最近有2个月放空，没有沉淀一些技术上的内容，反而是调整一个工作状态，把更多的时间还原到了生活和娱乐中。当然，就目前来看，这种适当的放空收到了奇效，当时考虑业务的前景时非常的不明朗，甚至对数据质量本身的要求极度偏激，导致对团队的成员有偏见。不过在适当的休息后，这种感觉没有了，取而代之的是清晰的业务方向和思路。
为什么会这样，我想这个和我最近痴迷橄榄球NFL有关（怎么这个句式特别像广告呢）。年初的超级碗全场录像把橄榄球运动拉入了我的视野，随着2014-2015NFL新赛季的开始，我也开始关注NFL，美式橄榄球是项非常棒的运动，为什么这么说？运动本身有几个特点非常吸引人：1）高强度身体对抗——无疑这是一项男人的运动，比赛中最常见的就是身体接触。2）规则和体系非常合理，橄榄球的进攻防守规则是非常合理的，进攻组司职攻城略地，而防守组负责守卫家园，这个对于原始的战争游戏模拟的非常到位。3）策略和战术要求极高，橄榄球进攻和防守战术非常多样化，进攻端可以采用地面冲球和传球，传球的话又可以分远距离、中距离和近距离传球，传球的对象，也可以是外接或者跑卫，外接的跑动路线……说不完啊。4）数据拟合准确，当然这是让我最痴迷NFL的原因，美式橄榄球把数据运用到了极致，对于球员的指标衡量非常的准确形象。
比起拳击那样的攻击与防御，它显得安全了很多；比起网球、乒乓球这样的球类运动，就相当的刺激荷尔蒙；比起足球和篮球这样的流行运动，橄榄球的规则和完整的体系以及无可出其右的策略性，是最吸引人的。当然足球的魅力在于团队配合可以打得非常精彩，同时个人英雄的出现也可以拯救世界，但是足球里衡量运动员综合素质的指标体系实在是不够好。我个人认为像橄榄球和棒球（NFL和MLB）是最好的数据决策运动体系，好笑的是这都是美国人为之疯狂的运动，而在世界上其他国家却知之甚少。
结合橄榄球运动和数据体系构建，确实给了数据从业人员很大灵感，玩NFL Fantasy的玩家都知道每周的Pick’Em可以来预测比赛，要知道一周15场比赛完全猜对的人非常非常多，为什么？因为数据刻画形象且透明，也就是说，我们做预测，不在于算法有多牛逼，而在于指标是否足够好，模型是否足够清晰的能刻画业务本身。这是我一直在做数据挖掘强调的，但是仍然有太多太多的人纠结在算法中不能自拔……NFL有一套自己的rating算法来评估球员的素质，当然这在FM游戏里也有，但是我个人认为NFL的计算更合理，因为橄榄球运动目标性非常强，没有像足球那样过多的回传和组织，橄榄球单箭头的向前就是最好的约束条件，这为数据可操作性提供了基本保障，我个人是这么认为的。另外NFL联盟的运作也类似一个数据体系，联盟约定工资帽，不会出现过分的强弱队之分，一个队伍都是明星大牌，工资帽不允许啊，所以NFL的32支球队，大体水平相当（当然有弱队和强队，这里说的大体相当是指在一场NFL比赛预测中，没有那么明显的胜负趋势，优势微弱=属性连续、分布完美）。另外不同的战术相生相克，在场上随时可以通过暂停来及时调整，这是小步快跑实时运算的等价比喻，足球比赛一开场就至少踢45分钟，这是典型的批处理，教练有个意图都是大声喊，也不见得球员遵循，但是橄榄球就完全不同，每次攻守基本都是战术的完整体现。说起时间，因为足球篮球是连续比赛，而棒球和橄榄球则是分档进攻，这其中的区别体现在数据的可分析性以及一次操作的影响性分析上，其实是很明显的。足球的连续比赛，导致我们在分析一次进攻的成功因素时，需要考虑的变量非常的多，因为时间窗口太大——45分钟，而橄榄球是阶段性的，一次成功的推进，一定是经历一个开球-传球或跑球这样的流程，这明显是规格化的产物，谁告诉你足球进球一定要是本方守门员大脚开球到前锋射门呢？所以对于橄榄球这种阶段性运动，一次分析可以根据本身的进攻和防守阶段被拆成很多的细片，在细片上完成分析，这也符合分析的规律——样本干净且完整。这有点像分布式计算，橄榄球天生分布式，而足球只能一把搞到内存里做完全分析……
胡乱扯了一通NFL的东西，美式橄榄球运动是项极度体现智慧的运动，结合数据去玩Fantasy，更觉得其乐无穷。
回头有空，再详细举例NFL的数据故事。没准也还聊聊手游和数据的事。