大区:先看整体格局
七个大区把地域跨度和参赛密度接近的赛事归到一起,跨区比较时不会出现一边几十支队、一边只有三支队的悬殊情况。
起点
整理的起点很具体:一名球员从后卫改踢中场,位置变了,跑动距离和传球区域也跟着变,而这些变化散落在不同赛季、不同渠道里,很少有人能一路读完。
赛区体系
赛区划分的目标只有一个:让同一层级的赛事彼此可比。V3 赛区分布体系把赛事先划成华东、华南、华北、西南、西北、东北与海外七块,再往下落到 34 个城市赛区。
七个大区把地域跨度和参赛密度接近的赛事归到一起,跨区比较时不会出现一边几十支队、一边只有三支队的悬殊情况。
34 个城市赛区各自保留场馆资料、参赛队伍数量与历史赛季分布变化,想约一支本地球队的主客情况,从这里入手最快。
同一座城市不同赛季的归属可能调整,按赛季切一层,就能看清某一年哪些队被划到了哪里、调整发生在哪个阶段。
大区、城市、赛季三层可以随时切换查看,具体的筛选与定位方式在核心功能里一步步演示。
体系演进
每一级台阶都是被具体问题推上去的:赛区变多、跨度变大、资料变厚,原来的结构撑不住,就得重划一次。
V1 · 2018 赛季及以前
所有赛区平铺在同一层,找一支球队要逐个点开。赛事数量还不多时够用,跨省比较就已经开始吃力。
V2 · 2019 至 2022 赛季
加上一层区域归口,先定位区域再看赛区。跨区查询快了很多,但同一区域内部的密度差异还体现不出来。
V3 · 当前体系
七块大区、34 个城市赛区、再来一层赛季维度。同一支球队的归属变化可以按时间读出来,不用自己记版本。
整理流程
24 名整理人员分成三个小组,一条名单走到发布之前,会依次经过下面四道处理。点开每一步能看到它具体在防什么问题。
逐条比对报名名单与出场记录,确认姓名写法、号码与位置归属,重点处理一队多名球员重名、临时上调与租借回队这几类容易出错的登记。
单场比赛约采集 1,200 个位置坐标点,复核人员会检查跑动距离是否落在同位置合理区间,并把传球成功率拆到前场、中场、后场三段再看一遍。
确认这支队伍当期归属哪个城市赛区、又在哪个大区之下。赛季中间发生区域调整的,会在新旧赛区之间留一条变更记录,方便回看。
上线前按比例随机抽查已完成的条目,核对指标数值与赛区归属是否一致。抽查发现的问题回到对应小组重做,当天不进入对外更新的范围。
档案库
同一场比赛的资料会同时进入几个分区:名单进阵容档案,跑动与传球进技术指标,队伍归属进赛区资料,赛程时间进日程资料。查不同的东西,走不同的入口。
1,150
份赛季阵容名单文件,从 2016 赛季一路排到本赛季,按门将、后卫、中场、前锋四个位置分组。
18
项指标覆盖出场次数、场均跑动距离、传球成功率、关键传球与抢断成功率,均可按赛季区间调取。
34
个城市赛区各自维护场馆资料、参赛队伍数量与历史赛季分布变化,区域调整留有变更记录。
1,800
场是每年新增整理的比赛记录规模,覆盖 40 余项常规赛事,赛季阶段开始时集中补齐。
团队
整理团队按内容类型分成三组,各自盯住一块;对外则靠 9 家区域赛事资料机构持续交换资料,补上本地赛事的一手信息。
负责名单校验与位置归档,掌握 1,150 份赛季阵容名单文件的日常维护节奏。
负责跑动与传球数据核对,把每场比赛的坐标点转成可比较的赛季数值。
负责区域归类与赛区档案,跟踪城市赛区的新增、合并与归属调整。
与区域赛事资料机构长期互换名单与赛程信息,本地赛事的细节靠这条通道补齐。
您发现的名单错漏、指标异常或赛区归属错误,提交后会进入核对队列,从 联系通道 提交最快。
自 2021 年起每年发布一期,回顾当年新增整理的规模、发现的主要问题类型与改进措施。
时间线
以单级赛区的方式记录公开赛事资料,当年完成首批名单归档,连续档案从这一刻起算。
赛区数量增长到单层结构难以承载,跨区比较开始出现明显偏差,改制被提上日程。
V2 引入区域归口,先把赛事落到区域再落到赛区,跨区查询的路径缩短了一半以上。
把当年发现的问题类型与处理结果对外公开,之后每年一期延续至今。
城市赛区的密度差异在双级结构里仍然体现不足,V3 加入城市与赛季两层,形成三层体系。
累计 21,400 场记录在线,每日两次全量校验加每小时增量更新,赛区调整当期同步到城市与赛季两层。