DATA X BASEBALL X COMMUNITY
2026台灣棒球數據黑客松
野革盃
2026 REBAS
BASEBALL DATA HACKATHON「職業棒球 X 數據分析 X 程式設計」
報名期間09.28 – 11.13
線下決賽12.12 SAT.
每隊人數1 – 5 人
總獎金NT$ 30,000
活動介紹
ABOUT以棒球實際問題出發，完成一項具有實際使用情境的棒球數據產品。
結合棒球數據分析、軟體工程、人工智慧應用與實際使用情境，邀請軟體開發、資料分析、AI、統計、運動科學及棒球分析等領域人才，以團隊形式提出具實際應用價值的棒球數據產品，並完成可展示的成果。
重點不在技術複雜度，而在於這個成果做出來之後，誰會用、怎麼用、什麼時候用，以及為什麼值得用。
競賽核心
01解決什麼問題？
02誰會使用？
03如何利用資料協助？
04最後能不能真正做出來？
兩階段賽制
STAGE 1 · 09.28–11.13提案初審提交提案，說明問題、使用者、資料、方法與產品構想不要求完成程式或產品選出 10 支隊伍晉級決賽
STAGE 2 · 11.21–12.12產品開發與決賽約三週完成核心成果，決賽前安排線上業師作品健檢決賽現場簡報、Product Demo 與評審問答須可實際展示，不得僅為概念簡報或設計稿
參賽資格與組隊
1–5人一隊
開放個人、跨校、跨系及跨領域組隊
不限科系、職業或棒球背景
未滿 18 歲須附法定代理人同意文件
決賽隊伍須至少一位成員實體出席 12.12
建議的團隊組成
非硬性規定，能獨立完成作品也可個人參賽。
熟悉棒球問題DOMAIN
資料分析DATA
後端與資料庫BACKEND
前端產品FRONTEND
UI/UX 與簡報PRESENT
參考例題
採開放式題目，以下為參考方向。
面對這名打者，我該怎麼投？投手對戰攻略產生器
面對這名投手，我該怎麼打？打者攻略工具
今天應該怎麼排先發打線？先發打線模擬器
面對這名打者，守備應該怎麼站？守備佈陣模擬器
現在應不應該換投？牛棚調度／換投決策工具
如果我是球隊 GM，選秀時應該怎麼選？選秀決策模擬器
如何快速找出一場比賽的勝負關鍵？Game Diagnosis Dashboard
主播或球評如何快速找到需要的資料？即時棒球資料查詢工具
自行提出參考例題未涵蓋的實際問題，初審「創新性」將予較高評價；選擇參考例題不扣分。
賽制評分
COMPETITION GUIDE初審提案內容
01希望解決的棒球問題
02目標使用者與使用情境
03預計使用的資料
04分析方法
05產品構想
06預期成果與開發規劃
可用 Wireframe、Mockup、系統架構圖、資料流程圖或初步 Prototype 輔助說明。如果一個簡單的 SQL Query 就能解決問題，就不需要刻意加入 Machine Learning。
評分方式
初審僅評提案內容，程式完成度不列入評分；決賽更重視作品本身與現場展示。
評分項目初審決賽
問題定義與實戰應用價值是否為真實且值得解決的棒球問題，使用者與情境是否明確
25%
15%
資料與分析方法資料來源、分析邏輯與方法是否合理
25%
15%
產品構想與使用情境能否將分析成果轉換成具體產品與使用流程
25%
15%
完整性與開發可行性／作品完成度問題、資料、分析與產品是否形成完整邏輯
15%
10%
創新性是否提出不同於既有做法的觀點或應用
10%
5%
現場展示與答辯Live Demo 是否成功，能否有效回答評審問題
—40%決賽 Demo Day
每隊 15 分鐘12.12SAT.中山醫學大學
10分鐘 簡報與 Product Demo
5分鐘 評審 QA
發表應讓評審清楚理解
解決什麼問題誰是目標使用者使用哪些資料與方法最後完成什麼作品產生什麼成果產品具有什麼實際價值
競賽獎勵
NT$30,000總獎金
第一名1ST
NT$15,000
第二名2ND
NT$10,000
第三名3RD
NT$5,000
企業特別獎、獎品、實習、招募或合作機會，將另行公告。
智慧財產權與存證
作品權利程式碼、模型與系統等智慧財產權，原則上由原作者享有
活動宣傳授權主辦單位以非專屬、無償方式，於活動宣傳範圍內使用公開內容
後續商業合作導入、授權、共同開發或投資，須另行與參賽團隊協議
決賽作品存證提交程式碼、資料來源與 README，僅供爭議釐清時調閱
使用第三方資料、API、套件或素材，請自行確認授權並標示來源。
活動時程
SCHEDULE賽事進程
09.28MON.
開放報名
線上報名與繳件
09.28MON.開放報名
線上報名與繳件
09.30WED.
賽事說明會
邱冠融執行長主講
中山醫大 13:30 正心樓0212
09.30WED.賽事說明會
邱冠融執行長主講中山醫大 13:30 正心樓0212
10.07WED.
賽事說明會
鄭凱駿營運長主講
中山醫大 13:30 正心樓0212
10.07WED.賽事說明會
鄭凱駿營運長主講中山醫大 13:30 正心樓0212
11.13FRI.
報名截止
線上報名與初審資料同步截止
11.13FRI.報名截止
線上報名與初審資料同步截止
11.20FRI.
公布晉級名單
10 支決賽隊伍
電子郵件通知與社群公布
11.20FRI.公布晉級名單
10 支決賽隊伍電子郵件通知與社群公布
11.21起
決賽開發階段
決賽前線上業師作品健檢
約三週
11.21起決賽開發階段
決賽前線上業師作品健檢約三週
12.12SAT.
線下決賽
Baseball Data Product Demo Day
中山醫學大學
12.12SAT.線下決賽
Baseball Data Product Demo Day中山醫學大學
決賽當日流程
10:00–10:30參賽團隊報到、簡報及 Demo 設備測試
10:30–10:45活動開場、規則與評分方式說明
10:45–12:25第 1–5 隊成果發表
12:25–13:30中場休息
13:30–15:10第 6–10 隊成果發表
15:10–15:40評審討論與成績統計
15:40–16:20頒獎、評審講評與團體合照
16:20–自由交流與 Networking
實際流程得依場地、評審人數與活動規模調整。
賽事說明會
INFO SESSION說明會影片競賽規則、評分方式與例題示範完整說明觀看影片→
例題示範
一份完整的參賽作品長什麼樣子？以下用一個真實專題示範：如何從一個棒球場上的問題出發，依照初審提案的六個項目拆解，最後做成一個教練能實際使用的工具。提案時可參考這個結構。
專題製作野球革命數據分析師 Ivan靈感來自 HITO 大聯盟
三壘有跑者未滿兩出局外野高飛球被接殺
高飛犧牲打，跑？不跑？跑者在本壘前出局，矛頭常指向三壘指導教練；該跑卻按兵不動時，卻很少被檢討。這份作品用賽伯計量學訂出起跑的「綠燈標準」。SAC FLY · TAG UP OR HOLD
三種可能結果
起跑成功得分SUCCESS
本壘前被觸殺FAIL
留在三壘不跑HOLD
用提案六項拆解例題
01
棒球問題高飛犧牲打時，三壘跑者該不該起跑
02
使用者與情境三壘指導教練、情蒐分析師；賽前準備與臨場判斷
03
資料Statcast、野球革命公開資料、Baseball Savant 跑速與臂力、FanGraphs WPA
04
分析方法RE24 / WPA 計算綠燈標準，LightGBM 預測起跑成功率
05
產品構想輸入情境即得各外野手臨界距離的模擬器
06
成果發現三壘指導教練普遍過度保守，並提供可操作的起跑依據
關鍵發現
CPBL 綠燈標準（三壘有人・無人出局）75.73%
CPBL 實際起跑成功率91.98%
起跑成功率只要超過 75.73%，起跑就划算；但實際上多數跑者要到成功率約 92% 才會起跑。代表三壘指導教練普遍過度保守，還有可以積極進攻的空間。
高飛犧牲打模擬器填入跑者 30 碼秒數、外野手回傳秒數與比賽情境，產出賽前戰術表event.rebas.tw/sf-bep/simulator→10.07 說明會例題
外野手該站哪裡？OUTFIELD SHIFT LAB
外野守備打者落點站位最佳化
面對這名打者，外野手該站哪裡？OUTFIELD SHIFT LAB
外野站位多半靠經驗與聯盟習慣決定，但每位打者的落點分布不同、每位外野手的腳程也不同。這份作品用中職 2023–2026 逐球紀錄、共 32,481 顆外野飛球與平飛球，估算每顆球被接殺的機率，再替特定打者找出讓失分最少的三人站位。模擬器可選打者與防守球隊、直接拖曳外野手看接殺率與預期失分即時變化，也附上外野手守備範圍榜。
用提案六項拆解例題
01
棒球問題面對特定打者，三位外野手該怎麼站才能讓失分最少
02
使用者與情境守備教練、情蒐分析師；賽前擬定對各打者的外野站位
03
資料野球革命中職逐球資料 2023–2026：外野球落點座標、滯空時間、接殺結果
04
分析方法以跑動距離與可用時間建立接殺機率模型，估出各守位平均站位、起步反應與外野手速度；再以中職 RE24 失分價值搜尋最佳站位
05
產品構想可拖曳外野手的站位模擬器：即時顯示預期接殺率、每 100 球預期失分，一鍵算出最佳站位
06
成果接殺模型準確且外野手速度是穩定訊號；但打者專屬站位隔年未勝過現行站位，最佳化結果應作為參考而非指令
關鍵發現
2026 保留資料預測準確度（AUC）0.961
外野手速度跨年穩定度r = 0.84
打者專屬站位隔年效果（每 100 球）−0.5 分
模型只用 2023–2025 訓練、以 2026 的 8,612 顆外野球驗證，預測接殺率與實際結果高度一致。樣本內最佳站位平均每 100 球省 2.1 分，但拿到隔年驗證就沒有優勢——落點分布每年都在變，誠實呈現限制也是好作品的一部分。
外野站位模擬器拖曳外野手、比較聯盟平均站位，查看外野手守備範圍榜開啟模擬器→數據資源
DATA RESOURCES主辦團隊
ABOUT REBAS SPORTSWHY WE HOST
這幾年野球革命和職業球隊合作的過程中，我們越來越明顯感受到一件事：
「現在的職業棒球需要的，除了是能看懂數據、做分析的人外，也需要能把腦中想法真正做出來的人。」
這也是野球革命這幾年一直在做的事，也是我們和職業球界持續在尋找的人才。
野球革命 REBAS SPORTS
台灣首個職業棒球數據資料庫，專注於棒球數據蒐集與 AI 分析，開發「Rebas Pro」整合賽事分析、球探評估、健康防護與 AI 廣告偵測，協助球團決策、提升訓練效率。
核心團隊
共同創辦人暨執行長邱冠融 KJ國立中山大學資訊管理學系AI 人工智慧開發 · 公司策略規劃
共同創辦人暨營運長鄭凱駿 Kevin國立體育大學競技與教練科學研究所博士班數據分析 · 運動市場開發
團隊與規模
5,000+場比賽資料
1M+次投球資料
83%中華職棒球隊市佔率
5+1服務 5 支中職球隊與 1 支美國職棒球隊
核心團隊四組設備整合 Trackman · Spinball · Blast Motion
紀錄組DATA COLLECTING
分析組DATA ANALYSIS
研發組PRODUCT DEVELOPMENT
媒體組DATA MEDIA
一路走來
/2021創業起步 撐過疫情DATA COLLECTION棒球賽事管理系統｜主辦單位
/2022推出台灣首個職棒數據網站DATA CALCULATION中華職棒進階數據資料庫｜球迷
/2023推出訂閱制 開始獲利DATA VISUALIZATION進階數據訂閱會員｜球迷
/2024走進職業球隊GAME & TRAINING DATA情蒐紀錄系統｜職業球隊
/2025延伸到球探與行銷AI & SCOUTINGAI 廣告偵測與球探選材系統｜職業球隊
/2026成為中職官方合作夥伴OFFICIAL PARTNER中華職棒官方進階數據網站｜聯盟
獲獎肯定
2026商業周刊 AI 創新百強
2026經濟部 SBIR 計畫｜AI 球探：球員 Profile 標準化與潛力挖掘搜尋引擎研發
2026中華職棒聯盟 官方進階數據網站合作夥伴
2025國家運動科學中心 運動數據應用創新競賽 冠軍
2025聯發科技「智在家鄉」入圍
2025經濟部 第 32 屆中小企業創新研究獎
2025臺北市 亮點企業潛力企業獎
2025ASPN 運動科技創新加速器 IAPS 獎
2024中華電信 5G 創新應用大賽 亞軍
2024國科會運動科技產學合作計畫 中華職棒賽事守備員與跑壘員移動軌跡偵測分析
報名方式
REGISTRATION報名期間09.28 – 11.13
主要聯絡人每隊推派 1 名隊長
報名表單
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協辦單位CO-ORGANIZER
