足球大數據的應用

『壹』 足球社交大數據分析的背後

足球社交大數據分析的背後

互聯網的發展為數據收集創造了平台，並不斷擴大數據收集的范圍和規模。而社交平台的發展則讓每個人都有機會成為發聲者，企業有更多方式和渠道獲得每個個體的反饋並提升反饋速度。在新互聯網時代，大數據正在改變著人們的日常生活。

在本屆世界盃上，大數據分析技術不光幫助德國隊取得了冠軍，在賽事報道上，社交、移動和大數據技術也正在帶來無限的可能性。 過去，傳統媒體主要以單向的方式傳播信息，例如通過電視轉播世界盃比賽，通過報紙報道比賽進展，發表足球評論等。而隨著社交和移動技術的發展，每一位普通球迷都可以利用互聯網和社交媒體，以自己獨特的角度對一場比賽進行記錄。調查發現，在社交媒體上，大多數人和在真實世界裡完全不一樣，在現實生活中很多人反而會隱藏一些方面，在社交媒體上的展現更接近真實自我。這一切變化，讓人與人、人與媒體之間的溝通與連接也隨之改變。

在2014年世界盃上，騰訊首先突破，通過與IBM合作，利用社交媒體數據分析系統對網路上球迷熱議話題、球迷性格進行分析，利用大數據分析技術改變傳統的報道方式。大數據技術讀懂球迷心聲我們日常生活中產生的數據，20%是結構化的數據，例如企業通過內部IT系統收集的信息或者通過機器和感測器收集的數據，而在數據資源中高達80%是非結構化數據，例如電子郵件、圖像、音頻、視頻以及社交平台上的信息等。傳統的大數據分析面對的是如何管理、調配海量數據的問題，而與傳統的結構化數據相比，非結構化的社交數據是人產生的，這其中不僅包括成文的句子，還包括網路用語、表情，甚至錯別字等。例如，在社交平台上，球迷對於一個球星的態度不會是明確的喜歡或者厭惡，而會以各種各樣不同的方式表達出來，其真正的態度究竟是支持還是否定，是需要IBM通過分析給出結論的。

如何讓機器理解大量的人類語言背後隱藏的情感？將大量的非結構化數據轉換為結構化數據是社交大數據分析面臨的首要難題，這不僅需要IT技術的支持，也需要心理學、語義分析等知識和技術的綜合運用。 為深度挖掘社交平台上形式豐富的非結構化信息，提取有指導意義的洞察，IBM構建了Blue Pulse系統，利用機器自學習方法和自然語言分析技術，傾聽網民「心聲」。

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『貳』 大數據有哪些應用

大數據的應用如下：

1、了解和定位客戶

如今大多數頂尖的體育賽事都採用了大數據分析技術。用於網球比賽的IBM SlamTracker工具，通過視頻分析跟蹤足球落點或者棒球比賽中每個球員的表現。許多優秀的運動隊也在訓練之外跟蹤運動員的營養和睡眠情況。

『叄』 查足球數據最準的軟體是哪個

朋友介紹的ds足球好，有足球數據分析，比分直播等服務，我用這個數據收獲挺大的。

『肆』 大數據分析的應用實例

2014年6月來28日，奧地利研究人員自發表研究公報稱，通過對多家網上博彩公司長期以來的賠率、各球隊的歷史表現和球員傷病情況進行大數據分析，他們預測東道主巴西隊問鼎世界盃勝算較大。
奧地利因斯布魯克大學與維也納經濟大學的研究人員推出了一套「博彩共識模型」。根據這套大數據分析模型，巴西隊問鼎本屆世界盃的幾率為22.5%，阿根廷隊為15.8%，德國隊為13.4%。從數據上看，東道主奪冠的勝算大大超過其他國家隊。
巴西世界盃關系
2014巴西世界盃於7月14日凌晨落下帷幕，德國戰車1:0戰勝阿根廷，第四次捧起大力神杯。
與往屆世界盃不同的是：數據分析 成為巴西世界盃賽事外的精彩看點。伴隨賽場上球員的奮力角逐，大數據也在全力演繹世界盃背後的分析故事。一向以嚴謹著稱的德國隊引入專門處理大數據的足球解決方案，進行比賽數據分析，優化球隊配置，並通過分析對手數據找到比賽的「制敵」方式；谷歌、微軟、Opta等通過大數據分析預測賽果...... 大數據，不僅成為賽場上的「第12人」，也在某種程度上充當了世界盃的預言帝。
大數據分析邂逅世界盃，是大數據時代的必然發生，而大數據分析也將在未來改變我們生活的方方面面。

『伍』 足球大數據正飛速發展 何為數據企業核心競爭力

2016年是足球大數據飛速發展的一年，一些專業的名詞術語如數據採集、統計與樣本分析、圖像識別系統、智能可穿戴設備等也已紛紛脫離教科書，越來越多地被廣大球迷和媒體所熟知並接受。而國外一些專業領域的數據分析公司和供應商也愈發重視中國國內的大數據市場，探尋遙遠的東方大陸上潛在的數據商機。

實際上，從世界范圍來看，傳統意義上的數據採集技術已日趨成熟，面臨著不斷深化的業務模式，現代化的數據公司的核心競爭力在哪？體育數據產業未來發展趨勢又是怎樣？帶著一系列問題，記者參加了由動吧主辦的「世界足球大數據峰會」，與世界知名解決方案供應商SAP、可穿戴設備供應商Catapult以及國內新興數據平台創冰科技相關負責人進行了交流，其中創冰科技CEO劉震關於大數據未來發展的觀點令人印象深刻。

（創冰2016中超大數據年鑒總覽）

數據服務融合趨勢展現，未來更多地張開懷抱，開放合作

展望未來，劉震認為雲技術的成熟和數據深挖能力的完備為以採集為主的數據公司轉型為多元化的數據平台提供了先決條件，同時未來數據產業的方向將以融合為主，服務向的數據平台將在其中發揮主導作用。

「實際上，數據在歐美的發展歷程已經證明融合是大勢所趨，無論是在博彩數據方面，還是在體能數據、可穿戴設備，亦或是圖像識別系統方面，都可以在數據平台中找到對應的生產路徑，而同時，產出的數據和服務則更加細致的針對特有領域發生化學反應。作為提供服務的數據平台，則希望能夠和這些特定數據領域的供應商擦出火花，達成合作的共識，來適應大數據融合的潮流。」

「此次大數據峰會，創冰有幸結識了國外一些著名的數據供應商，如SAP、catapult、Vizrt等，創冰也將持張開懷抱，開放合作的態度，期待能與更多專業領域的數據分析和可視化公司進行交流，共同探索足球大數據這片充滿生機的海洋。」

『陸』 雖然被淘汰 但還是說說大數據是如何助德國隊的

據國外媒體CNBC報道，大數據給德國足球國家隊帶來了競爭優勢。SAP和德國足協聯手開發了兩款大數據分析應用，助德國隊征戰2016歐洲杯。
2006年世界盃四分之一決賽，德國與阿根廷點球決勝負，當時的門將延斯·萊恩（Jens Lehmann）隨身帶了一張起皺的紙。那是他的守門教練寫給他的備忘單，包含如何阻擋阿根廷潛在的點球手的小貼士。德國最終以4比2的比分贏得點球戰。
10年後，德國現任門將曼努埃爾·諾伊爾（Manuel Neuer）則擁有更為先進的「武器」。該武器也幫助他在歐洲杯半決賽與義大利令人窒息的點球決戰中成功阻擊對方的點球手，讓德國隊以6比5的比分晉級半決賽。而在半決賽中，德國隊0-2不敵法國隊被淘汰。

Penalty Insights Function的開發方面，瓦格納稱，德國隊提出了一項關鍵的要求：該應用程序要做得足夠簡單，方便球員自行分析數據。
例如，諾伊爾可以通過該應用查看哪些球員更有可能罰點球，他們在巨大壓力下（他們的球隊是否處於落後）通常會有怎樣的表現，他們更多的將球踢到球門的右上角還是左下角，他們罰點球時的助跑姿態，其它的比賽形勢下又會有怎樣的表現，諸如此類。

『柒』 大數據的應用領域有哪些

1.了解和定位客戶

這是大數據目前最廣為人知的應用領域。很多企業熱衷於社交媒體數據、瀏覽器日誌、文本挖掘等各類數據集，通過大數據技術創建預測模型，從而更全面地了解客戶以及他們的行為、喜好。

利用大數據，美國零售商Target公司甚至能推測出客戶何時會有Baby;電信公司可以更好地預測客戶流失;沃爾瑪可以更准確的預測產品銷售情況;汽車保險公司能更真實的了解客戶實際駕駛情況。

滑雪場利用大數據來追蹤和鎖定客戶。如果你是一名狂熱的滑雪者，想像一下，你會收到最喜歡的度假勝地的邀請;或者收到定製化服務的簡訊提醒;或者告知你最合適的滑行線路。。。。。。同時提供互動平台(網站、手機APP)記錄每天的數據——多少次滑坡，多少次翻越等等，在社交媒體上分享這些信息，與家人和朋友相互評比和競爭。

除此之外，政府競選活動也引入了大數據分析技術。一些人認為，奧巴馬在2012年總統大選中獲勝，歸功於他們團隊的大數據分析能力更加出眾。

2.

改善醫療保健和公共衛生

大數據分析的能力可以在幾分鍾內解碼整個DNA序列，有助於我們找到新的治療方法，更好地理解和預測疾病模式。試想一下，當來自所有智能手錶等可穿戴設備的數據，都可以應用於數百萬人及其各種疾病時，未來的臨床試驗將不再局限於小樣本，而是包括所有人!

蘋果公司的一款健康APP ResearchKit有效將手機變成醫學研究設備。通過收集用戶的相關數據，可以追蹤你一天走了多少步，或者提示你化療後感覺如何，帕金森病進展如何等問題。研究人員希望這一過程變得更容易、更自動化，吸引更多的參與者，並提高數據的准確度。

大數據技術也開始用於監測早產兒和患病嬰兒的身體狀況。通過記錄和分析每個嬰兒的每一次心跳和呼吸模式，提前24小時預測出身體感染的症狀，從而及早干預，拯救那些脆弱的隨時可能生命危險的嬰兒。

更重要的是，大數據分析有助於我們監測和預測流行性或傳染性疾病的暴發時期，可以將醫療記錄的數據與有些社交媒體的數據結合起來分析。比如，谷歌基於搜索流量預測流感爆發，盡管該預測模型在2014年並未奏效——因為你搜索「流感症狀」並不意味著真正生病了，但是這種大數據分析的影響力越來越為人所知。

3.提供個性化服務

大數據不僅適用於公司和政府，也適用於我們每個人，比如從智能手錶或智能手環等可穿戴設備採集的數據中獲益。Jawbone的智能手環可以分析人們的卡路里消耗、活動量和睡眠質量等。Jawbone公司已經能夠收集長達60年的睡眠數據，從中分析出一些獨到的見解反饋給每個用戶。從中受益的還有網路平台「尋找真愛」，大多數婚戀網站都使用大數據分析工具和演算法為用戶匹配最合適的對象。

4.

了解和優化業務流程

大數據也越來越多地應用於優化業務流程，比如供應鏈或配送路徑優化。通過定位和識別系統來跟蹤貨物或運輸車輛，並根據實時交通路況數據優化運輸路線。

人力資源業務流程也在使用大數據進行優化。Sociometric Solutions公司通過在員工工牌里植入感測器，檢測其工作場所及社交活動——員工在哪些工作場所走動，與誰交談，甚至交流時的語氣如何。美國銀行在使用中發現呼叫中心表現最好的員工——他們制定了小組輪流休息制度，平均業績提高了23%。

如果在手機、鑰匙、眼鏡等隨身物品上粘貼RFID標簽，萬一不小心丟失就能迅速定位它們。假想一下未來可能創造出貼在任何東西上的智能標簽。它們能告訴你的不僅是物體在哪裡，還可以反饋溫度，濕度，運動狀態等等。這將打開一個全新的大數據時代，「大數據」領域尋求共性的信息和模式，那麼孕育其中的「小數據」著重關注單個產品。

5.

改善城市和國家建設

大數據被用於改善我們城市和國家的方方面面。目前很多大城市致力於構建智慧交通。車輛、行人、道路基礎設施、公共服務場所都被整合在智慧交通網路中，以提升資源運用的效率，優化城市管理和服務。

加州長灘市正在使用智能水表實時檢測非法用水，幫助一些房主減少80%的用水量。洛杉磯利用磁性道路感測器和交通攝像頭的數據來控制交通燈信號，從而優化城市的交通流量。據統計目前已經控制了全市4500個交通燈，將交通擁堵狀況減少了約16%。

6.提升科學研究

大數據帶來的無限可能性正在改變科學研究。歐洲核子研究中心(CERN)在全球遍布了150個數據中心，有65,000個處理器，能同時分析30pb的數據量，這樣的計算能力影響著很多領域的科學研究。比如政府需要的人口普查數據、自然災害數據等，變的更容易獲取和分析，從而為我們的健康和社會發展創造更多的價值。

7.提升機械設備性能

大數據使機械設備更加智能化、自動化。例如，豐田普銳斯配備了攝像頭、全球定位系統以及強大的計算機和感測器，在無人干預的條件下實現自動駕駛。Xcel Energy在科羅拉多州啟動了「智能電網」的首批測試，在用戶家中安裝智能電表，然後登錄網站就可實時查看用電情況。「智能電網」還能夠預測使用情況，以便電力公司為未來的基礎設施需求進行規劃，並防止出現電力耗盡的情況。在愛爾蘭，雜貨連鎖店Tescos的倉庫員工佩戴專用臂帶，追蹤貨架上的商品分配，甚至預測一項任務的完成時間。

8.強化安全和執法能力

大數據在改善安全和執法方面得到了廣泛應用。美國國家安全局(NSA)利用大數據技術，檢測和防止網路攻擊(挫敗恐怖分子的陰謀)。警察運用大數據來抓捕罪犯，預測犯罪活動。信用卡公司使用大數據來檢測欺詐交易等等。

2014年2月，芝加哥警察局對大數據生成的「名單」——有可能犯罪的人員，進行通告和探訪，目的是提前預防犯罪。

9.

提高體育運動技能

如今大多數頂尖的體育賽事都採用了大數據分析技術。用於網球比賽的IBM SlamTracker工具，通過視頻分析跟蹤足球落點或者棒球比賽中每個球員的表現。許多優秀的運動隊也在訓練之外跟蹤運動員的營養和睡眠情況。NFL開發了專門的應用平台，幫助所有球隊根據球場上的草地狀況、天氣狀況、以及學習期間球員的個人表現做出最佳決策，以減少球員不必要的受傷。

還有一件非常酷的事情是智能瑜伽墊：嵌入在瑜伽墊中的感測器能對你的姿勢進行反饋，為你的練習打分，甚至指導你在家如何練習。

10.金融交易

大數據在金融交易領域應用也比較廣泛。大多數股票交易都是通過一定的演算法模型進行決策的，如今這些演算法的輸入會考慮來自社交媒體、新聞網路的數據，以便更全面的做出買賣決策。同時根據客戶的需求和願望，這些演算法模型也會隨著市場的變化而變化。

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『捌』 如何利用百度大數據去預測和統計足球~~~~~~~~~

足球玩的就是概率，歷史統計就是概率。足彩大數據可以參考下滾球體育的同賠指數，歷史相同賠率
相同盤口。

『玖』 大數據時代下，體育企業如何藉助大數據打造優質產品

大數來據與雲計算就像一個硬幣的正反源兩面，勢必會影響到社會生活的方方面面，改變我們現有的規則和秩序。

比如在足球上的應用：

北京體育大學運動康復系博士、副教授魏宏文介紹，大數據技術在歐洲的足球強國里運用極為廣泛、細致、全面。將一套特殊的設備系在球員球衣、球鞋、護腿板里，設備能夠實時地採集運動員在場上奔跑時每一秒的速度、加速度以及沖刺速度等數據，數據能真實反應運動員在比賽中的實際情況。將數據實時反饋給教練員，教練員通過大數據的分析，可以評判訓練課程的強度和量是否能夠滿足比賽的要求，還可以根據數據呈現的特徵，更科學地安排訓練課，包括訓練手段、訓練方法篩選等。

大數據和足球的關系，人們理解的或者接觸最多的就是對比賽結果的預測。其實，如同加米穀大數據培訓中心所說，在足球賽場上的大數據分析，已經被運用在了戰術布局、球員訓練等各個領域。

『拾』 大數據的「感性」應用

大數據的「感性」應用

通過大數據分析、雲計算等領先技術能力提供社交、移動等數據分析，跟蹤並解析球迷心理，並與媒體緊密結合，將用戶情緒、性格等屬性可視化呈現，產出更易引發用戶共鳴的體驗。

大數據技術已經不是一個新鮮詞兒，它的價值也已被廣泛認可，藉助海量數據的分析利用，能有效幫助企業實現市場動向預測，幫助有效支持市場活動各個階段的不同商業行為決策，還能夠實現追蹤消費者行為，並對其心理甚至下一步行為實現相對精準的預測，產生更好的用戶體驗，滿足目標消費者的多元化需求。

大數據在體育賽事中的應用很常見，在網球賽事中，一發成功率、一發得分率和Ace球是標志球員競技水平的關鍵指標；發球速度、接發球成功率、上網成功率、得分點則突出體現了球員的打法特點。

上述都是來自大數據的直觀應用，教練員和運動員通過每項賽事背後的技術統計來評價本場比賽發揮的好壞。而這些數據也將直接影響教練員對比賽的掌控。

在本屆巴西世界盃，大數據應用又有了新模式——騰訊通過IBM的大數據分析、雲計算等技術提供社交、移動等數據分析，跟蹤並「解析」球迷心理，產出更易引發用戶共鳴的優質內容，為用戶打造全新的體育觀賽體驗。

6月12日，IBM與騰訊達成深度戰略合作，成為騰訊體育社交媒體數據分析合作夥伴。

IBM的大數據技術，從賽事、球迷、文化三大維度，深度挖掘了來自世界盃球迷關注的120個熱點關鍵詞，抓取50萬條主流社交媒體信息，包括球迷話題、球迷類型、個性分析等，並以此為基礎，製作了「世界盃聲量大比拼」、「世界盃飛魚秀」、「算數」、「球迷畫像」等專題欄目，通過數據分析，精準抓住球迷關注熱點，並迅速輸出報道內容。

球迷的另類體驗

在本屆世界盃中，騰訊通過IBM大數據實時分析，打造《世界盃球迷聲量大比拼》欄目，讓球迷即時看到64場比賽中對陣球隊的當前支持率，以及個人喜愛球星的支持率，看到全球有多少人跟自己同歡喜共悲傷，滿足球迷同理心，引發球迷共鳴。

IBM輿情系統實時分析社交媒體上球迷關注點，為「世界盃飛魚秀」欄目提供大量球迷實時狀態，分析球迷心態等數據盤點，呈現蒼老師微博秀力挺德國、內衣模特大拼球技等網路話題，由兩位脫口秀達人說出球迷們的心聲，引發廣大網友共鳴。期間欄目組還邀請了IBM數據工程師前去做客，展示IBM嚴肅的大數據系統如何支持網友娛樂生活的。

根據實時數據反饋，騰訊實時發布共32篇新聞報道，《德國更熱梅西最火球王超高關注率遠勝眾星》、《荷阿大戰遭瘋狂吐槽羅本關注度不及梅西一半》等球迷角度深挖的信息，綜合展示球賽期間球迷心理變化，引發球迷共鳴。單篇新聞最高閱讀量達萬次以上，95%均來自騰訊新聞客戶端。

騰訊體育基於IBM大數據，在世界盃期間輸出80期「算數」報告，深度剖析世界盃的角角落落，從球迷地域分布、性別比例，到歷史上各大洲入圍世界盃成功率等……這些基於大數據而呈現的報道內容，讓球迷看到了一個直觀的數字化的世界盃。

騰訊還策劃了有趣的「球迷畫像」，基於IBM大數據對用戶的多維度分析，總結刻畫了每位球星的球迷性格特徵，對不同球星的粉絲類型加以區分和刻畫，推出了不同球星的粉絲畫像。例如，葡萄牙球星C羅的粉絲70%為女性，她們的個性關鍵詞是「女王范」、「實際」、「有條理」和「欣賞美」。這樣的球迷畫像在騰訊的世界盃專區中定期推出，網友一致熱捧，該畫像成為鑒定自己是真球迷的另類標准。

合作共贏，火花沒那麼簡單

獨特視角的內容背後，是騰訊作為網路媒體在世界盃報道模式上的一次創新，也讓我們看到了大數據實際應用的另一種模式。

記者采訪了大數據提供方IBM品牌戰略部高級經理楊磊，他表示「這是IBM第一次嘗試在足球賽事中用大數據分析來探測球迷的反映，我們希望通過技術融合參與其中，與我們而言是一次露出，對騰訊，我們提供基於大數據分析的用戶洞察，支持騰訊微用戶提供即時感更強的內容」。IBM在1993年就開始進入體育賽事領域，贊助網球賽事，並提供比賽的IT技術支持。2005年，IBM通過SlamTracker追蹤了網球四大滿貫賽事8年來全部8128場比賽，每場比賽收集4100萬個數據點，包括5500個分析模型。與媒體合作，用大數據技術分析探測球迷心理，並產出報道內容，這還是第一次。

此次與騰訊的深度合作，IBM首先看重的是騰訊龐大的用戶基礎與年輕化的用戶屬性，其次是騰訊在重大體育賽事報道中的運營能力、立體報道能力和PC端移動端雙通道能力，這些優勢將有效助力IBM大數據分析的開展和應用實現。

騰訊此次在世界盃報道中，也借大數據之力，大量並及時輸出更貼合網友當下關注的熱點內容，並發揮出網路全媒體平台的優勢，將內容及時輸送到各個媒體平台、移動終端，引發大量網友關注，並幫助品牌廣告主實現了與用戶的深度互動，實現了商業目的。

楊磊表示未來IBM將更多嘗試B2B2C的傳播模式，我們會看到更多大數據應用的場景和模式，開拓更多想像空間。

用科技改善賽事體驗

目前媒體環境，社交、大數據、雲等技術出現，B2B企業已經意識到獨立消費者對企業的巨大影響，B2B企業的傳播方式不再局限於一對一，IBM希望通過消費者的體驗，運用B2B2C的方式讓企業有更多的資訊通過終端觸達消費者。

IBM其實一直致力於用科技來改善體育賽事的一些體驗，在網球、高爾夫球賽事，我們在全球有很多年歷史。但在足球，楊磊IBM品牌戰略部高級經理這次是第一次嘗試用大數據分析來探測球迷對這個賽事的反應。騰訊對於IBM是合適的合作夥伴，用戶基數夠大，用戶屬性年輕化，媒體平台全面，而且對於此次世界盃極其重視，並勇於嘗試。這次合作對彼此都是一個很有趣的嘗試和探索。讓技術與賽事融合，通過騰訊IBM實現品牌露出，對於騰訊則多了一個內容提供方，並且開啟了全新的報道模式，也為球迷帶來了獨特的觀球體驗。

以上是小編為大家分享的關於大數據的「感性」應用的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨