spieler und/oder den realen Wettbewerb liefern. Beispielsweise kann eine erste Datenquelle 117a eine Aufzeichnung der an einem bestimmten Tag an Wettbewerben teilnehmenden Mannschaften und/oder Spieler führen. In der dargestellten Ausführungsform verwaltet der Spieleserver 113 die Datenquelle 117a. Wenn der Spieleserver 113 tägliche Fantasiespiele unterstützt, sind die in der Datenquelle 117a verwalteten Spielerdatensätze typischerweise auch mit einem Preis oder einer anderen Einschränkung verbunden, wie Teilnehmer eine Aufstellung auswählen. In einigen Ausführungsformen enthält die vom Spieleserver 113 verwaltete Datenquelle 117a auch Informationen zu den Aufstellungen, die die Teilnehmer für ein Spiel eingereicht haben, z. B. den Prozentsatz der Teilnehmer, die einen Spieler in ihren jeweiligen Aufstellungen ausgewählt haben.
In einem anderen Beispiel enthält die erste Datenquelle 117a, die vom Spielserver 113 verwaltet wird, Wettdaten, die verschiedene Wetten anzeigen, die auf dem Spielserver 113 verfügbar sind. Zum Beispiel können die Wettdaten eine Linie für ein Ereignis, eine Ober-/Untergrenze für ein Ereignis und/oder verschiedene Propositionswetten (oder „Prop“-Wetten), die mit einem Ereignis verbunden sind, sowie ihre entsprechenden Quoten anzeigen. In einigen Ausführungsformen enthält die erste Datenquelle 117a Wettdaten, die einer Vielzahl von verschiedenen Spielservern 113 entsprechen.
Zusätzlich zu der Datenquelle 117a kann die Analyseplattform 115 auch mit einer Datenquelle 117b verbunden sein, die Aufzeichnungen über historische Spieler- und/oder Mannschaftsstatistiken führt, mit einer Datenquelle 117c, die Aufzeichnungen über die Beliebtheit von Spielern führt, mit einer Datenquelle, die Experten-Ranglisten von Spielern erstellt, mit einer Datenquelle, die Wetterdaten für den Ort der mit dem Spiel verbundenen realen Wettkämpfe liefert, und/oder mit einer beliebigen Anzahl anderer Datenquellen, die Aufzeichnungen führen, die bei der Spielauswahl nützlich sind. Dementsprechend kann die Analyseplattform 115, obwohl 1 darstellt, dass sie mit drei Datenquellen 117 verbunden ist, mit einer beliebigen Anzahl oder Kombination von Datenquellen 117 verbunden sein. Zum Beispiel kann die Analyseplattform 115 mit zwei verschiedenen Datenquellen 117 verbunden sein, die historische Statistiken für Spieler und/oder Mannschaften liefern. In diesem Beispiel können einige der Datenquellen 117 nach Spiel oder Ereignis organisiert sein, und andere der Datenquellen können nach der Beteiligung von Spielern organisiert sein (z. B. wer während des Spiels auf dem Feld war und welche Rolle er während des Spiels spielte).
In einigen Ausführungsformen ist eine der Datenquellen 117 so konfiguriert, dass sie die dort gepflegten Datensätze automatisch und in regelmäßigen Abständen an die Analyseplattform 115 überträgt. Beispielsweise kann die Analyseplattform 115 bei einer Datenquelle 117 angemeldet sein, die neue Daten (z. B. Spielergebnisse) an eine Liste abonnierter Geräte sendet. In diesen Ausführungsformen ist die Ingestion-Anwendung 123 so konfiguriert, dass sie den Empfang eines abonnierten Datensatzes erkennt.
Zusätzlich oder alternativ ist eine der Datenquellen 117 so konfiguriert, dass sie die darin verwalteten Daten als Reaktion auf eine empfangene Abfrage bereitstellt. Diese Datenquelle 117 kann zum Beispiel eine Anwendungsprogrammierschnittstelle (API) bereitstellen, die den Zugriff auf die darin gespeicherten Daten steuert. Die Analyseplattform 115 kann gelegentlich feststellen, dass zusätzliche Daten benötigt werden. Zum Beispiel kann ein Benutzer der Analyseplattform 117 versuchen, die aktuellsten Statistiken über den Besitz von Spielern anzuzeigen. Ein anderes Beispiel ist, dass die Analyseplattform 115 in regelmäßigen Abständen feststellt, dass aktualisierte Wetterinformationen angesichts sich ändernder Vorhersagen abgerufen werden sollten. In jedem Fall erzeugt die Analyseplattform 115, um die benötigten Daten zu erhalten, eine Anweisung in Übereinstimmung mit der API der Datenquelle 117 und überträgt die Anweisung über die E/A-Schaltung 129 an die Datenquelle 117. In diesen Ausführungsformen ist die Ingestion-Anwendung 123 so konfiguriert, dass sie die Antwort erkennt, die angeforderte Daten enthält.
Nach dem Erhalt von Daten aus den Datenquellen 117 konvertiert die Ingestion-Anwendung 123 die Daten in ein Format, das von der Datenbank 130 unterstützt wird. In einem Beispiel verwenden die Datenquellen 117, die historische Spielerstatistiken führen, möglicherweise nicht dieselbe Spielerkennung. Dementsprechend kann die Aufnahmeanwendung 123 alle Spielerkennungen in den empfangenen Daten konvertieren, damit sie mit den in der Datenbank 130 verwendeten Kennungen übereinstimmen. Als weiteres Beispiel können Datenquellen 117, die Ereignisdatensätze (z. B. Spiel, Schlagabtausch usw.) verwalten, unterschiedliche Identifikationssysteme verwenden. Dementsprechend kann die Aufnahmeanwendung 123 alle Ereigniskennungen so konvertieren, dass sie mit dem in der Datenbank 130 implantierten Ereigniskennungssystem übereinstimmen. Nach der Konvertierung des Formats der erhaltenen Daten kann die Aufnahmeanwendung 123 dann die in der Datenbank 130 verwalteten Datensätze aktualisieren, um die erhaltenen Daten aufzunehmen.
Eine weitere im Programmspeicher 120 gespeicherte Anwendung ist eine Exportanwendung 124, die so konfiguriert ist, dass sie Spielauswahlen zur Übermittlung an den Spielserver 113 exportiert. Um die Spielauswahl zu treffen, kann ein Teilnehmer mit einem entsprechenden Client-Gerät 105 interagieren, um seine Auswahl der Analyseplattform 115 mitzuteilen, z. B. über ein Linienauswahlwerkzeug der Werkzeuge 125. Insbesondere kann der Teilnehmer das Client-Gerät 105 veranlassen, eine Anwendung in einem Programmspeicher 140 auszuführen, der zur Interaktion mit der Analyseplattform 115 konfiguriert ist.
Ähnlich wie die Analyseplattform 115 und wie in 1B gezeigt, umfasst das Client-Gerät 105 den Programmspeicher 140, einen oder mehrere Prozessoren 148, einen Speicher mit wahlfreiem Zugriff (RAM) 147, eine Anzeige 144 und eine Ein-/Ausgabeschaltung (E/A) 149, die alle über einen Adress-/Datenbus 146 miteinander verbunden sein können. Es sollte gewürdigt werden, dass der Speicher des Client-Geräts 105 mehrere RAMs 147 und mehrere Programmspeicher 140 umfassen kann, die als beliebiger Speichertyp implementiert sind, wie z. B. Halbleiterspeicher, magnetisch auslesbarer Speicher oder optisch auslesbarer Speicher. In ähnlicher Weise kann die E/A-Schaltung 149, obwohl sie als ein einziger Block dargestellt ist, eine Reihe verschiedener Typen von E/A-Schaltungen umfassen. Zum Beispiel kann der E/A-Block 149 eine oder mehrere Sendeempfänger-Schaltungen enthalten, um die Kommunikation über die Netzwerke 110 zu erleichtern.
In einigen Ausführungsformen enthält der Programmspeicher 140 eine Browseranwendung 142, die es dem Teilnehmer ermöglicht, auf eine mit der Analyseplattform 115 und/oder dem Spielserver 113 verbundene Website zuzugreifen. Zusätzlich oder alternativ enthält der Programmspeicher 140 eine dedizierte Analyseanwendung 143 zur Interaktion mit der Analyseplattform 115. Die Analyseanwendung 143 kann über einen Anwendungsspeicher auf das Client-Gerät 105 heruntergeladen, von einer Website heruntergeladen oder auf andere Weise auf dem Client-Gerät 105 installiert werden. In einigen Ausführungsformen ist die Analyseanwendung 143 eine eigenständige ausführbare Anwendung, die Schnittstellen auf dem Display 144 erzeugt und darstellt, die mit den Werkzeugen 125 verbunden sind. In anderen Ausführungsformen ist die Analyseanwendung 143 ein Plugin, Bookmarklet oder ein anderes Softwarepaket, das den Betrieb des Browsers 142 modifiziert. Beispielsweise kann die Analyseanwendung 143 so konfiguriert sein, dass sie erkennt, dass der Browser 142 eine mit dem Spieleserver 113 verbundene Website aufruft, und die Anzeige der Website so modifiziert, dass sie den Zugriff auf die Werkzeuge 125 einschließt. Als Ergebnis erstellt die Analyseanwendung 143 eine hybride Website, die sowohl die Funktionalität des Spieleservers 113 als auch der Analyseplattform 115 unterstützt, anstatt einfach eine herkömmliche Website anzuzeigen.
Zurück zur Exportanwendung 124: Die Analyseplattform 115 ist so konfiguriert, dass sie die über den Browser 142 und/oder die Analyseanwendung 143 ausgewählte Aufstellung exportiert. In einer Ausführungsform erzeugt die Exportanwendung 124 eine Exportdatei, die über das Netzwerk 110 an das Client-Gerät 105 gesendet wird. Bei der Exportdatei kann es sich beispielsweise um eine CSV-Datei (Comma Separated Value) oder eine XML-Datei (Extensible Markup Language) handeln, die eine Liste der Spielauswahlen enthält. Wenn der Spielserver 113 die Upload-basierte Übermittlung von Spielauswahlen unterstützt, kann der Teilnehmer den Browser 142 verwenden, um die Exportdatei auf den Spielserver 113 hochzuladen.
In einigen Ausführungsformen, in denen die Analyseanwendung 143 den Betrieb des Browsers 142 modifiziert, exportiert die Exportanwendung 124 eine Anzeige der Spielauswahl an die Analyseanwendung 143. In einigen Szenarien handelt es sich bei der Anzeige um die Liste der Spielauswahlen. In anderen Szenarien bezieht sich die Angabe auf einen Ort auf der Analyseplattform 115, wie z. B. ein Teilnehmerprofil, an dem die Liste der Spielauswahlen gespeichert ist. In beiden Szenarien kann die Analyseanwendung 143, wenn der Browser 142 eine mit dem Spielserver 113 verbundene Schnittstelle für die Spielauswahl anzeigt, dem Client-Gerät 105 ermöglichen, die Spielauswahl zur Übermittlung auszufüllen. In einigen Ausführungsformen füllt die Analyseanwendung 143 die Spielauswahl automatisch aus, wenn sie erkennt, dass die Browseranwendung 142 die mit dem Spieleserver 113 verbundene Spielauswahloberfläche anzeigt. In anderen Ausführungsformen präsentiert die Analyseanwendung 143 ein oder mehrere Benutzerschnittstellenelemente, wenn sie erkennt, dass die Browseranwendung 142 die mit dem Spieleserver 113 verbundene Spielauswahlschnittstelle präsentiert. Wenn die Benutzerschnittstellenelemente vom Teilnehmer ausgewählt werden, veranlasst die Analyseanwendung 143 das Ausfüllen der Spielauswahlen zur Übermittlung an den Spielserver 113.
In noch anderen Ausführungsformen unterstützt der Spieleserver 113 eine API, die die Übermittlung von Spielauswahlen direkt vom Analyseserver 115 ermöglicht. Dementsprechend erzeugt die Exportanwendung 124 in diesen Ausführungsformen eine Anweisung in Übereinstimmung mit der API des Spieleservers 113 und überträgt die Anweisung an den Spieleserver 113.
Der Programmspeicher 120 der Analyseplattform 115 enthält auch zwei zusätzliche Anwendungen, die die Anzeige von Informationen unterstützen, die mit den Werkzeugen 125 verbunden sind: eine UI-Anwendung 121, die das Layout der verschiedenen Schnittstellen steuert, die von der Anzeige 144 des Client-Geräts 105 angezeigt werden, und eine Aktualisierungsanwendung 122, die die Daten erhält, erzeugt und/oder ausfüllt, die in dem von der UI-Anwendung 121 vorgegebenen Layout angezeigt werden. Zum Beispiel kann eines der Werkzeuge 125 eine Heatmap für einen Quarterback enthalten, die die Statistiken eines bestimmten Spielers anzeigt, wenn er den Ball in Richtung verschiedener Stellen des Feldes wirft. Dementsprechend kann die UI-Anwendung 121 angeben, dass die Heatmap an einem bestimmten Abschnitt einer von der Anzeige 144 dargestellten Schnittstelle angezeigt werden soll, und die Aktualisierungsanwendung 122 kann die Datenbank 130 abfragen, um die angezeigten Statistiken zu erhalten, die mit der Heatmap verbunden sind.
In einigen Ausführungsformen speichert die Datenbank 130 die Daten nicht in einer Weise, die direkt in den von der UI-Anwendung 121 vorgegebenen Bereich importiert werden kann. Um noch einmal auf das Beispiel der Heatmap zurückzukommen, kann die Datenbank 130 indizierte Datensätze des Spielergebnisses enthalten, wie z. B. einen Index aller Passspiele oder einen Index aller aufgetretenen Spielzüge. In diesem Beispiel wäre es doppelt und würde eine beträchtliche Menge an Speicherplatz erfordern, die Spielergebnisse in entsprechende Datentabellen zu konvertieren, die mit jedem einzelnen Spieler verbunden sind. Ein Passspiel umfasst zum Beispiel sowohl den Quarterback als auch den anvisierten Spieler. Das Organisieren der Spielzugdaten in Datentabellen auf der Basis von Spielern führt also dazu, dass der mit einem bestimmten Spielzug verbundene Datensatz in zwei verschiedenen Datentabellen gespeichert wird.
Dementsprechend kann die Aktualisierungsanwendung 122 stattdessen eine temporäre Datentabelle für einen bestimmten Spieler als Reaktion auf die Interaktion eines Teilnehmers mit einem der Werkzeuge 125 zur Anzeige der Heatmap für den bestimmten Spieler erzeugen. Im Beispiel der Quarterback-Heatmap verwendet die Aktualisierungsanwendung 122 die Spielerkennung für den bestimmten Spieler, um jeden Datensatz eines Spiels zu extrahieren, bei dem der bestimmte Spieler den Ball wirft. Die Aktualisierungsanwendung 122 kann dann die Datensätze basierend auf einem angegebenen Ort des Feldes, in das der Ball geworfen wurde, filtern, um einen Satz von Statistiken für die Leistung des Spielers, der den Ball in jeden Bereich des Feldes wirft, zusammenzustellen. Die Aktualisierungsanwendung 122 speichert dann diese Statistiksätze in einer neuen temporären Datentabelle, die verwendet wird, um die Heatmap-Tabelle zu füllen, die auf Anweisung der UI-Anwendung 121 auf dem Client-Gerät 105 angezeigt werden soll. Natürlich ist die Heatmap nur ein Beispiel für eine temporäre Datentabelle, die von der Aktualisierungsanwendung 122 erzeugt wird, und die Werkzeuge 125 können bewirken, dass jede Art von anderer Datentabelle auf der Grundlage der von den Werkzeugen 125 unterstützten Art von Analyse erzeugt wird. Wenn der Benutzer des Client-Geräts 105 die Interaktion mit den Werkzeugen 125 beendet hat, kann die Aktualisierungsanwendung 122 dann alle temporären Datentabellen löschen, die zur Unterstützung der Werkzeuge 125 erzeugt wurden.
In 2A ist eine Beispiel-Benutzeroberfläche 205 dargestellt, die vom Client-Gerät 105 bei der Interaktion mit einem Receiver-Defender-Matchup-Analysetool aus der Vielzahl der von der Analyseplattform 115 unterstützten Werkzeuge 125 präsentiert wird. Wie dargestellt, ermöglicht das Receiver-Defender-Matchup-Analysewerkzeug dem Teilnehmer, einen Receiver (z. B. einen Wide Receiver oder ein Tight End) und einen Defender (z. B. einen Cornerback, einen Linebacker oder einen Safety) auszuwählen, die er mit Hilfe der Positionsauswahlelemente 206 vergleichen kann. Es ist zu beachten, dass im Gegensatz zu herkömmlichen Analysetools, die es den Teilnehmern nur ermöglichen, Wide Receiver mit Cornerbacks zu vergleichen, die Beispiel-Benutzeroberfläche 205 es dem Teilnehmer ermöglicht, Linebacker und Safeties für den Vergleich auszuwählen. Zu diesem Zweck werden Wide Receiver oft von Linebackern oder Safeties gedeckt, so dass herkömmliche Techniken, die die Analyse auf die Cornerback-Deckung beschränken, weniger genaue Erkenntnisse liefern als das offengelegte Receiver-Defender-Matchup-Analysewerkzeug.
Um einen bestimmten Spieler auszuwählen, enthält die Beispiel-Benutzeroberfläche 205 auch Jahresauswahlelemente 207 und Team-Dropdown-Listen 208. Die Aktualisierungsanwendung 122 überwacht die über die Elemente 206-208 getroffenen Auswahlen, um eine gefilterte Liste von Spielern zu erstellen, die mit den Auswahlen übereinstimmen. Dementsprechend kann der Teilnehmer, wenn er mit den Dropdown-Listen 209 interagiert, einen Spieler aus der gefilterten Liste der Spieler auswählen, die von der Aktualisierungsanwendung 122 generiert wurde. Nachdem der Teilnehmer einen Receiver und einen Defender zum Vergleich ausgewählt hat, präsentiert das Receiver-Defender-Matchup-Analysewerkzeug Informationen zum Vergleich.
Wie oben beschrieben, kann das Receiver-Defender-Matchup-Analysewerkzeug als Teil einer hybriden Webseite bereitgestellt werden, die vom Client-Gerät 105 präsentiert wird, und/oder als ein Aufstellungs-Auswahlwerkzeug und/oder ein AufstellungsOptimierungswerkzeug, das in der Vielzahl der Werkzeuge 125 enthalten ist. Im Beispiel der hybriden Webseite kann das Receiver-Defender-Matchup-Analysewerkzeug über eine Aufstellungsauswahl-Webseite zugänglich sein, die von dem Spielserver 113 unterstützt wird. In diesen Ausführungsformen kann die Analyseanwendung 143 die vom Spielserver 113 bereitgestellte Website so modifizieren, dass sie ein oder mehrere Elemente der Benutzeroberfläche enthält, die so konfiguriert sind, dass sie das Receiver-Defender-Matchup-Analysewerzeug starten.
In einigen Implementierungen enthält jeder Spieler ein entsprechendes Benutzeroberflächenelement, das so konfiguriert ist, dass es das Receiver-Defender-Matchup-Analysewerkzeug in einem Zustand startet, der den Spieler als Standardauswahl enthält. In zusätzlichen Implementierungen ist das Benutzerschnittstellenelement ferner so konfiguriert, dass es das Receiver-Defender-Matchup-Analysewerkzeug in einem Zustand startet, der das Team, gegen das der Spieler antritt, als das über die Dropdown-Liste 208b ausgewählte Standardteam enthält. In der hybriden Website-Implementierung kann die Analyseanwendung 143 jeden Text auf der Website identifizieren, der vom Spielserver 113 erzeugt wird, um Benutzerschnittstellenelemente zu erzeugen, die eine Angabe der Spielerkennung und/oder des gegnerischen Teams übertragen, wenn sie ausgewählt werden. In ähnlicher Weise kann die Analyseplattform 115 die Links zum Receiver-Defender-Matchup-Analysewerkzeug direkt als Teil der Aufstellungsauswahl- und/oder Aufstellungsoptimierungswerkzeugs, die in den Werkzeugen 125 enthalten sind, einbinden. In beiden Beispielen wird das Receiver-Defender-Matchup-Analysewerkzeug in einer kontextabhängigen Weise zur Verfügung gestellt, die die Benutzerinteraktion reduziert, die erforderlich ist, um die relevantesten Daten anzuzeigen.
In 2B ist eine Beispiel-Benutzeroberflächenvorlage 210 dargestellt, die von der UI-Anwendung 121 als Teil der Receiver-Defender-Matchup-Analyse generiert wird. Wie oben beschrieben, steuert die Benutzeroberflächenvorlage 210 das Layout, über das die mit dem Receiver-Defender-Matchup-Analysewerkzeug verbundenen Daten angezeigt werden. Wie dargestellt, enthält die Benutzeroberflächenvorlage 210 anstelle der tatsächlichen Werte für die angezeigten Daten Hinweise auf einen bestimmten Datentyp, der ausgefüllt werden sollte. Beispielsweise enthält die Benutzeroberflächenvorlage 210 anstelle eines tatsächlichen Bildes des Spielers einen Hinweis auf eine bestimmte Variable, einen Parameter oder ein Attribut („Playerl_img“), das von der Aktualisierungsanwendung 122 abgerufen werden soll.
Die Beispiel-Benutzeroberflächenvorlage 210 definiert das Layout eines Teils einer Benutzeroberfläche zum Vergleichen der historischen Leistung eines ausgewählten Receivers (z. B. des über die Dropdown-Liste 209a ausgewählten Receivers) beim Ausführen einer Vielzahl von Routen und eines Verteidigers (z. B. des über die Dropdown-Liste 209b ausgewählten Verteidigers) beim Verteidigen gegen die Vielzahl von Routen. Die Beispiel-Benutzeroberflächenvorlage 210 definiert beispielsweise, dass ein Spielerbild 211 („Playerl_img“), ein Spielername 212 („Player1_name“) und eine Spielerposition 213 („Playerl_pos“) über einer Tabelle 214 angezeigt wird, die die Leistung in Bezug auf eine Vielzahl von Routen angibt („Player1_route.csv“). Nachdem die UI-Anwendung 121 die Benutzeroberflächenvorlage 210 generiert hat und/oder nachdem der Teilnehmer einen anderen Spieler über die Dropdown-Listen 209 ausgewählt hat, erhält die Aktualisierungsanwendung 122 die Daten zum Ausfüllen der Benutzeroberflächenvorlage 210.
Um die Daten zu erhalten, wird jeder Spieler in den Dropdown-Listen 209 mit einer Spieler-Kennung verknüpft. Die Aktualisierungsanwendung 122 verwendet dann diese Spielerkennung, um die bestimmten Daten zu erhalten, die von der Benutzeroberflächenvorlage 210 angezeigt werden. In einem Beispiel kann die Aktualisierungsanwendung 122 die Spielerkennung verwenden, um eine Datentabelle abzufragen, die verschiedene Eigenschaften des Spielers speichert, einschließlich Name, Position und Speicherort einer Spielerbilddatei, um den Spielernamen 212, die Spielerposition 213 bzw. das Spielerbild 211 zu füllen.
Im Gegensatz zum Spielernamen 212 oder der Spielerposition 213 kann die Aktualisierungsanwendung 122 möglicherweise nicht einfach eine Datentabelle abfragen, um der UI-Anwendung 121 die Daten für die Streckendatentabellen 214 bereitzustellen. In diesem Szenario erzeugt die Aktualisierungsanwendung 122 eine temporäre Datentabelle, die die von der Benutzeroberfläche angezeigte Tabelle 214 sein soll. In einem Beispiel verwendet die Aktualisierungsanwendung 122 die Spielerkennung, um eine Datentabelle abzufragen, in der alle Spielzüge oder alle Passspiele gespeichert sind, um alle Spielzüge zu extrahieren, in denen der Spieler von einem Pass erfasst wurde. Die Aktualisierungsanwendung 122 sortiert dann die extrahierten Spielzüge basierend auf der Route, die der Receiver gelaufen ist, um eine oder mehrere Statistiken zu generieren, wie z. B. die Anzahl der Ziele, die Anzahl der Empfänge, die Anzahl der Unterbrechungen, die Anzahl der Touchdowns, die durchschnittliche Tiefe des Ziels (aDot), das Quarterback-Rating usw., für jeden Routentyp. Diese generierten Statistiken werden dann in der Tabelle 214 zur Anzeige auf der Benutzeroberfläche zusammengestellt.
2C ist eine Beispiel-Benutzeroberfläche 230, die die Benutzeroberflächenvorlage 210 anzeigt, wie sie von der Aktualisierungsanwendung 122 ausgefüllt wurde. Wie in 2C dargestellt, enthält die Beispiel-Benutzeroberfläche 230 die Werte für den Spielernamen 232, die Spielerposition 233, das Spielerbild 231 und die Datentabelle 234, die von der Aktualisierungsanwendung 122 erhalten und/oder erzeugt wurden.
Es sollte beachtet werden, dass, obwohl 2B eine grafische Darstellung der Benutzeroberflächenvorlage 210 zeigt, in einigen Ausführungsformen die Benutzeroberflächenvorlage 210 nicht tatsächlich auf dem Client-Gerät 105 angezeigt wird. Vielmehr ist es die Beispiel-Benutzeroberfläche 230 von 2C, die die von der Aktualisierungsanwendung 122 ausgefüllten Datenwerte enthält, die von dem Client-Gerät 105 angezeigt wird. Dementsprechend dient 2B der einfacheren Erläuterung, wie die Beispiel-Benutzeroberfläche 230 erzeugt wird, und soll nicht implizieren, dass die Benutzeroberflächenvorlage 210 tatsächlich angezeigt wird.
2D ist eine Beispiel-Benutzeroberfläche 240 des Receiver-Defender-Matchup-Analysewerkzeugs. Die Beispiel-Benutzeroberfläche 240 enthält einen grafischen Vergleich 242 der historischen Leistung für einen Receiver (z. B. den über die Dropdown-Liste 209a ausgewählten Receiver) und einen Defender (z. B. den über die Dropdown-Liste 209b ausgewählten Defender) in Bezug auf eine Vielzahl von Routen. Wie hierin beschrieben, wird das Layout der Benutzeroberfläche 240 durch eine von der UI-Anwendung 121 erzeugte Benutzeroberflächenvorlage gesteuert, und die von der Benutzeroberfläche 240 angezeigten spezifischen Informationen werden von der Aktualisierungsanwendung 122 bezogen und/oder erzeugt. Insbesondere kann die Aktualisierungsanwendung 122 die Datentabellen 214a und 214b generieren, wie in 2B beschrieben, und dann bekannte Diagrammerzeugungswerkzeuge auf die generierten Datentabellen anwenden, um den grafischen Vergleich 242 darzustellen.
2E ist eine Beispiel-Benutzeroberfläche 250 des Receiver-Defender-Matchup-Analysewerkzeugs. Die Beispiel-Benutzeroberfläche 250 enthält eine Tabelle 252a der historischen Leistung eines Empfängers (z. B. des über die Dropdown-Liste 209a ausgewählten Empfängers), wenn er einer Vielzahl von Verteidigungsarten gegenübersteht, und eine Tabelle 252b der historischen Leistung eines Verteidigers (z. B. des über die Dropdown-Liste 209b ausgewählten Verteidigers), wenn er die Vielzahl von Verteidigungsarten ausführt.
Ähnlich wie beim Generieren der Datentabellen 214 verwendet die Aktualisierungsanwendung 122 die Spielerkennungen, um eine Datentabelle abzufragen, in der alle Spielzüge oder alle Passspielzüge gespeichert sind, um alle Spielzüge zu extrahieren, in denen der Spieler von einem Pass erfasst wurde. Die Aktualisierungsanwendung 122 sortiert dann die extrahierten Spielzüge auf der Grundlage des von der Verteidigung ausgeführten Deckungstyps, um eine oder mehrere Statistiken zu generieren, z. B. den Prozentsatz der Spielzüge, in denen ein Spieler den Deckungstyp anvisiert oder ausgeführt hat, die Anzahl der Ziele, die Anzahl der Empfänge, die Anzahl der Unterbrechungen, die Anzahl der Touchdowns, die Yards pro Ziel (YPT), die durchschnittliche Tiefe des Ziels (aDot), ein Quarterback-Rating usw. für jeden Deckungstyp. Diese generierten Statistiken werden dann in einer Datentabelle 214 zusammengestellt, die auf der Beispiel-Benutzeroberfläche 250 als Tabellen 252 angezeigt wird.
Zusätzlich zu den oben beschriebenen Schnittstellen kann das Receiver-Defender-Matchup-Analysewerkzeug zusätzliche oder alternative Benutzerschnittstellen bereitstellen. Eine solche zusätzliche Benutzeroberfläche enthält einen Vergleich der historischen Aufstellungsorte der Spieler während eines Spielzugs. Beispielsweise können sich die Receiver als linker Wide Receiver, linker Slot Receiver, linker Tight End, rechter Tight End, rechter Slot Receiver oder rechter Wide Receiver aufstellen. Anhand dieser Prozentsätze kann der Teilnehmer bestimmen, ob der Vergleich angemessen ist. Zu diesem Zweck würde ein Receiver, der sich auf der rechten Seite des Spielfelds aufstellt, einem Verteidiger auf der linken Seite gegenüberstehen. Dementsprechend ist es weniger sinnvoll, diesen Receiver mit einem Verteidiger zu vergleichen, der sich auf der rechten Seite der Verteidigung aufstellt. Durch die Angabe der Positionsaufschlüsselung für Receiver und Defender kann der Teilnehmer also vermeiden, von Faktoren beeinflusst zu werden, die keine Vorhersage für die zukünftige Leistung eines ausgewählten Receivers sind.
In den bis sind Beispiel-Benutzeroberflächen dargestellt, die vom Client-Gerät 105 bei der Interaktion mit einem Head-to-Head-Analysewerkzeug aus der Vielzahl der von der Analyseplattform 115 unterstützten Werkzeuge 125 angezeigt werden. Es ist zu beachten, dass die Layouts der Beispiel-Benutzeroberflächen durch eine von der UI-Anwendung 121 generierte Benutzeroberflächenvorlage gesteuert werden und die spezifischen Informationen, die von den Beispiel-Benutzeroberflächen angezeigt werden, von der Aktualisierungsanwendung 122 bezogen und/oder generiert werden.
Beginnend mit 3A ist eine Beispiel-Benutzeroberfläche 305 zur Auswahl von zwei Spielern dargestellt, die mit dem von der Analyseplattform 115 unterstützten Head-to-Head-Analyse verglichen werden sollen. Wie dargestellt, ermöglicht das Head-to-Head-Analysewerkzeug dem Teilnehmer, Spieler auf beliebigen Offensivpositionen miteinander zu vergleichen. Dementsprechend enthält die Beispiel-Benutzeroberfläche 305 Positionsauswahl-Elemente 306. Um die zu vergleichenden Spieler auszuwählen, enthält die Benutzeroberfläche 305 auch Jahresauswahlelemente 307. Die Aktualisierungsanwendung 122 überwacht die über die Elemente 306 und 307 getroffenen Auswahlen, um eine gefilterte Liste von Spielern zu erstellen, die mit den Auswahlen übereinstimmen. Dementsprechend kann der Teilnehmer, wenn er mit den Dropdown-Listen 308 interagiert, einen Spieler aus der gefilterten Liste der Spieler auswählen, die von der Aktualisierungsanwendung 122 generiert wurde. Nachdem der Teilnehmer zwei Spieler zum Vergleich ausgewählt hat, präsentiert das Head-to-Head-Analysewerkzeug Informationen zum Vergleich. Die Informationen können zum Beispiel biografische Informationen 309 enthalten, die mit den über die Dropdown-Listen 308 ausgewählten Spielern verbunden sind.
Zusätzlich zum Vergleich von zwei Offensivspielern miteinander ermöglicht das Positionsauswahlelement 306b dem Teilnehmer den Vergleich eines Spielers mit einem Verteidiger/Spezialteam-„Spieler“. In vielen Fantasy-Sportspielen wählen die Teilnehmer eine Aufstellung aus, die die Verteidigung eines Teams und nicht einzelne Abwehrspieler umfasst. In einigen Fantasy-Sportspielen können die Teilnehmer jedoch auch einzelne Abwehrspieler auswählen. Daher können die Positionswahlelemente in alternativen Ausführungsformen die Auswahl einzelner Abwehrspieler ermöglichen.
3B zeigt eine Beispiel-Benutzeroberfläche 320, die von dem von der Analyseplattform 115 unterstützten Head-to-Head-Analysewerkzeug dargestellt wird. Die Beispiel-Benutzeroberfläche 320 enthält Angaben zur vergangenen Leistung der beiden Spieler, die über die Dropdown-Felder 308 ausgewählt wurden. Die Beispiel-Benutzeroberfläche 320 enthält zum Beispiel Spinnendiagramme 323 für eine Vielzahl von Leistungsmetriken. In dem dargestellten Beispiel, in dem zwei Quarterbacks verglichen werden, können die Leistungsmetriken Fantasiepunkte pro Spiel, Passversuche pro Spiel, Passing-Yards pro Spiel, Yards pro Versuch, Touchdowns pro Spiel, Rushing-Versuche pro Spiel, Rushing-Yards pro Spiel, Rushing-Touchdowns pro Spiel und Unterbrechungen pro Spiel umfassen.
Natürlich können andere Vergleiche auch andere Leistungsmetriken beinhalten. Ein Beispiel: Ein Vergleich zwischen Wide Receivern und/oder Tight Ends kann Fantasiepunkte pro Spiel, Receiving-Yards pro Spiel, Receiving-Touchdowns pro Spiel, Receiving-Ziele pro Spiel, Receiving-Ziele als Prozentsatz der Gesamtziele des Teams, Receptiones pro Spiel, Ziele pro Snap, Anteil echter Ziele, Anteil von Zielen in der roten Zone, Anteil von tiefen Zielen und Yards nach dem Fangen umfassen. Als weiteres Beispiel kann ein Vergleich zwischen zwei Running Backs Fantasie-Punkte pro Spiel, Rushing-Yards pro Spiel, Receiving-Yards pro Spiel, Yards pro Carry, Touchdowns pro Spiel, gewichtete Chancen, Carries pro Spiel, Targets pro Spiel, Targets als prozentualer Anteil an der Team-Gesamtzahl, Red-Zone-Carry-Anteil, prozentualer Anteil der Snaps auf dem Feld pro Spiel und Erfolgsrate umfassen.
Ein weiterer Satz verschiedener Leistungsmetriken kann angezeigt werden, wenn der Vergleich eine Defensiveinheit einschließt. Für einen Beispielvergleich zwischen einem Quarterback und einer Defense können die Leistungsmetriken für die Defense Folgendes umfassen: Fantasiepunkte pro Spiel durch Quarterbacks, Passing-Versuche pro Spiel, Passing-Yards pro Spiel, Passing-Touchdowns pro Spiel, Yards pro Versuch, Quarterback-Rushing-Versuche pro Spiel, Quarterback-Rushing-Yards pro Spiel, Quarterback-Rushing-Touchdowns pro Spiel, Sacks pro Spiel und Unterbrechungen pro Spiel. Für einen weiteren Beispielvergleich zwischen einem Running Back und einer Defense können die Leistungsmetriken für die Defense Folgendes umfassen: Fantasiepunkte pro Spiel von Running Backs, Rushing-Versuche pro Spiel, Rushing-Yards pro Spiel, Rushing-Touchdowns pro Spiel, Ziele von Running Backs pro Spiel, Receiving-Yards von Running Backs pro Spiel, Yards pro Carry pro Spiel, gewichtete Opportunity pro Spiel und Erfolgsquote pro Spiel. Als weiteres Beispiel für einen Vergleich zwischen einem Wide Receiver oder Tight End und einer Defense können die Leistungsmetriken für die Defense Folgendes umfassen: Fantasie-Gegenpunkte pro Spiel von WR1s (Wide Receiver auf den Plätzen 1-12 in einer bestimmten Woche), Fantasie-Gegenpunkte pro Spiel von WR2s (Wide Receiver auf den Plätzen 13-24 in einer bestimmten Woche), Fantasie-Gegenpunkte pro Spiel von WR3s (Wide Receiver auf den Plätzen 25-36 in einer bestimmten Woche), Fantasie-Punkte pro Spiel von TEls (Tight Ends auf den Plätzen 1-12 in einer bestimmten Woche), Fantasie-Punkte pro Spiel von TE2s (Tight Ends auf den Plätzen 13-24 in einer bestimmten Woche), Receiving-Yards gegen pro Spiel von WR1, WR2, WR3, TE1 und/oder TE2, Receiving-Touchdowns gegen pro Spiel von WR1, WR2, WR3, TE1 und/oder TE2 und Target Share gegen von WR1, WR2, WR3, TE1 und/oder TE2.
Zusätzlich zu den Spinnendiagrammen 323 kann die Beispiel-Benutzeroberfläche 320 die Rohwerte der Leistungsmetrik und das Perzentil der Leistung für jede der Leistungsmetriken in Tabellen 324 darstellen. Es sollte beachtet werden, dass verschiedene Fantasy-Spiele unterschiedliche Punktesysteme beinhalten. Dementsprechend variieren Leistungsmetriken, die Fantasiepunkte beinhalten, je nach dem jeweiligen Fantasy-Spiel. Daher enthält die Beispiel-Benutzeroberfläche 320 ein Fantasie-Punktesystem-Auswahlelement 322. Während die Beispiel-Benutzeroberfläche 320 die Möglichkeit zeigt, aus einer Reihe von vordefinierten Punktesystemen auszuwählen, ermöglichen alternative Benutzeroberflächen dem Teilnehmer, die Punkteregeln auf der Grundlage des jeweiligen Spiels, an dem der Teilnehmer teilnimmt, anzupassen. Unabhängig davon aktualisiert die Aktualisierungsanwendung 122 als Reaktion auf die Erkennung, dass das Punktesystem über das Auswahlelement 322 geändert wurde, die angezeigten Leistungskennzahlen im Hinblick auf das ausgewählte Punktesystem.
3C ist eine weitere Beispiel-Benutzeroberfläche 330, die das von der Analyseplattform 115 unterstützte Head-to-Head-Analysewerkzeug präsentiert. Die Beispiel-Benutzeroberfläche 330 enthält einen grafischen Vergleich 334 der wöchentlichen Leistung der beiden Spieler, die über die Dropdown-Felder 308 ausgewählt wurden, und der beiden obersten Ränge der Spieler auf ihrer Position. Aufgrund der unterschiedlichen Fantasie-Punktesysteme enthält die Beispiel-Benutzeroberfläche 330 ein Auswahl-Element 332 für das Fantasie-Punktesystem. Dementsprechend aktualisiert die Aktualisierungsanwendung 122 als Reaktion auf die Feststellung, dass das Punktesystem über das Auswahlelement 332 geändert wurde, die angezeigten Leistungsmetriken im Hinblick auf das ausgewählte Punktesystem.
3D ist eine weitere Beispiel-Benutzeroberfläche 340, die das von der Analyseplattform 115 unterstützte Head-to-Head-Analysewerkzeug präsentiert. Die Beispiel-Benutzeroberfläche 340 enthält einen grafischen Vergleich, der die Leistung der beiden über die Dropdown-Boxen 308 ausgewählten Spieler mit allen anderen Leistungen für eine bestimmte Woche anzeigt. Dementsprechend enthält die Beispiel-Benutzeroberfläche 340 ein Wochenauswahl-Element 343. Als Reaktion auf die Erkennung, dass die Woche über das Auswahlelement 343 geändert wurde, erhält die Aktualisierungsanwendung 122 den Satz von Leistungsmetriken für die angegebene Woche. Wiederum aufgrund der verschiedenen Fantasie-Punktesysteme enthält die Beispiel-Benutzeroberfläche 340 ein Fantasie-Punktesystem-Auswahlelement 342. Als Reaktion auf die Erkennung, dass das Punktesystem über das Auswahlelement 342 geändert wurde, aktualisiert die Aktualisierungsanwendung 122 die angezeigten Leistungsmetriken im Hinblick auf das ausgewählte Punktesystem.
3E ist eine weitere Beispiel-Benutzeroberfläche 350, die von dem von der Analyseplattform 115 unterstützten Head-to-Head-Analysewerkzeug dargestellt wird. Die Beispiel-Benutzeroberfläche 350 enthält „Heatmaps“ 354, die grafisch die Leistung der beiden über die Dropdown-Felder 308 ausgewählten Spieler beim Werfen des Balls in eine Vielzahl von Bereichen des Spielfelds vergleichen. Die Farbe der einzelnen Segmente der abgebildeten Heatmaps 354 ändert sich von tiefrot zu hellgrün, basierend auf dem relativen Erfolg des Spielers, der den Ball in den entsprechenden Bereich des Feldes wirft. Die Beispiel-Benutzeroberfläche 350 enthält eine Auswahl von Leistungsmetriken 352, die es dem Teilnehmer ermöglicht, die Heatmap für verschiedene Leistungsmetriken zu betrachten, wie z. B. Passversuche, Passabschlüsse, Gesamt-Yards und Pass-Touchdowns. Dementsprechend ändert die Aktualisierungsanwendung 122 in Reaktion auf die Erkennung, dass der Teilnehmer die Leistungsmetrik über das Element 352 ändert, die Daten und die Darstellung der Heatmaps 354 sowie die Farbe, in der die Segmente angezeigt werden.
Die Beispiel-Benutzeroberfläche 350 zeigt Heatmaps 354, die insbesondere für den Vergleich von Quarterback-Leistungsmetriken konfiguriert sind. Andere Beispiel-Benutzeroberflächen sind so konfiguriert, dass sie Heatmaps darstellen, die Leistungsmetriken von Running Backs vergleichen, wie z. B. Rushing-Versuche, Rushing-Yards und Rushing-Touchdowns. Darüber hinaus kann sich die Form der Heatmap für einen Running-Back-Vergleich von der in 3E dargestellten Bogenform zu einer rechteckigen Form ändern.
3F ist eine weitere Beispiel-Benutzeroberfläche 360, die von dem von der Analyseplattform 115 unterstützten Head-to-Head-Analysewerkzeug dargestellt wird. Die Beispiel-Benutzeroberfläche 360 enthält einen Vergleich der physikalischen Messungen für die beiden Spieler, die über die Dropdown-Felder 308 ausgewählt wurden. Wie dargestellt, können die physischen Messungen sowohl in Form von Spinnendiagrammen 362 als auch in Form von Tabellen 364 verglichen werden, die die Rohmessung und das Spielerperzentil für die physische Messung enthalten.
In den und sind Beispiel-Benutzeroberflächen dargestellt, die vom Client-Gerät 105 bei der Interaktion mit einem Verletzungsanalysewerkzeug aus der Vielzahl der von der Analyseplattform 115 unterstützten Werkzeuge 125 angezeigt werden. Es ist zu beachten, dass die Layouts der Beispiel-Benutzeroberflächen durch eine von der UI-Anwendung 121 generierte Benutzeroberflächenvorlage gesteuert werden und die spezifischen Informationen, die von den Beispiel-Benutzeroberflächen angezeigt werden, von der Aktualisierungsanwendung 122 bezogen und/oder generiert werden.
4A zeigt eine Beispiel-Benutzeroberfläche 400, die von dem von der Analyseplattform 115 unterstützten Verletzungsanalysewerkzeug dargestellt wird. Die Beispiel-Benutzeroberfläche 400 ermöglicht es dem Teilnehmer, einen Spieler auszuwählen, um die Auswirkungen auf die Teamleistung zu sehen, wenn der ausgewählte Spieler verletzt ist. Um einen bestimmten Spieler auszuwählen, enthält die Beispiel-Benutzeroberfläche 400 ein Angriffs-/Verteidigungs-Auswahlelement 402, ein Jahres-Auswahlelement 403 und ein Team-Auswahlelement 404. Die Aktualisierungsanwendung 122 überwacht die Elemente 402-404, um eine Liste von Spielern zu erstellen, die den angegebenen Auswahlen entsprechen. Wenn der Teilnehmer mit der Dropdown-Liste 405 interagiert, veranlasst die Aktualisierungsanwendung 122 dementsprechend, dass die Liste der passenden Spieler zur Auswahl steht.
Wenn ein Teilnehmer einen bestimmten Spieler auswählt, generiert die Aktualisierungsanwendung 122 eine Aufteilung der Mannschaftsleistung mit und ohne den ausgewählten Spieler, die in die Tabelle 407 aufgenommen wird. Um die Leistungsaufteilung zu generieren, stellt die Aktualisierungsanwendung 122 eine temporäre Datentabelle zusammen, die die Spielerbeteiligung für alle Spiele im Verlauf des ausgewählten Jahres und die jeweiligen Spielergebnisse enthält. Die Aktualisierungsanwendung 122 filtert dann die Liste in Spielzüge (offensiv oder defensiv, basierend auf dem Auswahlelement 402), an denen der ausgewählte Spieler beteiligt war, und in Spielzüge, an denen der ausgewählte Spieler nicht beteiligt war. Die Aktualisierungsanwendung 122 generiert dann eine Reihe von Leistungsmetriken für jede Gruppe von Spielen.
Für einen Offensivspieler können die Leistungsmetriken Passing-Prozentsatz, Rushing-Prozentsatz, Run-Erfolgsrate (die Erfolgsrate ist die Rate, mit der der Spieler 40 % der Yards beim First Down, 60 % der Yards beim Second Down und 100 % der Yards beim Third Down erzielt), Passing-Erfolgsrate, Explosive-Run-Rate (ein Explosive-Run ist ein Lauf über 15 Yards), Explosive-Pass-Rate (ein Explosive-Pass ist ein Pass über 15 Yards), Turnover-Rate, Sacks Surrendered Rate, Yards pro Carry, Yards pro Passversuch und Anzahl der Snaps umfassen. Auf der anderen Seite können die Leistungskennzahlen für einen Defensivspieler die Gegen-Passing-Prozentzahl, die Gegen-Rushing-Prozentzahl, die Gegen-Run-Erfolgsrat, die Gegen-Passing-erfolgsrate, die Gegen-Explosive-Run-Rat, die Explosive-Pass-Rate, die Turnover-Rate, die Sack-Rate, die Gegen-Yards pro Carry, die Gegen-Yards pro Passversuch und die Anzahl der Snaps umfassen. Die Aktualisierungsanwendung 122 stellt diese Leistungsmetriken in einer weiteren temporären Datentabelle zusammen, die als Datentabelle 407 der Beispiel-Benutzeroberfläche 400 dargestellt wird.
4B ist eine weitere Beispiel-Benutzeroberfläche 420, die von dem von der Analyseplattform 115 unterstützten Verletzungsanalysewerkzeug dargestellt wird. Die Beispiel-Benutzeroberfläche 420 ermöglicht es dem Teilnehmer, die Auswirkungen auf die Leistung des Teamkollegen zu sehen, wenn der über die Dropdown-Liste 405 ausgewählte Spieler verletzt ist. Dementsprechend enthält die Beispiel-Benutzeroberfläche 420 ein Positionsauswahlelement 422 zur Auswahl der Position, auf der die Analyse durchgeführt wird.
Die Aktualisierungsanwendung 122 überwacht das Auswahlelement 422, um eine Liste der Spieler in der Mannschaft des ausgewählten Spielers zu erstellen, die der ausgewählten Position entsprechen. Die Aktualisierungsanwendung generiert dann eine erste temporäre Datentabelle, die die Leistung der aufgelisteten Spieler enthält, wenn der ausgewählte Spieler ebenfalls teilnimmt, um die Grundlage der Tabelle 422 zu bilden, und eine zweite temporäre Datentabelle, die die Leistung der aufgelisteten Spieler ohne den ausgewählten Spieler enthält, um die Grundlage der Tabelle 424 zu bilden. In dem dargestellten Beispiel, das sich auf die Auswirkungen der Verletzung auf Wide Receiver oder Tight Ends bezieht, umfassen die Leistungskennzahlen einen Prozentsatz der Teamziele, einen Prozentsatz der Spielzüge, die als linker Wide Receiver aufgestellt wurden, einen Prozentsatz der Spielzüge, die als rechter Wide Receiver aufgestellt wurden, einen Prozentsatz der Spielzüge, die als Slot Receiver aufgestellt wurden, einen Prozentsatz der Spielzüge, die als Tight End aufgestellt wurden, einen Prozentsatz der gespielten Snaps, eine durchschnittliche Tiefe des Ziels, einen Prozentsatz der Ziele in der roten Zone und eine Touchdown-Rate in der roten Zone.
In einem anderen Beispiel, das sich auf die Auswirkungen der Verletzung auf Running Backs bezieht, können die Leistungsmetriken einen Prozentsatz der gespielten Snap, einen Zielprozentsatz und einen Prozentsatz der Red-Zone-Carrys umfassen. In einem weiteren Beispiel, das sich auf die Auswirkungen der Verletzung auf Quarterbacks bezieht, können die Leistungsmetriken Yards pro Versuch, eine durchschnittliche Tiefe des Ziels und eine Touchdown-Rate umfassen.
Es ist zu beachten, dass die in den dargestellten Beispiel-Benutzeroberflächen lediglich eine Beispiel-Benutzeroberfläche darstellen, die die dargestellten Informationen präsentiert. Andere Benutzeroberflächen können zusätzliche, weniger oder alternative Elemente enthalten. Beispielsweise können einige Benutzeroberflächen anstelle der dargestellten Auswahlelemente eine Suchleiste zur Auswahl eines bestimmten Spielers enthalten. Als weiteres Beispiel können andere Sätze von Leistungsmetriken angezeigt werden.
In einigen Ausführungsformen umfassen die mehreren Werkzeuge 125 ein Aufstellungsoptimierungswerkzeug, um eine optimale Aufstellung auf der Grundlage der Analysen zu bestimmen, die z. B. vom Head-to-Head-Analysewerkzeug, dem Receiver-Defender-Matchup-Analysewerkzeug und dem Verletzungsanalysewerkzeug durchgeführt wurden. In einigen Implementierungen implementiert die Analyseplattform 115 eine oder mehrere maschinelle Lerntechniken, wie z. B. Regressionshypothesentests oder Verstärkungslernen, um zu bestimmen, welche Faktoren für die künftige Spielerleistung am bestimmendsten sind. Basierend auf diesen Bestimmungen kann der maschinelle Lernalgorithmus den verschiedenen Faktoren ein Gewicht oder eine Gewichtungsfunktion zuweisen. Dementsprechend kann das Werkzeug zur Aufstellungsoptimierung eine Aufstellung generieren, die in der Lage ist, die meisten gewünschten Statistiken (z. B. Fantasiepunkte, Passing Yards, Homeruns) innerhalb der Beschränkungen eines bestimmten Spiels zu erzeugen.
In einigen Ausführungsformen kann der Teilnehmer den Algorithmus für maschinelles Lernen außer Kraft setzen und bestimmte Spieler in einer Aufstellung festlegen. Zum Beispiel kann die Benutzeroberfläche, die mit dem Aufstellungsoptimierer verbunden ist, so konfiguriert sein, dass das Head-to-Head-Analysewerkzeug über ein Benutzeroberflächenelement gestartet wird, das mit einem Spieler in der optimalen Aufstellung verbunden ist. Beim Starten des Head-to-Head-Werkzeugs über dieses Benutzerschnittstellenelement füllt die Analyseplattform 115 automatisch den entsprechenden Spieler als den Spieler aus, der z. B. über das Dropdown-Feld 308a von 3A ausgewählt wurde. Das Head-to-Head-Analysewerkzeug kann ein Element enthalten, das es dem Teilnehmer ermöglicht, den Spieler in der optimalen Aufstellung gegen den Spieler auszutauschen, der in der Head-to-Head-Analyse enthalten ist (z. B. der Spieler, der durch das Dropdown-Feld 308b in 3A angezeigt wird). Bei Auswahl dieses Elements kann der Aufstellungsoptimierer so konfiguriert sein, dass er eine neue optimale Aufstellung berechnet, die den ausgetauschten Spieler enthält. Folglich ermöglicht die Reihe von Schnittstellen, die die Analyseplattform 115 bereitstellt, dem Teilnehmer, ein optimales Team zu bestimmen, das sowohl auf maschinellen Lerntechniken als auch auf benutzerdefinierten Präferenzen basiert.
5 ist ein beispielhaftes Flussdiagramm für ein Verfahren 500 zur Darstellung einer Benutzeroberfläche, die mit einem Werkzeug aus der Vielzahl von Werkzeugen 125 der Analyseplattform 115 verbunden ist.
In Block 502 umfasst das Verfahren 500 das Einlesen von Daten aus einer Vielzahl von Datenquellen 117 in die Datenbank 130 durch die Analyseplattform 115.
In Block 504 umfasst das Verfahren 500 das Erkennen einer Anweisung zum Starten eines von der Analyseplattform 115 unterstützten Werkzeugs 125 durch die Analyseplattform 115. Das Werkzeug kann zum Beispiel ein Receiver-Defender-Matchup-Analysewerkzeug, ein Head-to-Head-Analysewerkzeug oder ein Verletzungsanalysewerkzeug sein. In einigen Ausführungsformen umfasst das Erkennen der Anweisung zum Starten des von der Analyseplattform 115 unterstützten Werkzeugs 125 das Erkennen eines Hinweises durch die Analyseplattform 115, dass der Teilnehmer ein Benutzerschnittstellenelement ausgewählt hat, das durch eine auf dem Client-Gerät 105 ausgeführte Analyseanwendung 143 in eine von einem Spielserver 113 unterstützte Website eingefügt wurde. In anderen Ausführungsformen umfasst das Erfassen der Anweisung zum Starten des von der Analyseplattform 115 unterstützten Werkzeugs 125 das Erfassen eines Hinweises durch die Analyseplattform 155, dass der Teilnehmer ein Benutzerschnittstellenelement ausgewählt hat, das einem anderen von der Analyseplattform 115 unterstützten Werkzeug 125 zugeordnet ist.
Zusätzlich oder alternativ ist das Benutzerschnittstellenelement mit einem bestimmten Spieler verknüpft und die Anzeige, dass der Teilnehmer das Benutzerschnittstellenelement ausgewählt hat, enthält eine Angabe des bestimmten Spielers. Dementsprechend bewirkt die Erkennung der Anweisung zum Starten des Werkzeugs 125, dass das Werkzeug in einem Zustand startet, in dem der angegebene Spieler vorausgewählt ist.
In Block 506 umfasst das Verfahren 500 das Erzeugen einer Benutzerschnittstellenvorlage durch die Analyseplattform 115, um eine mit dem Werkzeug 125 verbundene Benutzerschnittstelle zu präsentieren. Die Benutzerschnittstellenvorlage kann eine Angabe zu einer Datentabelle enthalten, die über die Benutzerschnittstelle dargestellt werden soll.
In Block 508 umfasst das Verfahren 500, basierend auf einer Analyse der in der Datenbank 130 gespeicherten Daten, das Erzeugen einer temporären Datentabelle durch die Analyseplattform 115, die Datenwerte enthält, die durch die Benutzeroberflächenvorlage angezeigt werden.
In Block 510 umfasst das Verfahren 500 das Auffüllen der Benutzeroberflächenvorlage durch die Analyseplattform 115 mit den in der temporären Datentabelle enthaltenen Datenwerten, um die mit dem Werkzeug 125 verbundene Benutzeroberfläche zu erzeugen.
In Block 512 umfasst das Verfahren 500 das Veranlassen des Client-Geräts 105 durch die Analyseplattform 115, die mit dem Werkzeug 125 verbundene ausgefüllte Benutzeroberfläche zu präsentieren. In einigen Ausführungsformen umfasst das Verfahren 500 auch das Erkennen durch die Analyseplattform 115, dass das Werkzeug 125 die Ausführung beendet hat, und das Löschen der temporären Datentabelle durch die Analyseplattform 115.
Benutzergeführte Vorhersagen:
In einigen Ausführungsformen enthalten die Werkzeuge 125 ein benutzergesteuertes Vorhersagewerkzeug, mit dem der Teilnehmer die Auswirkungen der Spielerleistung auf das Ergebnis des Ereignisses bestimmen kann, z. B. die Anzahl der Punkte, die das Team erzielen wird. Wenn der Spieler z. B. gegen ein Team antritt, das eine starke Verteidigung hat, kann der Teilnehmer davon ausgehen, dass der Spieler eine schlechtere Leistung als der Durchschnitt für diesen Spieler erbringen wird. Dementsprechend kann der Teilnehmer mit dem benutzergesteuerten Vorhersagewerkzeug interagieren, um die Auswirkungen der unterdurchschnittlichen Leistung des Spielers auf das Ergebnis des Ereignisses zu bestimmen. Als Ergebnis kann der Teilnehmer feststellen, ob seine Vorhersagen mit denen übereinstimmen, die von Sportwettenanbietern verwendet werden, um eine Linie oder ein Over/Under zu generieren, um eine Wettmöglichkeit zu identifizieren. In dem Beispiel, in dem der Spieler einer starken Verteidigung gegenübersteht, kann die Vorhersage des Teilnehmers mit den Sportbüchern übereinstimmen. Daher kann die benutzergesteuerte Vorhersage das erwartete Ergebnis nicht wesentlich verändern. Wenn der Teilnehmer jedoch der Meinung ist, dass der Spieler, der einer starken Verteidigung gegenübersteht, dennoch eine starke Leistung erbringen wird, kann die benutzergesteuerte Vorhersage stärker von der Vorhersage der Sportwettenanbieter abweichen und eine Wettmöglichkeit darstellen.
Das benutzergesteuerte Vorhersagewerkzeug ermöglicht es dem Teilnehmer, die Leistung für eine beliebige Anzahl von Spielern vorherzusagen, einschließlich der Spieler beider Mannschaften, die an der Veranstaltung teilnehmen. Folglich hat der Teilnehmer die Möglichkeit, die vom benutzergesteuerten Vorhersagewerkzeug durchgeführten Vorhersageanalysen fein zu steuern. Anders ausgedrückt: Das benutzergeführte Vorhersagewerkzeug bietet eine bequeme Schnittstelle zum Verständnis der komplexen Zusammenhänge zwischen den Leistungen der einzelnen Spieler und den jeweiligen Auswirkungen auf das erwartete Ergebnis der Veranstaltung.
In den sind beispielhafte Benutzeroberflächen dargestellt, die vom Client-Gerät 105 bei der Interaktion mit einem benutzergesteuerten Vorhersagewerkzeug aus der Vielzahl der von der Analyseplattform 115 unterstützten Werkzeuge 125 angezeigt werden. Es ist zu beachten, dass die Layouts der Beispiel-Benutzerschnittstellen durch eine von der UI-Anwendung 121 erzeugte Benutzerschnittstellenvorlage gesteuert werden und die spezifischen Informationen, die von den Beispiel-Benutzerschnittstellen angezeigt werden, von der Aktualisierungsanwendung 122 bezogen und/oder erzeugt werden.
6A veranschaulicht eine beispielhafte Benutzeroberfläche 600 zur Angabe eines erwarteten Spielerleistungsniveaus unter Verwendung des benutzergesteuerten Vorhersagewerkzeugs, das von der Analyseplattform 115 unterstützt wird. Das benutzergesteuerte Vorhersagewerkzeug ermöglicht es dem Teilnehmer, ein bestimmtes Team auszuwählen, auf das der Teilnehmer wetten möchte. Wie dargestellt, enthält die Beispiel-Benutzeroberfläche 600 ein Teamauswahl-Element 602. Die Aktualisierungsanwendung 122 überwacht das Mannschaftswahlelement 602, um die vom Teilnehmer ausgewählte Mannschaft zu identifizieren. Als Reaktion auf die Erkennung einer Auswahl erhält die Aktualisierungsanwendung 122 eine Liste von Spielern, die der ausgewählten Mannschaft zugeordnet sind (wie in der Abbildung dargestellt, die New England Patriots), sowie eine Mannschaft, gegen die die ausgewählte Mannschaft in einem bevorstehenden Ereignis antritt (wie in der Abbildung dargestellt, die Indianapolis Colts).
Zur Auswahl der bestimmten Spieler, für die der Teilnehmer eine Leistungsstufe angeben möchte, enthält die Beispiel-Benutzeroberfläche 600 auch Positionsauswahlelemente 604 und Spielerauswahlelemente 606. Die Aktualisierungsanwendung 122 überwacht die über die Positionsauswahlelemente 604 getroffenen Auswahlen, um eine gefilterte Liste von Spielern zu erstellen, die mit den Auswahlen übereinstimmen. Dementsprechend kann der Teilnehmer, wenn er mit den Spielerauswahlelementen 606 interagiert, einen Spieler aus der gefilterten Liste von Spielern auswählen, die von der Aktualisierungsanwendung 122 erzeugt wurde.
Die Beispiel-Benutzeroberfläche 600 bietet auch Vorhersageelemente 608, die es dem Teilnehmer ermöglichen, ein benutzergesteuertes Leistungsniveau für einen bestimmten Spieler anzugeben, der über die Spielerauswahlelemente 606 ausgewählt wurde. Im dargestellten Beispiel kann der Teilnehmer einen Schieberegler bewegen, um aus drei verschiedenen Leistungsstufen auszuwählen. In anderen Beispielen können die Vorhersageelemente 608 eine Dropdown-Liste, einen Drehknopf oder eine andere Art von Benutzerschnittstellenelement enthalten, das es dem Teilnehmer ermöglicht, eine vorhergesagte Leistungsstufe aus einer beliebigen Anzahl von Leistungsstufen anzugeben. Zum Beispiel können die Vorhersageelemente 608 anstelle von z. B. 3 oder 5 qualitativen Leistungsstufen die Auswahl einer Leistungsstufe auf einer Skala von 0-100 ermöglichen.
ist eine weitere Beispiel-Benutzeroberfläche 620, die von dem benutzergesteuerten Vorhersagewerkzeug präsentiert wird, das von der Analyseplattform 115 unterstützt wird. Die Beispiel-Benutzeroberfläche 620 ermöglicht es dem Teilnehmer, die Auswirkungen der über die Vorhersageelemente 608 getroffenen Auswahlen auf das vorhergesagte Ereignisergebnis zu sehen. Insbesondere überwacht die Aktualisierungsanwendung 122 alle über die Vorhersageelemente 608 getroffenen Auswahlen, um die vorhergesagten Ereignisergebnisse auf der Grundlage der aktuellen Auswahlen zu berechnen.
Als Reaktion darauf enthält die Beispiel-Benutzerschnittstelle 620 eine oder mehrere Angaben zu einem erwarteten Ergebnis des Ereignisses, z. B. eine Angabe 622 zu der Mannschaft, die als Sieger des Ereignisses vorhergesagt wird. Als weiteres Beispiel enthält die Beispiel-Benutzeroberfläche 620 eine Angabe darüber, wie sich die benutzergesteuerten Vorhersagen auf ein oder mehrere Ergebnisse des Ereignisses auswirken. Im dargestellten Beispiel umfassen die Ergebnisse die Line (der Betrag, um den das favorisierte Team als Sieger vorhergesagt wird, manchmal auch als „Spread“ bezeichnet) und das Over/Under (die Gesamtpunktzahl, die für jedes Team vorhergesagt wird). Insbesondere zeigt das Element 624 die ursprüngliche Line (z. B. die Vegas-Line) und das Element 625 die Line an, die auf der Grundlage der benutzergesteuerten Vorhersagen, die über die Vorhersageelemente 608 gemacht wurden, angepasst wurde. In ähnlicher Weise zeigt Element 626 das ursprüngliche Over/Under (z. B. das Vegas-Over/Under) an, und Element 627 zeigt das Over/Under an, das auf der Grundlage der benutzergesteuerten Vorhersagen, die über die Vorhersageelemente 608 gemacht wurden, angepasst wurde.
7 ist ein beispielhaftes Flussdiagramm für ein Verfahren 700 zur Vorhersage von Ereignisergebnissen unter Verwendung eines benutzergesteuerten Vorhersagewerkzeugs aus der Vielzahl von Werkzeugen 125 der Analyseplattform 115. Das Verfahren 700 kann teilweise von der Aktualisierungsanwendung 122 in Verbindung mit dem benutzergesteuerten Vorhersagewerkzeug als Reaktion auf die Erfassung einer Benutzereingabe ausgeführt werden, die eine Leistungsstufe für einen Spieler über das Element 608 der Benutzerschnittstelle 600 auswählt.
Dementsprechend beginnt das Verfahren 700 damit, dass über eine Benutzerschnittstelle (wie die Benutzerschnittstelle 600), die von der Analyseplattform 115 präsentiert wird, eine Anzeige eines benutzergesteuerten Leistungsniveaus für einen an einem Ereignis teilnehmenden Spieler erhalten wird (Block 702). In einigen Ausführungsformen erhält die Aktualisierungsanwendung 122 eine Vielzahl von Angaben zu jeweiligen benutzergesteuerten Leistungsniveaus für eine Vielzahl von Spielern, die an dem Ereignis teilnehmen. Zu diesem Zweck kann die Aktualisierungsanwendung 122 erkennen, dass der Teilnehmer ein vorhergesagtes Leistungsniveau für eine beliebige Anzahl von Spielern einer beliebigen Mannschaft, die an der Veranstaltung teilnimmt, angegeben hat. Wenn die Aktualisierungsanwendung 122 kein benutzergesteuertes Leistungsniveau für einen bestimmten Spieler, der an der Veranstaltung teilnimmt, erkennt, kann die Aktualisierungsanwendung 122 das Leistungsniveau auf ein mittleres Leistungsniveau setzen.
In Block 704 umfasst das Verfahren 700 das Ermitteln eines Ergebnisses des Ereignisses, das mit einer Wette verbunden ist, durch die Analyseplattform 115. Das mit der Wette verbundene Ergebnis kann beispielsweise eine Line, ein Over/Under, eine Prop-Wette oder eine andere von einem Sportbuch angebotene Wette sein. In einigen Ausführungsformen wird das mit der Wette verbundene Ergebnis aus einer oder mehreren Datenquellen 117 bezogen, die von den jeweiligen Spielservern 113 verwaltet werden. In Ausführungsformen, in denen verschiedene Spielserver 113 demselben Wetteinsatz verschiedene Ergebnisse zuordnen, kann die Analyseplattform 115 die verschiedenen Ergebnisse mitteln oder anderweitig kombinieren, um das mit dem Wetteinsatz verbundene Ergebnis zu erzeugen.
In Block 706 umfasst das Verfahren 700 die Berechnung einer vorhergesagten Spielerleistung durch die Analyseplattform 115, basierend auf der Leistung des Spielers auf dem vom Benutzer festgelegten Leistungsniveau. In einer Ausführungsform ist die vorhergesagte Spielerleistung eine prognostizierte Menge an Fantasiepunkten, die der Spieler während des Ereignisses sammeln wird. In einer anderen Ausführungsform ist die vorhergesagte Spielerleistung eine Menge von Punkten, die zu den Gesamtpunkten des Teams beitragen. In beiden Ausführungsformen verwendet die Aktualisierungsanwendung 122 zur Berechnung der vorhergesagten Spielerleistung ein Modell der Spielerleistung für eine Vielzahl von Spielern, die an der Veranstaltung teilnehmen.
Insbesondere modelliert die Analyseplattform 115 historische Leistungen einer Vielzahl von Spielern auf der gleichen Position wie der Spieler unter Verwendung einer Verteilungsfunktion (wie z. B. einer Normalverteilungsfunktion, einer Chi-Quadrat-Verteilungsfunktion oder einer anderen Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion). Wenn es sich bei dem Spieler beispielsweise um einen Quarterback handelt, kann die Analyseplattform 115 eine Verteilungsfunktion generieren, die auf einer Vielzahl von vergangenen Quarterback-Leistungen basiert. Im Allgemeinen modelliert die Analyseplattform 115 jede Position, die über die Positionsauswahlelemente 604 der Benutzeroberfläche 600 auswählbar ist. Da die Modelle nicht von einer Benutzereingabe abhängig sind, kann die Analyseplattform 115 die Modelle generieren und speichern, bevor der Teilnehmer mit dem benutzergesteuerten Vorhersagewerkzeug interagiert. In diesen Szenarien kann die Aktualisierungsanwendung 122 die zuvor von der Analyseplattform 115 erzeugten Modelle erhalten und/oder darauf zugreifen.
In einigen Ausführungsformen modelliert die Analyseplattform 115 jede Position basierend auf der Spielerstufe. Das heißt, die Analyseplattform 115 kann die Spielerbasis in verschiedene Klassifizierungen von Spielern unterteilen (z. B. oberes Drittel, mittleres Drittel und unteres Drittel oder oberes Quartil und übrige Spieler oder jede andere Klassifizierung) und ein Modell generieren, das für jede Spielerklassifizierung für diese Position spezifisch ist. In diesen Ausführungsformen bestimmt die Aktualisierungsanwendung 122 die Klassifizierung für den jeweiligen Spieler, um das entsprechende Modell für den jeweiligen Spieler zu verwenden.
Zusätzlich oder alternativ kann die Analyseplattform 115 in Ausführungsformen, in denen die vorhergesagte Spielerleistung einer prognostizierten Anzahl von Fantasiepunkten entspricht, ein Modell für jede Position (und/oder deren Klassifizierung) basierend auf einem beliebigen Fantasiepunktesystem generieren. In einigen Ausführungsformen ist das Fantasie-Punktesystem ein standardisiertes Punktesystem (wie z. B. eines, das von DraftKings, FanDuel, ESPN, Yahoo oder CBS verwendet wird). In anderen Ausführungsformen ist das Fantasie-Punktesystem ein individuelles Punktesystem, das vom Teilnehmer erhalten wird. In diesen Ausführungsformen kann die Analyseplattform 115 die benutzerdefinierten Modelle als Reaktion auf den Empfang des benutzerdefinierten Punktesystems generieren. Um zu vermeiden, dass die Modelle jedes Mal neu generiert werden, wenn der Teilnehmer das benutzergesteuerte Prognosewerkzeug verwendet, kann die Analyseplattform 115 die angepassten Modelle mit einem Konto des Teilnehmers verknüpfen.
Nachdem die Modelle erhalten wurden, bestimmt die Aktualisierungsanwendung 122 die projizierte Spielerleistung basierend auf den benutzergesteuerten Leistungsstufen. In einigen Ausführungsformen bestimmt die Aktualisierungsanwendung 122 zur Bestimmung der projizierten Spielerleistung ein Perzentil, das mit dem benutzergesteuerten Leistungsniveau verbunden ist, und berechnet den Wert der Verteilungsfunktion bei dem bestimmten Perzentil. Wenn es beispielsweise drei mögliche Leistungsstufen gibt, dann kann die niedrigste Stufe 0,25, die mittlere Stufe 0,5 und die höchste Stufe 0,75 entsprechen. So kann in diesen Ausführungsformen die hochgerechnete Spielerleistung mit relativ wenig Rechenleistung ermittelt werden. Dadurch ist die Analyseplattform 115 in der Lage, schnell eine Vorhersage zu erstellen.
In anderen Ausführungsformen bestimmt die Aktualisierungsanwendung 122 stattdessen einen Perzentilbereich, der mit der benutzergesteuerten Leistungsstufe verbunden ist, um eine genauere Vorhersage zu erhalten. Zum Beispiel kann im Szenario mit drei Leistungsstufen die niedrigste Leistungsstufe 0,10-,3, die mittlere Leistungsstufe 0,3 - 0,7 und die obere Leistungsstufe 0,7 - 0,9 betragen. Dementsprechend erzeugt die Aktualisierungsanwendung 122 dann die hochgerechnete Spielerleistung in Form einer abgeschnittenen Verteilungsfunktion, die dem Perzentilbereich entspricht, der durch die benutzergesteuerte Leistungsstufe für den Spieler angegeben wird.
In Block 708 umfasst das Verfahren 700 das Ausführen eines Modellierungsalgorithmus durch die Analyseplattform 115, der so konfiguriert ist, dass er das mit dem Wetteinsatz verbundene Ergebnis und die vorhergesagte Spielerleistung in ein Standard-Ereignisergebnis und ein benutzerangepasstes Ereignisergebnis umwandelt. Dementsprechend kann der Modellierungsalgorithmus so konfiguriert sein, dass er als Eingabe eine Mannschaftsleistungsfunktion akzeptiert. Durch die Definition der Verteilungsfunktion des einzelnen Spielers als $x_{i_{k}}^{j}$
wobei k ein Spielerindex im Team und j eine Angabe der Leistungsstufe ist, wird die Leistungsfunktion des Teams P definiert als $f (x_{i_{1}}^{j_{1}}, x_{i_{2}}^{j_{2}}, \dots, x_{i_{N}}^{j_{N}})$
wobei N die Anzahl der Spieler im Team ist. Unter Verwendung der Mannschaftsleistungsfunktion für jede Mannschaft, die an der Veranstaltung teilnimmt, bestimmt die Aktualisierungsanwendung 122 eine Wahrscheinlichkeitsfunktion für einen oder mehrere Veranstaltungsausgänge. Zum Beispiel ist die Wahrscheinlichkeitsfunktion für das Linienergebnis (P_Zeile) ist P_B - P_A und die Wahrscheinlichkeitsfunktion für das Über/Unter-Ergebnis (P_ou) ist P_B + P_A.
Die Aktualisierungsanwendung 122 führt dann ein Regressionsmodell auf den Wahrscheinlichkeitsfunktionen der Ereignisausgänge aus, um die vorhergesagten Ereignisausgänge zu bestimmen. Wenn die Analyseplattform 115 zum Beispiel ein lineares Regressionsmodell implementiert, kann das Modell die Form von Ergebnis_pred = ε + β₁v_Ergebnis + β₂P_Ergebnis haben, wobei ε die Abfangung des Modells ist, v_Ergebnis das in Block 704 erhaltene Ergebnis des Ereignisses ist, β₁ der Koeffizient der erhaltenen Ergebnislinie ist, P_Ergebnis die Wahrscheinlichkeitsfunktion für den bestimmten Ereignisausgang ist und β₂ ist der Koeffizient der Vorhersagelinie. In einigen Ausführungsformen führt die Aktualisierungsanwendung 122 das lineare Regressionsmodell für eine Vielzahl von Simulationen (z. B. 100, 500, 1000, 5000) aus, um ein wahrscheinlichstes Ergebnis zu bestimmen. In einigen Ausführungsformen implementiert die Aktualisierungsanwendung 122 Monte-Carlo-Sampling-Techniken, um Werte in Übereinstimmung mit der abgeschnittenen Verteilungsfunktion jedes Spielers zufällig zu bestimmen.
In Ausführungsformen, in denen die abgeschnittenen Wahrscheinlichkeitsfunktionen der voraussichtlichen Anzahl von Fantasiepunkten eines Spielers entsprechen, wandelt die Aktualisierungsanwendung 122 die voraussichtliche Anzahl von Fantasiepunkten in eine Anzahl von Punkten um, die der Spieler zu einer voraussichtlichen Gesamtzahl von Punkten beiträgt, die das Team des Spielers erzielt. In einem Beispiel ermittelt die Aktualisierungsanwendung 122 eine Beteiligungsrate für den Spieler, um den Einfluss des Spielers auf die Teamleistung zu bestimmen. Wenn ein Teilnehmer angibt, dass ein Bankspieler eine sehr starke Leistung haben wird, hat die benutzergesteuerte Angabe aufgrund der relativ geringen Beteiligungsrate für Bankspieler dementsprechend eine relativ geringe Auswirkung auf die Mannschaftsleistung.
Um das vorhergesagte Ergebnis des Ausfallereignisses zu generieren, führt die Aktualisierungsanwendung 122 das Regressionsmodell aus, bei dem jeder Spieler auf das mittlere Leistungsniveau gesetzt wird, d. h. die Teamleistungsfunktion ist $f (x_{i_{1}}^{0}, x_{i_{2}}^{0}, \dots, x_{i_{N}}^{0})$
unter der Annahme, dass 0 der Medianwert der Leistung ist. In ähnlicher Weise führt die Aktualisierungsanwendung 122 das Regressionsmodell auf der Grundlage der benutzergesteuerten Leistungsniveaus aus, um das benutzerangepasste Ereignisergebnis zu generieren, d. h. die Mannschaftsleistungsfunktion ist $f (x_{i_{1}}^{j_{1}}, x_{i_{2}}^{j_{2}}, \dots, x_{i_{N}}^{j_{N}}),$
wobei j_k die benutzergesteuerte Leistungsstufe für den Spieler ist $x_{i_{k}} .$
In Block 710 umfasst das Verfahren 700 die Darstellung des Standard-Ereignis-Ergebnisses und des benutzerangepassten Ereignis-Ergebnisses über eine von der Analyseplattform 115 erzeugte Benutzeroberfläche (z. B. die Benutzeroberfläche 620). In einem Beispiel wird das Standard-Ereignisergebnis über das Element 624 der Benutzeroberfläche 620 und das benutzerangepasste Ereignisergebnis über das Element 625 der Benutzeroberfläche 620 dargestellt.
In einigen Ausführungsformen kann das Verfahren 700 beinhalten, dass die Analyseplattform 115 einen oder mehrere Spielserver 113 identifiziert, die die Wette auf das Ereignis unterstützen. Zum Beispiel können die identifizierten Spielserver 113 die Spielserver 113 sein, von denen das Ergebnis des Ereignisses in Block 704 erhalten wurde. Basierend auf dem benutzerangepassten Ereignisergebnis kann die Analyseplattform 115 die von den Spielservern 113 angebotenen Wetten vergleichen, um den bestimmten Spielserver 113 zu bestimmen, der die optimale Wette auf das Ereignis anbietet. Wenn beispielsweise das vom Benutzer angepasste Ergebnis des Ereignisses ein Over/Under von 50,5 anzeigt und das Standard-Over/Under 42 ist, können die verschiedenen Spielserver 113 unterschiedliche Quoten für eine Over-Wette bei 50 anbieten. So kann der optimale Spielserver 113 bestimmt werden, indem derjenige Spielserver 113 identifiziert wird, der die besten Quoten für eine bestimmte Wette anbietet, die mit dem benutzerangepassten Ergebnis des Ereignisses übereinstimmt. Nach der Identifizierung des bestimmten Glücksspielservers 113 und in Reaktion auf eine Benutzerinteraktion mit der Analyseplattform 115 kann die Analyseplattform 115 dann mit dem bestimmten Glücksspielserver 113 interagieren, um die Wette mit dem bestimmten Glücksspielserver 113 zu platzieren.
Es sollte gewürdigt werden, dass das Vorangegangene mehrere Beispiele beschreibt, die sich insbesondere auf Fantasy-Fußballspiele beziehen. Diese Techniken und Computerarchitekturen sind jedoch auch auf andere Arten von Spielen anwendbar, wie z. B. Fantasy-Baseball, -Hockey, -Fußball, -Basketball usw., sowie auf Online-Wettspiele.
Wenn sie in Software implementiert sind, können alle hier beschriebenen Anwendungen und Werkzeuge in einem beliebigen greifbaren, nicht transitorischen, computerlesbaren Speicher gespeichert werden, z. B. auf einer Magnetplatte, einer Laserplatte, einem Festkörperspeicher, einem Molekularspeicher oder einem anderen Speichermedium, in einem RAM oder ROM eines Computers oder Prozessors usw. Obwohl die hier offengelegten Beispielsysteme neben anderen Komponenten auch Software und/oder Firmware enthalten, die auf Hardware ausgeführt wird, sollte beachtet werden, dass solche Systeme lediglich illustrativ sind und nicht als einschränkend angesehen werden sollten. Es ist zum Beispiel denkbar, dass eine oder alle dieser Hardware-, Software- und Firmware-Komponenten ausschließlich in Hardware, ausschließlich in Software oder in einer beliebigen Kombination aus Hardware und Software verkörpert sein können. Dementsprechend werden die hier beschriebenen Beispielsysteme zwar so beschrieben, dass sie in Software implementiert sind, die auf einem Prozessor eines oder mehrerer Computergeräte ausgeführt wird, aber Personen, die über normale Fachkenntnisse verfügen, werden leicht erkennen, dass die angegebenen Beispiele nicht die einzige Möglichkeit zur Implementierung solcher Systeme sind.
Während die vorliegende Erfindung unter Bezugnahme auf spezifische Beispiele beschrieben wurde, die nur der Veranschaulichung dienen und die Erfindung nicht einschränken sollen, wird es für den Fachmann offensichtlich sein, dass Änderungen, Ergänzungen oder Streichungen an den offenbarten Ausführungsformen vorgenommen werden können, ohne vom Geist und Umfang der Erfindung abzuweichen. Auch wenn der vorstehende Text eine detaillierte Beschreibung zahlreicher verschiedener Ausführungsformen enthält, sollte man sich darüber im Klaren sein, dass der Umfang des Patents durch die Worte der am Ende dieses Patents aufgeführten Ansprüche und deren Äquivalente definiert ist. Die detaillierte Beschreibung ist nur als beispielhaft zu verstehen und beschreibt nicht jede mögliche Ausführungsform, da die Beschreibung jeder möglichen Ausführungsform unpraktisch, wenn nicht gar unmöglich wäre. Es könnten zahlreiche alternative Ausführungsformen implementiert werden, entweder unter Verwendung der aktuellen Technologie oder der nach dem Anmeldetag dieses Patents entwickelten Technologie, die immer noch in den Anwendungsbereich der Ansprüche und aller Äquivalente davon fallen würden.

Für die 1 bis 4 gelten folgende Übersetzungen:

Analytics Platform	Analyseplattform
Program Memory	Programmspeicher
UI	Benutzerschnittstelle (UI)
Database	Datenbank
Data source	Datenquelle
Network(s)	Netzwerk(e)
Gaming server	Spielserver
Client Device	Client-Gerät
Analytics App	Analyseanwendung

Für die 5 gelten folgende Übersetzungen:

Ingest data from data sources into database	Daten aus Datenquellen in Datenbank aufnehmen
Detect Indication to launch tool	Erkennen einer Anweisung zum Starten des Werkzeugs
Generate user interface template associated with the tool	Erzeugen der dem Werkzeug zugeordneten Benutzerschnittstellenvorlage
Based on an analysis of the database, generate a temporary data table	Erzeugen einer temporären Datentabelle basierend auf der Datenbankanalyse
Populate the user interface template to produce a user interface	Befüllen der Benutzerschnittstellenvorlage, um die Benutzeroberfläche zu erzeugen
Cause the user interface to be presented on a client device	Veranlassen die Benutzerschnittstelle dem Client-Gerät zu präsentieren

Für die 7 gelten folgende Übersetzungen:

Obtain indication of user-predicted performance level for an event	Erhalte Anzeige eines durch den Benutzer festgelegten Leistungsniveaus für ein Ereignis
Obtain an outcome of the event associated with a wager	Ermitteln eines Ergebnisses des mit einer Wette verbunden Ereignisses
Calculate a predicted player output based on the user-predicted performance levels	Berechnung einer vorhergesagten Spielerleistung basierend auf dem vom Benutzer festgelegten Leistungsniveau
Execute a modeling algorithm to convert player output and wager information into a default event outcome and a user-adjusted event outcome	Ausführen eines Modellierungsalgorithmus, um das mit dem die Spielerleistung und die Information über den Wetteinsatz in ein Standard-Ereignisergebnis und ein benutzerangepasstes Ereignisergebnis umzuwandeln
Present the default and user-adjusted event outcomes	Darstellung des standardmäßigen und des benutzerangepassten Ereignis-Ergebnisses

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
Zitierte Patentliteratur

US 62/7161790 [0001]
US 62/745133 [0001]

Claims

Computerimplementiertes Verfahren, umfassend: - Aufnehmen von Daten aus einer Vielzahl von Datenquellen in eine Datenbank durch eine Analyseplattform; - Erkennen einer Anweisung zum Starten eines von der Analyseplattform unterstützten Werkzeugs durch die Analyseplattform; - Erzeugen einer Benutzerschnittstellenvorlage durch die Analyseplattform zum Präsentieren einer Benutzerschnittstelle, die mit dem Werkzeug verbunden ist, wobei die Benutzerschnittstellenvorlage eine Angabe einer Datentabelle enthält, die über die Benutzerschnittstelle zu präsentieren ist; - Erzeugen einer temporären Datentabelle, die Datenwerte enthält, die durch die Benutzerschnittstellenvorlage angezeigt werden, durch die Analyseplattform, basierend auf einer Analyse von in der Datenbank gespeicherten Daten; -Befüllen der Benutzerschnittstellenvorlage mit den in der temporären Datentabelle enthaltenen Datenwerten durch die Analyseplattform, um die mit dem Werkzeug verbundene Benutzerschnittstelle zu erzeugen; und - Veranlassen eines Client-Geräts, die dem Werkzeug zugeordnete befüllte Benutzerschnittstelle zu präsentieren, durch die Analyseplattform.
Computerimplementiertes Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Werkzeug ein Receiver-Defender-Matchup-Analysetool ist.
Computerimplementiertes Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Werkzeug ein Head-to-Head-Matchup-Analysewerkzeug ist.
Computerimplementiertes Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Werkzeug ein Verletzungsanalysewerkzeug ist.
Computerimplementiertes Verfahren nach Anspruch 1, wobei ein Erfassen der Anweisung für ein Starten des von der Analyseplattform unterstützten Werkzeugs umfasst: Erfassen einer Anzeige durch die Analyseplattform, dass der Teilnehmer ein Benutzerschnittstellenelement ausgewählt hat, das in eine von einem Spielserver unterstützte Website durch eine auf dem Client-Gerät ausgeführte Analyseanwendung eingefügt wurde.
Computerimplementiertes Verfahren nach Anspruch 5, wobei: das Benutzerschnittstellenelement mit einem bestimmten Spieler assoziiert ist; die Anzeige, dass der Teilnehmer das Benutzerschnittstellenelement ausgewählt hat, eine Anzeige des jeweiligen Spielers enthält; und das Erfassen der Anweisung zum Starten des Werkzeugs bewirkt, dass das Werkzeug in einem Zustand gestartet wird, in dem der angegebene Spieler vorausgewählt ist.
Computerimplementiertes Verfahren nach Anspruch 7, wobei: das Benutzerschnittstellenelement mit einem bestimmten Spieler assoziiert ist; die Anzeige, dass der Teilnehmer das Benutzerschnittstellenelement ausgewählt hat, eine Anzeige des bestimmten Spielers enthält; und das Erfassen der Anweisung zum Starten des Werkzeugs bewirkt, dass das Werkzeug in einem Zustand gestartet wird, in dem der angegebene Spieler vorausgewählt ist.
Computerimplementiertes Verfahren nach Anspruch 7, wobei: das Benutzerschnittstellenelement mit einem bestimmten Spieler assoziiert ist; die Anzeige, dass der Teilnehmer das Benutzerschnittstellenelement ausgewählt hat, eine Anzeige des bestimmten Spielers enthält; und das Erfassen der Anweisung zum Starten des Werkzeugs bewirkt, dass das Werkzeug in einem Zustand gestartet wird, in dem der angegebene Spieler vorausgewählt ist.
Computerimplementiertes Verfahren nach Anspruch 1, ferner umfassend: Erkennen, dass das Werkzeug die Ausführung beendet hat, durch die Analyseplattform; und Löschen der temporären Datentabelle durch die Analyseplattform.
Computerimplementiertes Verfahren, umfassend: Erhalten eines Hinweises auf ein benutzergesteuertes Leistungsniveau für einen Spieler, der an einem Ereignis teilnimmt, über eine Benutzerschnittstelle, die von einer Analyseplattform präsentiert wird; Erhalten, eines Ergebnisses des mit einer Wette verbundenen Ereignisses, durch die Analyseplattform; Berechnen, einer vorhergesagten Spielerleistung, basierend auf dem Spieler, der auf dem benutzergesteuerten Leistungsniveau spielt, durch die Analyseplattform; Ausführen eines Modellierungsalgorithmus durch die Analyseplattform, der so konfiguriert ist, dass er das dem Wetteinsatz zugeordnete Ergebnis und das vorhergesagte Spielerergebnis in ein Standard-Ereignisergebnis und ein benutzerangepasstes Ereignisergebnis umwandelt; und Präsentieren des Standard-Ereignisergebnisses und des benutzereingestellten Ereignisergebnisses über die von der Analyseplattform präsentierte Benutzerschnittstelle.
Computerimplementiertes Verfahren nach Anspruch 10, wobei das mit dem Wetteinsatz verbundene Ergebnis eine Linie oder ein Over/Under ist.
Computerimplementiertes Verfahren nach Anspruch 10, wobei das Berechnen der vorhergesagten Spielerleistung das Modellieren, durch die Analyseplattform, von historischen Leistungen einer Vielzahl von Spielern an einer gleichen Position wie der Spieler unter Verwendung einer Verteilungsfunktion umfasst.
Computerimplementiertes Verfahren nach Anspruch 12, wobei das Berechnen der vorhergesagten Spielerleistung umfasst: Bestimmen eines Perzentils, das mit dem benutzergesteuerten Leistungsniveau verbunden ist, durch die Analyseplattformen; und Berechnen eines Wertes der Verteilungsfunktion an dem Perzentil, das mit dem benutzergesteuerten Leistungsniveau verbunden ist, durch die Analyseplattform.
Computerimplementiertes Verfahren nach Anspruch 12, wobei das Analysieren der historischen Leistung des Spielers umfasst: Bestimmen eines Perzentilbereichs, der mit dem benutzergesteuerten Leistungsniveau verbunden ist, durch die Analyseplattformen; und Erzeugen, einer abgeschnittenen Verteilungsfunktion basierend auf dem Perzentilbereich durch die Analyseplattform.
Computerimplementiertes Verfahren nach Anspruch 14, wobei das Ausführen des Modellierungsalgorithmus zum Bestimmen des benutzerangepassten Ereignisergebnisses umfasst: Eingeben einer Leistungsfunktion basierend auf den abgeschnittenen Verteilungen für eine Vielzahl von Spielern, die an dem Ereignis teilnehmen, durch die Analyseplattform.
Computerimplementiertes Verfahren nach Anspruch 14, wobei das Ausführen des Modellierungsalgorithmus zum Bestimmen des standardmäßigen Ereignisergebnisses umfasst: Eingeben, durch die Analyseplattform, einer Leistungsfunktion, die auf abgeschnittenen Verteilungen für eine Vielzahl von Spielern basiert, die an dem Ereignis teilnehmen, wobei die abgeschnittenen Verteilungen darauf basieren, dass jede der Vielzahlen von Spielern auf einem mittleren Leistungsniveau spielt.
Computerimplementiertes Verfahren nach Anspruch 12, wobei das Modellieren historischer Leistungen der Mehrzahl von Spielern auf der gleichen Position umfasst: Aufteilen der Vielzahl von Spielern durch die Analyseplattform in zwei oder mehr Klassifizierungen von Spielern, basierend auf relativer Leistung im Vergleich zu anderen Spielern auf derselben Position; Modellieren historischer Leistungen jeder Klassifizierung der Vielzahl von Spielern auf der gleichen Position unter Verwendung einer Verteilungsfunktion durch die Analyseplattform.
Computerimplementiertes Verfahren nach Anspruch 10, wobei die vorhergesagte Spielerleistung eine hochgerechnete Menge an Fantasiepunkten ist, die der Spieler während des Ereignisses erlangen wird.
Computerimplementiertes Verfahren nach Anspruch 18, wobei das Ausführen des Modellierungsalgorithmus zum Umwandeln von Informationen, die mit dem Wetteinsatz und der vorhergesagten Spielerleistung verbunden sind, in ein vorhergesagtes Ereignisergebnis Folgendes umfasst: Konvertieren der prognostizierten Menge an Fantasiepunkten durch die Analyseplattform in eine Menge an Punkten, die der Spieler zu einer prognostizierten Gesamtzahl an Punkten beiträgt, die von einem Team des Spielers erzielt werden.
Computerimplementiertes Verfahren nach Anspruch 19, wobei das Umwandeln der hochgerechneten Menge an Fantasiepunkten in die Menge an Punkten, die von dem Spieler beigetragen wurden, umfasst: Bestimmen einer Beteiligungsrate des Spielers durch die Analyseplattform; und Konvertieren, der hochgerechneten Menge an Fantasiepunkten basierend auf der ermittelten Beteiligungsrate durch die Analyseplattform.
Computerimplementiertes Verfahren nach Anspruch 10, wobei das Erhalten der Anzeige des benutzergesteuerten Leistungsniveaus für den Spieler umfasst: Erhalten einer Vielzahl von Anzeigen von jeweiligen benutzergesteuerten Leistungsniveaus für eine Vielzahl von Spielern.
Computerimplementiertes Verfahren nach Anspruch 10, ferner umfassend: Identifizieren eines oder mehrerer Spielserver, die den Wetteinsatz auf das Ereignis unterstützen, durch die Analyseplattform; Bestimmen, durch die Analyseplattform, eines bestimmten Spiel-Servers von dem einen oder mehreren Spiel-Servern, der, basierend auf dem vom Benutzer eingestellten Ereignisergebnis, den optimalen Wetteinsatz auf das Ereignis anbietet; und Interagieren mit dem bestimmten Spielserver durch die Analyseplattform, um die optimale Wette auf das Ereignis zu setzen.