数据分析不仅仅是为了识别潜在的成本节约或推动对客户的新见解。它们还可以用来创建新的数据产品。
举个例子:美国国家冰球联盟(NHL)正在对其统计数据进行数字化和重新包装——其中一些数据可以追溯到近100年前——以创建一个新的增强统计数据，它希望能吸引铁杆冰球爱好者，同时吸引更多的业余爱好者。
上个月，美国国家冰球联盟(NHL)宣布与SAP SE建立了一项多年的北美合作伙伴关系，这将帮助它为球迷、广播公司和媒体提供分析国家冰球联盟官方数据、球队和球员数据的能力，其中将包括高级可视化“讲述故事”，正如国家冰球联盟负责数字媒体和战略规划的执行副总裁史蒂夫·麦卡德尔所说的那样。
[相关:体育迷应该关注的10个社交媒体账户］
他说:“随着计算能力的提高，球迷们开始更多地了解冰上的策略、战术和行动，他们对能够洞察冰上发生了什么很感兴趣。”
分析正在不断变化
曲棍球一直是一种老派的运动，许多俱乐部和教练在接受分析方面一直很缓慢——很像在Sabermetrics进入更广泛的公众意识之前的棒球。有人认为，冰球的快速和流畅的本质，即球员在比赛进行过程中随时进入和离开冰面，这使得它不像棒球那样以庄严的速度和一对一的比赛进行建模。
[相关:8大数据和分析将改变体育］
但就像棒球的Sabermetrics一样，一群忠实的冰球爱好者接受了建模的挑战，并创造了自己的语言来描述它。你不需要在兔子洞里走很远遇到他们的一些指标：
- 他。“科西”这个名字来源于布法罗马刀队的守门员教练吉姆·科西，它是射正、射失和盖帽次数的总和，本质上是射门次数的总和。它可以通过比较一个球队的投篮次数和对一个球队的投篮次数来表示。这是为了接近球的控球权。你可以使用这个数据来了解球队对冰球的控制情况，但你也可以通过计算球员在冰上时球队的射门次数来计算球员。虽然控制球权并不能保证胜利，但是拥有更好球权的球队在长期获胜的概率更高。曲棍球的博客肯特威尔逊指出大多数球员和球队的科西比率在40%到60%之间，精英球员的科西比率在55%或更高。
- 芬威克。Fenwick是Corsi的一个变体，以卡尔加里火焰博主Matt Fenwick命名。它只计算射正和射失的球，不包括被封盖的球。威尔逊说，这往往与得分机会有更强的相关性，尽管他也说，科西和芬威克之间的差异是可以忽略不计的长期。
- PDO。PDO看起来像是一个缩写，但其实不是;它取自布莱恩·金的网名，是他首先提出了这个建议。PDO是球队均分投篮命中率和扑救命中率的总和。它也可以用来量化单个球员，当一个特定的球员在冰上时，通过汇总均匀力量的射门百分比和救球百分比。这个想法是量化“冰球运气”，从而确定一支球队是由于好运气表现出色还是由于坏运气表现不佳。正如NHL.com网站的特约撰稿人埃文•斯伯尔所指出的，PDO可以帮助解释为什么华盛顿首都队在拥有神坛前锋亚历山大•奥韦奇金的情况下，上赛季表现如此糟糕。奥韦奇金自己的射门率为8.97%，但当奥韦奇金在冰上时，球队的射门率仅为5.84%。这使得他在上个赛季的PDO排名中排名第五，在所有滑了至少1000分钟的选手中排名第五。
- 区开始。所谓的区域首发是用来修改球员的科西属性的。区域首发是指进攻区域和防守区域在实力相同的情况下的比例。它可以用来抵消这样一个事实，即高区域联防率的球员(即他们更频繁地在进攻区域首发)自然会比低区域联防率的球员拥有更高的科西。
还有其他的。虽然麦卡德尔指出，那些在网上争论这些数据的粉丝都非常投入，但他表示，这些晦涩难懂的术语对休闲粉丝来说可能难以理解，而且这些对话都发生在NHL.com之外