測量棒球數據化科技工具-Rapsodo
前篇文章有提到要做資料分析要先有資料，如何拿到資料透過科技、設備去收集是最快、數量也才會多。
近幾年Rapsodo出現在棒球新聞越來越頻繁。Rapsodo為可攜帶式棒球科技工具、棒球數據分析系統。
大概這兩年美國職棒大小聯盟春訓營，日本職棒球隊、個人，私人棒球訓練中心及中華職棒球團幾乎都有引進此套設備、系統。
個人將Rapsodo定義為屬於訓練、練習時用的測量系統(在Cage鳥籠打擊練習或Bullpen牛棚投球練習為主)。透過設備來收集資料。
它的原理是使用雷達科技和高速攝影機的高速成像追蹤。
Rapsodo在2019年更新改良後，推出了第二代。依照設備類型分為打擊和投球用。
打擊：Rapsodo HITTING 2.0
投球：Rapsodo PITCHING 2.0。
Rapsodo公司除了提供科技設備產品和服務給使用者使用。反之公司得到任何使用者使用此設備的資料。未來也會是棒球數據公司。
所有測量的資料會存在Rapsodo公司的DB(資料庫)。除了Raw Data本身，還有分析後報告。使用者可以使用系統去瞭解、觀看數據。
依功能面分業餘版、職業版。所提供的功能於官網資料。如下圖：
Youtube影片介紹
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整理資訊
近年Lamigo桃猿、富邦悍將、中信兄弟陸續在主場安裝數據分析系統，統一7-ELEVEn獅隊去年買了「Rapsodo」打擊數據分析系統。
目前中職5隊除了獅隊購買業餘版本的Rapsodo打擊數據分析系統，味全龍隊先前也購買業餘版本的Rapsodo投球與打擊數據分析系統，搭配其他不同數據系統，而中信兄弟購買業餘版本的Rapsodo投手數據分析系統。
富邦悍將去年秋訓購買職業版本的投球與打擊數據分析系統，並且在今年春訓持續使用，希望能幫助選手，其中Rapsodo業餘版只有PDF檔報告，至於職業版有PDF檔跟CSV檔報告，CSV檔可以跑數據分析，從中解讀更多資訊，富邦也是中職現今唯一擁有投球與打擊兩套職業版Rapsodo的球隊。
根據新聞統一獅劉育辰接受訪問所說：「這套系統可以即時錄影，包括觀察選手打擊仰角、轉速、初速等功能，目前美國職棒很多球隊與訓練中心都有使用，由於球隊一整年移動各地比賽，Rapsodo系統方便攜帶使用，而且容易架設」
目前，每個MLB球隊都在使用Rapsodo，另有超過100名獨立球員、500所大學和400所棒球院校也是Rapsodo的顧客。
費用
根據統一獅劉育辰接受訪問所說：「連同購買雲端系統，大約花費20萬台幣」。
網路上資料查詢金額，一組 Rapsodo 測量儀器要價 3000 美金。軟體系統使用費用，一年Basic版本：500美金，Advanced版本：1000美金
其他相關整理
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- 根據新聞所述，目前臺灣職棒球隊幾乎都擁有
- 所有測量的資料會存在Rapsodo公司的DB(資料庫)。資料提供網站服務，登入帳密觀看。以及提供PDF報告。
- 由於是PDF，應該是沒辦法存一份到自己主機。Pro等級才有提供Row Data的CSV檔，可以自己整理分析。甚至如果有自己的IT Team，Rapsodo公司也是有提供API資料界接服務。
筆者有實際到球場觀察此系統的應用，設備擺放設定好之後，可以用iPad作為輸入輸出。某人打擊時，要切換為該打擊者。而每次擊球結果後，大概等個3~5秒，數據就可跑出。球跟球之間呈現，如下方Demo影片。
Rapsodo Demo
投球和打擊能測量的Feature特徵如下：
Pitching
- 球速(VELOCITY)
- 球旋轉的方向(Spin Direction)
- 球旋轉軸角度(Gyro Degree)
- 旋轉數(Spin Rate)
- 真實轉數(True Spin Rate)
- 旋轉效率(Spin Efficiency)
- 球移動垂直距離(Vertical Break)
- 球移動水平距離(Horizontal Break)
- 放球點高度(Release Height)
- 放球度橫向放球距離(Release Side)
- 投球放球點角度(Release Angle)
- 投球水平角度(Horizontal Angle)
- 進壘點分析(Strike Zone Analysis)
Hitting
- 擊球初速度(Exit Velocity)
- 擊球球轉速(Spin Rate)
- 擊球球旋轉的方向(旋轉軸呈現)(Spin Direction)
- 擊球飛行仰角(Launch Angle)
- 擊球方向(Exit Direction)
- 估算球飛行距離(Distance)
Summary
有了數值數據化，知道快和慢，遠跟近，角度大或小。而不是說身體的感覺，好像這球比較好或感覺比較不好這種比較沒有參考根據。
數值沒有說一定越大越好，或越怎樣越好。而是先從數值得到投球或打擊結果的現象。再根據每個人運動表現的現象，可以針對優點延伸或是缺點修正。
收集資料是第一步，至少職業五隊都有開始在做。如果以下一個階段來說，有資料是一回事，解讀數據又是一回事。除了對於每個特徵(Feature)的每種數據值所代表基本含義之外，以及資料延伸，也就是電腦科學的資料探勘領域，找尋出可能隱含的資訊、特殊關聯性。
