在如今数据驱动体育分析的时代，丰富详尽的逐场比赛数据成为评估运动员表现和制定战术策略的关键。然而，尽管当代大学橄榄球赛的数据资源愈发丰富，关于2007年甚至更早一些赛季的逐场数据却难以在网络上轻易获得。这不仅制约了对那个时代球员表现的深入分析，也影响了跨时代比较的科学性。一位热爱橄榄球和数据分析的作者正是基于这种困境，决心亲自创建一份2007年大学橄榄球逐场数据集，填补这一历史空白，带我们穿越时光，重新认识那段激情澎湃的赛季。 创造数据集的起点源自于尝试使用目前广泛采用的cfbfastR包抓取历史数据时遇到的意外错误，软件因技术升级和数据兼容问题无法获得2014年以前的赛季信息。面对这一挑战，作者选择了迎难而上，通过编写Python脚本直接调取ESPN公开API中的JSON格式数据，以特定比赛为例，成功获取了包含基本比赛信息的初始文件。
接下来利用pandas库对原始JSON数据进行结构映射，按照现代大学橄榄球数据库的标准格式整理字段，例如比赛年份、周数、比赛ID、进攻和防守球队、比分、半场、比赛时钟、具体回合类型、具体描述、当前持球方场上处境（如第几次进攻、第几次推进）、码数信息、驱动结果及其所有细节等。这些数据汇总成一个CSV文件，初步还原了2007年比赛的详细流程。尽管如此，大家熟悉的期待得分（Expected Points，简称EPA）、胜率概率（Win Probability，WP）等高级统计指标仍然缺失，这成为进一步分析的难题。 解决方案的突破点来自跨语言的融合——引入了R语言中的nflfastR包。虽然nflfastR本是为NFL数据设计，作者巧妙利用该包的calculate_expected_points函数对2007年大学赛场上每次进攻情况进行模型估算。输入计算所需的赛季、主客场、场地位置、进攻次数、距离等参数，即便模型并非针对大学橄榄球校准，仍能生成合理的期望得分数据，进而派生出场上每一回合的EPA。
顺序调整后，通过SQL中的lead函数计算进攻前后的期望得分差，即完成了EPA的计算。 作者不满足于单场分析，而是将这个流程批量应用于他关注的2007赛季某支球队的全部十三场比赛。如此，得出全年渐进式、完整的逐回合数据，赋予这支球队数据驱动的技战术研究价值。 最令人期待的是作者选择了哪位大四分卫进行重点研究。2007年正是大学橄榄球辉煌纷呈的黄金时代，Big 12的Graham Harrell和Michael Crabtree，SEC的Tim Tebow和Percy Harvin，无一不令人铭记。但作者醉心于远在火奴鲁鲁的University of Hawai’i的Colt Brennan，这位“萨摩亚之子”率领彩虹勇士在WAC（西部竞技会议）取得辉煌战绩，赢得当年12胜1负的骄人战绩。
当年WAC联赛后来逐渐淡出公众视野，但那支球队和Colt Brennan的个人表现引发了跨大陆的关注。比赛常在深夜甚至凌晨上演，令无数支持者守夜相陪，沉浸于那种独特的体育魔力。通过对Colt Brennan逐回合EPA的计算，作者还将其与2024年最新赛季排名前十的四分卫进行了横向对比，从数据角度重新审视其在历代QB中的地位，为粉丝和研究者提供了新的认知窗口。 这一数据重构过程既展示了数据工程的专业技巧，也反映了体育数据科学跨时代应用的潜力。采集、清洗、映射并计算数据，都离不开严谨的程序设计和统计学知识。湾流般流转的代码背后，是对运动精神的热忱以及对历史的敬重。
这份珍贵的2007年逐场数据集同时也为足球爱好者、分析师以及数据科学家提供了宝贵的实验平台。通过结合过去和现今的数据，可以深化战术洞察、优化球员培养方案，甚至激发创意性的可视化内容。例如，利用R语言中的gt包制作高质量、可读性强的表格，向大众展示复杂统计指标背后的故事。 当然，挑战并未完全消散。高校足球与NFL在规则、风格以及数据范围上存在差异，如何做到更加精准的模型拟合，仍是未来需要解决的重要难题。此外，随着技术迭代，更多历史数据的数字化和开放共享可能会推动整个体育数据生态系统的繁荣。
作者计划在未来推出更加详尽的编程教程，帮助有兴趣的人士自主抓取和分析旧数据，更进一步推动体育历史与现代科技的融合。 无论是回顾Colt Brennan时代的辉煌，还是铺设未来数据分析的基石，这段旅程都彰显了数据让体育更具温度与深度的力量。透过数字，我们不仅见证了比赛的瞬间，还感受到了跨越时空的竞技精神。正如那年凌晨的火奴鲁鲁，体育和数据共同点亮了无数黑夜，激励后人持续探索、创新与传承。
