德國足球隊大數據

① 德國足球歷史戰績

德國足球歷史戰績如下：

2002年韓日世界盃德國0:2負於巴西獲得亞純慎軍，2006年德國世界盃德國經過加時0:2負於義大利，三四名決賽德國3:1葡萄牙排名第3，2010年南非世界盃德國0:1負於西班牙無緣決賽，三四名決賽德國3:2烏拉圭排名第3。

2014年巴西世界盃德國經過加時1:0戰勝阿根廷第四次捧起世界盃冠軍，2018年俄羅斯世拍衡界杯德國小組賽0:1墨西哥，2:1瑞典，0:2韓國無緣小組出線。

德國國家隊一共19次參加世界盃,4次獲得冠軍，4次獲得亞軍，4次獲得季軍，1次獲得殿軍，只有最近一次2018年世界盃小組未能出線，戰績相當恐怖，最大比分勝利2002年小組賽8:0沙烏地阿拉伯，最大比分失利1954年小組賽3:8匈牙利。

德國國家男子足球隊介紹

德國國家男子足球隊（Germany national football team），由德國足球協會負責管轄，代表德國參加國際A級比賽足球賽事，是世界上歷史最悠久、戰績最輝煌的國家隊之一。

德國由於二戰後政治原因分裂成東德、西德以及薩爾保護襲褲做領，分別成立各自的地區代表隊參加國際比賽。直至1990年10月3日兩德統一，再次以「德國」名義參加國際大賽。

② 2022世界盃德國隊平均身高多少

185.78厘米
德國隊以凱神返185.78厘米排第三，身高最矮的球瞎兄隊是秘魯隊,他們平均身高只有177.61厘米,沙特隊盯飢以177.65厘米、日本隊以178.78厘米位列倒數第二、三位。

③ 德國球隊陣容

德國國家男子足球隊（Germany national football team），由德國足球協會負責管轄，代表德國參加2022卡塔余敬並喊爾世界盃，德國球隊世界盃陣容如下：

門將：諾伊爾（拜仁）、特爾施特根（巴薩）、特拉普（法蘭克福）。

後衛：科特查普（南安普頓）、金特爾（弗賴堡）、戈森斯（國米）、科雷爾（西漢姆）、勞姆（萊比錫）、呂迪格（皇馬）、施洛特貝克（多特）、聚勒（多特）。

中前場：布蘭特（多特）、格納布里（拜仁）、格雷茨卡（拜仁）、京多安（曼豎蔽慎城）、哈弗茨（切爾西）、霍夫曼（門興）、基米希（拜仁）、穆勒（拜仁）、穆西亞拉（拜仁）、恩梅查（沃爾夫斯堡）、羅伊斯（多特）、薩內（拜仁）、維爾納（萊比錫）。

④ 德國隊世界盃戰績

德國國家隊一共19次參加世界盃,4次獲得冠軍，4次獲得亞軍，4次獲得季軍，1次獲得飢攜殿軍。

德國國家男子足球隊（德語：Deutsche Fußballnationalmannschaft）隸屬於德國足球協會，下文簡稱德國隊。1908年4月5日，德國隊完成了首場正式國際比賽，在巴塞爾客場3比5不敵瑞士隊。

德國隊是世界足壇最成功的球隊之一，他們總共20次晉級世界盃決賽圈，4次拿到世界盃冠軍（1954年、1974年、1990年、2014年），奪冠次數第二。2022卡達世界盃，德國隊是全球第一支通過預選賽晉級決賽圈的球隊。

德國隊3次出戰國際足聯聯合會杯，2017年以不敗戰績問鼎。德國隊14次出戰歐洲杯，3次折桂（1972年、1980年、1996年），奪冠次數全歐洲最多。

德國世界盃冠軍相關介紹如下：

1954年世界納首杯在瑞士世界盃，他們3-2戰勝了匈牙利，也是德國第一次獲得世界盃冠軍。

1974年世界盃德國世界盃上，他們作為東道主以2-1的比分打敗了荷蘭隊，再次奪得冠軍。

1990年世爛茄伏界杯在義大利世界盃，德國隊與阿根廷展開了激烈的比賽，最終他們打進一球獲得勝利。

2014年世界盃巴西世界盃，德國隊與阿根廷隊狹路相逢，以1-0的比分再次戰勝對方，又一次獲得冠軍。

⑤ 大數據技術有在工業領域的成功應用案例嗎

. 深圳市兒童醫院成功部署IBM集成平台與商業智能分析系統
IBM利用其行業領先的大數據與分析技術，支持深圳市兒童醫院搭建信息集成平台，整合原有分散在多系統中的海量數據，實現各部門的信息共享;同時通過商業智能分析對集成數據進行深入挖掘，為醫院各部門人員的科學決策提供全面的輔助，提升醫院的服務水平和管理能力。
2. Informatica幫助紫金農商銀行深挖數據價值
紫金農商銀行ODS數據倉庫項目建設使用Informatica產品完成數據的載入、清洗、轉換工作顯得尤為簡單，圖形化、流程化設計使維護人員能夠快速、順暢的操作，即使數據源結構發生變化，也不會像以前必須修改大量的程序代碼，只需要在PowerCenter中配置一下即可。
3. 華為大數據一體機服務於北大重點實驗室
經過大量的前期調查，比較和分析准備工作，北大重點實驗室選擇了華為基於高性能伺服器RH5885 V2的HANA數據處理平台。HANA提供的對大量實時業務數據進行快速查詢和分析以及實時數據計算等功能，在很大程度上得益於華為RH5885 V2伺服器的高可靠、高性能和高可用性的支撐。
4. IBM攜手漢端科技為飛鶴乳業打造全產業鏈可追溯體系
IBM、漢端科技與中國飛鶴乳業聯合宣布，通過利用IBM業界領先的全面大數據與分析能力，和漢端科技在商業智能領域豐富的行業經驗，飛鶴乳業實現了產品的可追溯與食品安全的數字化管理，完成了系統數字化、透明化、服務化的升級。
5. 浪潮大數據平台大大提升了濟南的警務工作能力
浪潮在幫助濟南公安局在搭建雲數據中心的基礎上構建了大數據平台，以開展行為軌跡分析、社會關系分析、生物特徵識別、音視頻識別、銀行電信詐騙行為分析、輿情分析等多種大數據研判手段的應用，為指揮決策、各警種情報分析、研判提供支持，做到圍繞治安焦點能夠快速精確定位、及時全面掌握信息、科學指揮調度警力和社會安保力量迅速解決問題。
6. 英特爾攜杭州誠道科技構建智能交通
面對大數據挑戰，杭州市和杭州誠道科技有限公司緊密合作，部署了基於英特爾大數據解決方案的誠道重點車輛動態監管系統，通過集中的數據中心將全市卡口、電子警察、視頻監控、流量檢測設備、信號機、誘導設備等有效地連接起來，從交通案件偵破能力、交通警察對機動車輛的監管能力到利用關聯車輛的數據分析能力，都得到了極大提升。
7. 步步高集團借Oracle Exadata 大大提高了IT投資回報率
步步高集團採用 Oracle Exadata資料庫雲伺服器搭建信息化平台，憑借Oracle Exadata資料庫雲伺服器的高擴展性、安全性和冗餘性，步步高集團得以在該基礎架構上運行一系列Oracle零售行業以及Oracle的應用軟體。此外，基於Oracle Exadata的步步高IT新架構比傳統架構擁有更好的性價比，最大限度地增加了IT的投資回報率。
8. 華為Anti-DDoS助阿里巴巴檢測DDoS變革
阿里巴巴現網多個數據中心出口都部署了華為的Anti-DDoS解決方案，平均每天防護的DDoS攻擊次數超過100次，每年達數萬次，峰值防護的DDoS攻擊流量超過100Gbps。如今，DDoS攻擊在阿里巴巴安全工程師眼裡已經習以為常，由華為Anti-DDoS方案自動調度進行清洗防護即可。「雙11」期間，華為Anti-DDoS方案一如既往地成功防護了多輪DDoS攻擊事件，有力保障了阿里巴巴網路交易的順暢平穩。
9. 華為大數據方案在福建移動的應用
為進一步提升外呼成功率，從2014年初開始，福建移動聯合華為公司開展基於大數據的精準營銷工作，採用大數據分析的方法選擇外呼目標價值用戶。基於大數據分析方法和傳統外呼方法分別提供20萬目標客戶清單，在前台無感知下進行對比驗證，確保對比效果不受人為因素影響，經過外呼驗證，基於大數據分析方法較傳統方法外呼成功率提升50%以上，有效支撐了福建移動4G用戶發展戰略。
10. 北京市人民政府「12345」便民電話中心選擇Oracle Exadata 實現便攜服務
為了進一步提升部門的調度能力、辦理水平和群眾滿意度，北京市人民政府「12345」便民電話中心選擇Oracle Exadata資料庫雲伺服器，升級成為北京市非緊急救助服務綜合受理調度平台，通過Oracle Exadata Database Machine支撐起新平台的資料庫訪問需求。升級後的平台能夠整合全市的便民呼叫服務，支撐來自群眾的各類訴求、求助、批評和建議，並可為公眾提供方便、快捷的公共信息服務，真正成為全市的輿情中心、信息匯集中心和城市名片。

11. 民生銀行借IBM BigInsights應對金融業的大數據挑戰
IBM BigInsights大數據解決方案和企業級NoSQL資料庫SequoiaDB合作，為民生銀行搭建低成本、高性能、高可靠且水平擴張的數據平台，幫助民生銀行通過大數據分析應對金融業的大數據挑戰，完善交易流水查詢分析系統,產業鏈金融管理系統，以及私人銀行產品貨架管理系統。
12. 中信銀行信用卡實施EMC Greenplum 數據倉庫解決方案
中信銀行信用卡中心選擇實施EMC Greenplum 數據倉庫解決方案。Greenplum 數據倉庫解決方案為中信銀行信用卡中心提供了統一的客戶視圖，藉助客戶統一視圖，中信銀行信用卡中心可以更清楚地了解其客戶價值體系，從而能夠為客戶提供更有針對性和相關性的營銷活動。基於數據倉庫，中信銀行信用卡中心現在可以從交易、服務、風險、權益等多個層面分析數據。通過提供全面的客戶數據，營銷團隊可以對客戶按照低、中、高價值來進行分類，根據銀行整體經營策略積極地提供相應的個性化服務。
13. 惠普助力雅昌集團掘金大數據
成立於1993年的雅昌集團首創「傳統印刷+IT技術+文化藝術」的商業模式，形成環環相扣的文化產業鏈，為藝術市場提供全面、綜合的一站式服務。基於企業內容數據管理體系，惠普為雅昌搭建了從數據採集、處理、管理到應用的全過程處理流程，使雅昌可以快速利用所需數據，縮短新品上線時間，快速響應市場變化。
14. 德國足球隊採用SAP大數據方案迎戰世界盃
德國足協和SAP公司通過聯合創新引入SAP Match Insights解決方案，該方案基於SAP HANA平台運行處理海量數據，可以為球員和教練提供一個簡明的用戶界面，幫助雙方開展互動性更強的對話，分析球隊訓練、備戰和比賽情況，從而提升球員和球隊的成績。
15. 1號店借Oracle Exadata改善終端客戶體驗
1號店採用Oracle Exadata資料庫雲伺服器成功優化統一整合的數據平台，滿足了不斷增長的業務處理需求，並進一步改善了終端客戶體驗。經過Oracle Exadata整合後的新平台採用混合負載互備架構，將平均處理性能提升7倍，既可以支持目前規劃業務量的業務處理，還能夠隨著業務量的增長進行在線升級、擴容，滿足處理能力和數據量的增長需求。軟、硬體集成設計的Oracle Exadata 協助解決了1號店的I/O瓶頸問題，實現了比傳統架構更高的性能和可擴展性。同時，基於Exadata的1號店IT新架構比傳統架構擁有更好的性價比，最大限度地發揮了IT投資回報率。
16. 大數據在青島銀行：提升銀行交易性能、簡化運營和管理
利用IBM大數據專家PureData，青島銀行能夠高效集成業務數據，簡化運維。PureData for Transactions作為青島銀行重要業務處理系統，能夠在一個系統中整合超過幾十個資料庫，同時提供良好的性能、可用性和可擴展性支持實現廣泛的業務目標，例如地域擴張，突發的業務交易高峰，新櫃面、流程銀行等大規模的業務上線等。
17. Informatica方案幫助南京兒童醫院實現信息互通共享
南京市兒童醫院目前已建成包括HIS、LIS、PACS、電子病歷EMR、醫生工作站、移動護理、病案、財務管理、庫房管理和手術麻醉等幾十個應用系統，這些異構系統間數據調用分散，不能集中統一標准化管理。通過採用Informatica ETL工具構建數據倉庫系統，並基於數據倉庫建設醫院數據調用公共資源中心庫，南京市兒童醫院實現了實時的數據交互和信息共享，干凈、標準的數據為跨應用系統數據關聯分析打下扎實基礎。
18. 東吳大學採用達索系統EXALEAD啟動大數據應用暨產學合作
台灣東吳大學採用達索系統EXALEAD大數據智能應用開發解決方案，全方位地整合校務信息，積極開發校務經營發展的各項應用。此外還將啟動三方產學合作計劃，協助建立校內大數據相關課程、人才培訓和實習機制，使學生自入學就開始不斷提升其未來職場所需的關鍵競爭力，學用合一，實現學校、學生、企業三贏。
19. 網路大腦PK人腦 大數據押高考作文題
為了幫助考生更好地備考，網路高考作文預測通過對過去八年高考作文題及作文範文、海量年度搜索風雲熱詞、歷年新聞熱點等原始數據與實時更新的「活數據」進行深度挖掘分析，以「概率主題模型」模擬人腦思考，反向推導出作文主題及關聯詞彙，為考生預測出2014年高考作文的六大命題方向。

20. IBM助力同仁醫院構築強大的分析體系
同仁醫院通過與IBM合作，同仁醫院建立起了強大的分析能力和體系，包括對臨床、運營、科研、考核等信息的分析，實現智慧的醫院管理與考核;同時也能看到醫療設備的平均故障間隔周期，從而降低了設備的故障率、平均維修時間。這一切都讓工作效率穩步提升，也緩解了病人看病難的問題，提高了患者就醫滿意度。
21. 微軟助上海市浦東新區衛生局更加智能化
作為上海市公共衛生的主導部門，浦東新區衛生局在微軟SQL Server 2012的幫助之下，積極利用大數據，推動衛生醫療信息化走上新的高度：公共衛生部門可通過覆蓋區域的居民健康檔案和電子病歷資料庫，快速檢測傳染病，進行全面的疫情監測，並通過集成疾病監測和響應程序，快速進行響應。與此同時，得益於非結構化數據的分析能力的日益加強，大數據分析技術也使得臨床決策支持系統更智能。
22. 湖南電信通過分析掌握電信市場動向、針對性定製營銷計劃
利用IBM大數據專家PureData，湖南電信實現了通過分析掌握市場整體經營情況、快速制定市場策略以及加強客戶經理營銷維系的高效執行。PureData for Analytics作為湖南電信本地數據集市建設工程重要組成部分，高效整合了湖南電信旗下各本地網數據，為進一步分析創造先機。
23. 攜程借SQL Server增強了數據採集和掌控
作為國內領先的綜合性旅行服務公司，攜程計算機技術有限公司曾面臨分支機構、服務城市和員工數量的增長所帶來的運營數據分散和數據集成難的 IT 問題。藉助微軟SQL Server 2012 商業智能解決方案，攜程增強了其對所有下屬分支機構的數據採集和掌控，大大減少了計劃性停機時間以及非計劃性停機的時間，靈活的部署選項也可以根據攜程的需要實現從伺服器到雲的擴展。
24. 上海公共研發平台部署Oracle Exadata應對擴展需求
上海公共研發平台部署Oracle Exadata資料庫雲伺服器，以應對其系統和應用的擴展需求。Oracle Exadata融合了一系列同類最佳的預配置的伺服器、網路、存儲和軟體，能為數據倉庫和在線事務處理應用程序提供超強性能。上海公共研發平台運行Oracle Exadata期間相對穩定，CPU佔用率控制在5%以內，極大改善了用戶應用體驗。同時，Exadata平台的可擴展性極好的滿足了上海公共研發平台的系統需求，目前整個公共研發平台的20多個應用系統已經全部遷移到Exadata上，應用部署量增長1倍，且運行十分穩定。
25. 360手機衛士10KB解決iPhone騷擾
360手機衛士通過對海量數據的運算和精準匹配下發，將一組大小僅為10KB的數據即1000個騷擾號碼同步到用戶手機上，打造個性化的騷擾號碼資料庫，此外，每天更新的騷擾號碼庫數據，會依據標記趨勢調整騷擾號碼庫中各類數據比例，即每一位360手機衛士用戶手機中的1000個騷擾號碼都是動態的，隨地域、身份以及騷擾趨勢的變化而變化。
26. 神州數碼助張家港市更「智慧」
在張家港實踐的城市案例中，市民登錄這款「神州數碼」研發的市民公共信息服務平台後，市民只要憑借自己的身份證和密碼，即可通過該系統平台進行240餘項「在線預審」服務、130餘項「網上辦事」服務等，還可通過手機及時查看辦事狀態。相比於以前來說，市民辦事的時間最少可以節省一半以上。

27. IBM助中網組委會構建安全和敏捷的內聯網
IBM專門為中網設計了具有實時大數據分析功能的MatchTracker(賽事追蹤系統)，可以為球迷提供數據呈現、計分等功能。 MatchTracker基於IBM SlamTracker分析技術，使球迷能夠利用歷史和實時性數據，洞悉比分之後的態勢和策略。此外，IBM還為中網組委會構建了安全和敏捷的內聯網。
28. Cortana基於微軟Bing大數據預測世界盃
微軟為Cortana增加了世界盃預測的功能，基於微軟Bing大數據，並綜合考慮世界盃各支球隊的過往比賽結果、比賽時間、天氣情況、主場優勢以及其他因素，使用大量的博彩市場公開數據、民意調查、社交媒體以及其它在線數據，利用大數據分析來判斷每場比賽的結果。
29. 中科曙光助同濟大學科研領域再創新高
為了滿足爆炸式增長的用戶和數據量，同濟大學攜手中科曙光，在全面整合雲計算平台和現有資產的基礎上，採用 DS800-F20存儲系統、Gridview集群管理系統，以及Hadoop分布式計算平台構建出了業內領先的大數據柔性處理平台，使得同濟大學在信息學科及其交叉學科研究領域邁上一個新台階。
30. 華為助農行完成海量數據分布式處理的需求
華為向農行提供了良好的計算平台，基於華為RH2288 V2伺服器的分布式並行計算集群進行測試，以及還提供了快速響應客戶需求的研發能力，以及業界最快捷的售後服務。農行的測試結果表明，華為解決方案完全滿足農行對海量數據進行分布式處理的要求。

⑥ 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。

⑦ 德國世界盃小組賽成績

2022年卡達世界盃中，德國隊3戰1勝1平1負，進6球，失5球，凈勝球為＋1，積4分，在小組賽中被淘汰出局，在32支球隊中位列第17名。

在2022年卡達世界盃上德國目前的實力分析還是比較強大的，從目前的分析上來看，德國隊能夠進入到八強的比賽已經是極限，本年度德國隊的實力分析上有兩點是重要的參考數據：參加2022年考到世界盃的陣容名單和世界盃預選賽以及最近的10場比賽德國隊的數據分析。

德國隊在本次世好凳沒界杯的陣容雖然強大，但是在面對阿根廷巴西隊、荷蘭隊、比利時隊等等仍然出現了很多不足的地方。德國隊在前鋒友納線上依靠維爾納，想要沖擊眾多豪強的後防線是不可能的。中場雖然也有經驗豐富的球員，但是在球員對比上也占據了下風。

德國隊介紹：

德國國家男子足球隊，由德國足球協會負責管轄，代表德國參加國粗納際A級比賽足球賽事，是世界上歷史最悠久、戰績最輝煌的國家隊之一。

德國由於二戰後政治原因分裂成東德、西德以及薩爾保護領，分別成立各自的地區代表隊參加國際比賽。直至1990年10月3日兩德統一，再次以「德國」名義參加國際大賽。

德國隊歷史上共8次殺入世界盃決賽，4次奪得冠軍，13次晉級四強，戰績積分僅微弱次於巴西，排名世界第二。德國6次殺入歐洲足球錦標賽決賽，3次奪得冠軍，8次晉級四強，排名歐洲第一。

⑧ 大數據分析與大數據開發是什麼

大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。大數據可以概括為4個V，
數據量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、價值（Value）。
大數據開發其實分兩種，第一類是編寫一些Hadoop、Spark的應用程序，第二類是對大數據處理系統本身進行開發。第一類工作感覺更適用於data
analyst這種職位吧，而且現在Hive
Spark-SQL這種系統也提供SQL的介面。第二類工作的話通常才大公司里才有，一般他們都會搞自己的系統或者再對開源的做些二次開發。這種工作的話對理論和實踐要求的都更深一些，也更有技術含量。
1.
大數據作為時下最火熱的IT行業的詞彙，隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數據的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。隨著大數據時代的來臨，大數據分析也應運而生。
2.
應用案例，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"。
3.
分析開始的時候，數據首先從數據倉儲中會被抽出來，被放進RDBMS里以產生需要的報告或者支撐相應的商業智能應用。在大數據分析的環節中，裸數據以及經轉換了的數據大都會被保存下來，因為可能在後面還需要再次轉換。

⑨ 大數據時代,大數據概念,大數據分析是什麼意思

大數據概念就是指大數據，指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據時代是IT行業術語。最早提出「大數據」時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」

大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。大數據可以概括為4個V， 數據量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、價值（Value）。

(9)德國足球隊大數據擴展閱讀：

大數據分析的實例應用：

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。