数据能否真正预测谁会在赛季结束之前将 NCAA 奖杯带回家？
剧透：它可以，而且确实如此。
为什么它很重要
在宾夕法尼亚州立大学，Minitab 总部和宾夕法尼亚州立大学的所在地，秋季意味着一件事：橄榄球。
当凉意渐浓，季后赛席位争夺日趋白热化，此刻正是细究数据的绝佳时机——看看哪支球队的表现能在最关键的时刻稳如磐石、绝不“掉链子”。
查找正确的数据
为了预测 2025 年的全国冠军，我从体育参考网站 sports-reference.com 调取了数据——这个数据宝库的统计最早可追溯到 1869 年（千真万确！），那时普林斯顿大学还主宰着橄榄球场。但是大学橄榄球已经发生了巨大变化。因此，我没有挖掘尘封的历史，而是专注于 2014 年开始的大学橄榄球季后赛 (CFP) 时代。
有趣的事实：自 2014 年以来，每个全国冠军在 11 月的 AP 民意调查中排名不低于第 5 位。
翻译：到 11 月，真正的竞争者已经在眼前。
这种见解使我只关注前 10 支球队，减少了来自非竞争者的噪音。
建模 X 和 Y
我的使命：预测每支前 10 名球队获胜的概率。使用逻辑回归、Random Forests 和 TreeNet 等分类模型，我训练 Minitab 使用电子表格像橄榄球教练一样思考。
下面是模型中的内容：
- OSRS 和 DSRS：进攻性和防御性简单评级系统 — 针对计划难度调整效率。
- 进攻和防御评分：支持和反对的观点。
- 传球和冲球效率：球场两侧的平衡和适应性。
- 总进攻防御：基于码数的表现。
- SRS：结合进攻和防御的整体实力。
- 胜负记录：一致性的最终衡量标准。
简而言之：这就是冠军之师与九月之师（在九月表现强势但后劲不足的球队）的本质区别。
准备数据
我导出了 2014 年到 2024 年的统计数据，并通过 Minitab Data Center 发送这些数据进行清理和准备。借助 Minitab AI ，可以通过自然语言完成大部分清理工作，并能够保存和自动执行重复性步骤，过去需要数小时才能完成的事情现在就像一场运转良好的进攻旋即搞定。
因为老实说，没有人愿意手动清理 10 年的橄榄球数据。
构建模型
数据准备就绪后，我将其堆叠在 Minitab Statistical Software 中，并使用：自动化机器学习 > 发现最佳模型（二元响应）
这是 Minitab 的预测分析解决方案，用于快速测试多个模型并确定得分最高的模型。
赢家？ Random Forest。它提供了最准确的“赢家”和“输家”预测。
关键见解
Random Forest 模型揭示冠军成功的四个最大预测变量：
- 胜负记录
- 防御强度 (DSRS)
- 整体强度 (SRS)
- 得分防御
要点：防守赢得冠军——数据证实，而非仅凭教练之言。
2025 年预测
请屏息以待……
使用前 10 支球队的 2025 年季中统计数据，我计算每支球队赢得冠军的概率，并将结果标准化，使结果总计达到 100%。
截至2025 年 11 月 12 日，该模型预测：
俄亥俄州立大学和印第安纳大学在全国冠军头衔上有最好的机会。十大巨头的情况看起来不错。对不起，乔治亚——这可能不是你的年。
比赛可视化
为了使结果更易于理解，我构建了一个交互式Minitab 控制台。
借助Minitab AI，只需连接数据源，图表、表格和模型结果即可自动组合成一个动态视图。这就像您自己的ESPN 的大学游戏日版本，只是没有吉祥物头。
由于控制台会随着新数据的输入而自动更新，因此您可以立即查看哪些球队正在上升或落后。这是一种跟踪锦标赛的实时数据驱动方法。
数据说明了什么
- 防守仍然赢得冠军。它是冠军和竞争者之间最强的区别。
- 效率推动成功。平衡赢得比赛和冠军。
- 一致性很重要。多次失利的团队很少能捧起奖杯。
- 进攻有所帮助，但防守定义了伟大。
- 数据战胜了直觉。Minitab 的预测分析模块将混乱提炼为清晰。
简而言之：不再猜测。开始建模。
结语
这项分析证明了球迷已经知道的内容：冠军不是由炒作或头条新闻决定的。
防守、纪律和数据赢得了赛场和商业领域的冠军。
想要发现自己的数据故事？ 让我们与 Minitab 一起建模 !
作者 Cheryl Pammer 与她的孩子在 2019 年全国锦标赛比赛中。