谷歌大數據預測世界盃

A. 世界盃出現2:2概率

直播吧11月19日訊 2022世界盃還有不到2天就將開打，大數據網站fivethirtyeight預測了本屆賽事32強的奪搜坦譽冠概率。
巴西以22%的概率遙遙領先，西班牙11%第二，衛冕冠軍法國9%第三，阿根廷、葡萄牙均為信皮8%。
大數據預測世界盃奪冠概率：
1、巴西，22%
2、西班牙，11%
3、法國，9%
4、阿根廷、葡萄牙，8%
6、德國、英格蘭，7%
8、荷蘭，6%
9、丹麥、烏拉圭、比利時，3%
12、克羅埃西亞，2%
其餘20隊奪冠概率均不高世段於1%。

B. 2022世界盃3比0多少倍

約4倍。2022卡達世界盃冠軍大概率將會在以下5支球隊中出現冠軍,分別是阿根廷,英格蘭,法國,葡萄牙,巴西。目前阿根廷約23%。 2022年卡達世界盃馬上就要開幕了,目前外媒公布了卡達世界盃各球隊最新的奪冠概率,作為衛冕冠軍的國外隊排在第一,奪冠概率為17.93%,第二名是五星巴西,奪冠概率為15.73%,第三名是西班牙,奪冠概率為11.53%,只有這三支球隊奪冠的概率高於10%。3～10名分別是:英格蘭(8.03%)、比利時(7.90%)、荷蘭(7.70%)、國外(7.21%)、阿根廷(6.45%)、葡萄牙(5.11%)、克羅埃西亞(2.31%)。

C. 王勁的工作經歷

構築一流的在線廣告系統 引領互聯網營銷變革
帶領網路超過五千名工程師的核心技術團隊，通過技術創新，打造了中國最先進的搜索營銷和在線廣告系統，大幅提升了中國在線營銷平台的效率，並在前沿的移動搜索營銷領域取得技術與產品上的重大突破，助力移動營銷產業快速發展，讓網路的收入在5年內提升了10倍。
建立中國規模最大雲計算體系 成功支撐龐大的計算與存儲需求
創立網路基礎架構（雲計算）部，在節能伺服器、在線大規模存儲系統等多個關鍵技術領域沖擊全球先進水平，建成中國規模最大、最先進的雲計算體系，使網路雲計算體系能很好地滿足公司內每日60億次搜索請求、150億次定位請求等龐大的數據計算、存儲需求。
同時，成功打造面向外部企業的雲計算服務——網路開放雲服務，對外提供資源能力（計算網路IDC）、技術能力（雲計算大數據人工智慧）、數據能力（網路大數據）、生態能力（流量分發應用分發O2O）四大能力。目前，已吸引眾多企業應用網路雲服務。
主導網路的特大攻關項目——網路移動操作系統的研發，為網路及中國在這方面的技術積累，以及保障中國的信息安全做出重要貢獻。
打造大數據引擎與大數據+平台 深化網路大數據行業應用
創立網路大數據部，大力投入資源，不斷提升大數據技術能力，並整合網路內外海量數據，深入挖掘大數據價值。基於強大的大數據實力，打造出世界一流的大數據預測、推薦等功能。在2014年巴西世界盃預測中，網路預測成功戰勝了谷歌、微軟、高盛等勁敵。
領導打造網路大數據引擎，並於2014年宣布對外開放。網路大數據引擎主要包括開放雲、數據工廠和網路大腦。基於大數據引擎，外界合作夥伴可以共享網路在雲計算、大數據、人工智慧等領域的技術能力。
領導打造網路大數據+平台。該平台於2015年9月正式對外開放。通過網路大數據+平台，網路將開放宏觀數據和群體畫像，使數據成為傳統行業的新商業能源。網路大數據+平台已經與零售、020、金融、保險等多個領域的企業成功合作。
構建智慧的網路大腦 極大提升產品與服務性能
以網路深度學習研究院（IDL）為基礎，聯合創立網路研究院，專注人工智慧發展。引入人工智慧領域的世界級人才，如Andrew Ng、張潼、林元慶、徐偉等，創新研發出世界一流人工智慧技術：例如，在安靜環境下，中文普通話語音識別准確率接近97%（根據2015年10月媒體報道）；在人臉識別兩個最為權威的國際評測FDDB與LFW中，網路都斬獲了第一名的成績（根據2015年10月媒體報道）。
依靠先進的人工智慧技術，打造出網路大腦。目前網路大腦的智能水平不斷提升，並已成功應用在網路商業產品、網路語音搜索等多個產品上，極大提升了產品與服務性能。
打造網路汽車大腦 大力發展網路自動駕駛業務
推動網路大腦進入汽車領域，帶領一流團隊打造出強大的網路汽車大腦。基於網路汽車大腦，網路自動駕駛汽車於2015年12月初成功路測，實現國內首次城市、環路及高速道路混合路況下的全自動駕駛，標志著中國無人駕駛車的發展進入里程碑的新階段。
創立了網路自動駕駛事業部，正式宣布大力發展自動駕駛業務。該事業部以實現自動駕駛汽車的「技術化、產品化、商業化」為主要業務，即研發先進實用的自動駕駛技術、與合作夥伴打造自動駕駛汽車、推動自動駕駛汽車商業化應用；以實現「智慧出行，分時共享」為核心目標，讓人們享受智能的出行服務，並在不同時段讓自動駕駛汽車服務不同人群，以實現汽車資源的分時段共享。 在擔任谷歌（Google）中國研究院副院長之時，吸引了大批海外精英回國，大幅度提升了中國在搜索引擎、搜索營銷上的技術實力，並在谷歌撤離中國之後把這批優秀的技術精英留在了中國，投身於各個互聯網公司中，為中國的互聯網事業的興盛做出貢獻。

D. 誰才是真正的足壇預言帝

Siri谷歌Cortanna：誰才是真正的足壇預言帝

要說起足球預測這回事，球王貝利算得上是始祖級人物，被公認為足壇烏鴉嘴的貝利只要一開口，一定會有人輸球，而輸球的那一方一定會是他看好會贏的那一支球隊。而隨著科技的發展，各大科技巨頭也參合了一腳，藉助世界盃的勢頭，讓自己旗下的語音助手紛紛露臉，試圖獲得「足壇預言帝」的桂冠。

谷歌的語音助手Google Now實際上並沒有參與世界盃的預測，給出預測的是谷歌的另一款產品：谷歌雲計算。雖然不是語音助手，但是谷歌號稱利用大數據跟雲計算才得出的預測結果，怎麼著也比語音助手要可靠得多吧。可是就在谷歌對外宣陳雲計算成功預測八強結果之後，四強頭名出線的德國就狠狠地打了谷歌雲計算一巴掌，而根據谷歌的雲計算，德國將輸給法國。

蘋果的Siri是在本周才悄然增加世界盃比賽預測功能的，但是蘋果卻比谷歌要聰明得多，Siri並不提供明局昌確的比賽結果，而是含糊其辭，顧左右而言他，用通俗點的說法，就是在打官腔。比如在德法大戰之前，讓Siri預測一下結果，Siri會說：「這是投硬幣決定的事情。」換句話說，五五開，說了跟沒說一樣。而對於巴西跟哥倫比亞的結果，Siri給出的答案是：「我不知道，但扒襲是哥倫比亞比巴西表現更好。」

而微軟新推出的語音助手Cortana在上周就已經推出了世界盃預測功能，而根據微軟的聲明，Cortana成功預測了十六強比賽的結果，簡直可喜可賀桐此扒。不過，微軟似乎最近更多地把精力放到了微軟小冰的推廣之上，Cortana反倒有些名不見經傳，就連成功預測世界盃十六強都只是一個小小的聲明而已。

不過，讓三大科技巨頭的語音助手預測世界盃這種事情不可當真，只能說是個玩笑，認真你就輸了。

E. 如何用大數據預測世界盃比賽結果

一般通過兩支球隊實力對比，傷停情況，再加上歷史交手紀錄作為參考進行預測。如果不是球迷的話，可以參照一些相關賠率。

F. 世界盃冠軍的概率有多少

關於這個問題應該說還可以，挺高的，排名第三至少，但目前來，巴西以22%的概率遙遙領先，西班牙11%第二，衛冕冠軍法國9%第三，阿根廷、葡萄牙均為8%。
大數據預測世界盃奪冠概率：
1、巴西，22%
2、西班牙，11%
3、法國，冊春9%
4、阿根廷、葡萄牙，8%
6、德國、英格蘭，7%
8、荷蘭，6%
9、丹麥、烏拉圭、比利時，3%
12、克羅埃西亞，2%
其餘20隊奪冠概率均不高於1%

法國隊是世界盃決賽圈的衛冕州攜耐冠軍，雖然德尚損失了多名主力，本澤馬的狀態也是未知數，但是沒有人敢低估法國隊，這支球隊的小組出線概率是87.7%，奪冠概率是9%法國隊的奪冠概率為18%，高居各隊之首。作為衛冕冠軍，法國隊這幾年一直保持著強大的實力，後場由瓦拉內、孔德、盧卡斯等鐵衛坐鎮，中場擁有坎特、博格巴、拉比奧特、瓊阿梅尼等強悍的組合，前場姆巴佩、本澤馬、格列茲曼等世界頂級隱悉前鋒扎堆，這種陣容，讓高盧雄雞成為奪冠最大熱門。

G. 世界盃哪隊成為冠軍的可能性最大

種子隊有9個名單，現姑且把他們分為三個檔次：

1、最有奪冠希望的三支球隊：義大利、德國、巴西。義大利和德國繼續保持硬朗沉穩的作風，雖然場面可能打得不夠好看，但往往會有穩中有升的勢頭而最終笑到最後。而巴西隊技術全面、球星眾多、講究配合、眾志成城，這將是他們取得冠軍的關鍵因素。

2、荷蘭、葡萄牙、西班牙被分在奪冠第二陣容。荷蘭隊不乏球星，打法激情，是人們較欣賞的一支球隊，但在關鍵之戰往往底氣不足。西班牙和葡萄牙球風細膩，技術全面，但過於講究短傳配合，有可能會被搶斷或延誤戰機。

3、奪冠第三陣容：法國、英格蘭、阿根廷。法國和英格蘭雖然都不缺球星，但發揮不穩定、大起大落是他們的共同弱點。被很多人寄予厚望的阿根廷隊確實陣容齊整，但罪人可能是主帥馬拉多納，他個人容易情緒化，在排兵布陣上會出現失誤而導致出局。這三支球隊將扮演悲劇角色。
希望我的回答能夠令您滿意 謝謝 O(∩_∩)O~

H. 大數據顯示：巴西將奪得2018世界盃冠軍靠譜嗎

2018年俄羅斯世界盃將於6月14日正式拉開帷幕，而隨著賽事日期的日漸臨近，坊間對於本屆世界盃冠軍歸屬的預測和爭論進入到了白熱化的階段，不光是球迷在為自己鍾愛的球隊搖旗吶喊(阿根廷是冠軍!!!)，就連平時非常高冷的商業組織也都投入到這種狂熱中。
最近，著名的投資銀行、投資管理公司高盛發布了一個他們對於「2018年俄羅斯世界盃冠軍」的分析預測。當然，有別於球迷的「情感預測」，高盛的預測顯得更加理性和具有依據——高盛運用了高深的大數據技術，使用了20萬個統計模型，包括單個球員的數據，到近期巴西隊的表現，再到100萬次的模擬比賽，從而得出巴西將贏得俄羅斯世界冠軍的結論。順便說一下，高盛的大數據模型認為，法國將奪得亞軍，德國屈居季軍，葡萄牙第四，而阿根廷無法進入四強(別哭，阿根廷)。
很酷，是吧?這感覺就跟《仔首復仇者聯盟3》中奇異博士用時間寶石看遍了14000605個無限戰爭的結局，只有一個未來的結局是復仇者聯盟取得了勝利。今天，大數據發揮的作用就跟電影里的「時間寶石」一樣嗎?能夠准確預測未來?!
先來看一個大數據成功發揮作用的案例：2009年全球首次出現甲物正型H1N1流感，由於是新型病毒，沒有對應的疫苗和葯品，而且傳播速度很快，短短幾周之內引起了全球的恐慌。面對此次流感，各國的公共衛生機構在「如何預防H1N1傳染」上而臨巨大壓力，預防的核心是要准確預測病情的蔓延程度。但現實的情況是，初期感染了H1N1的人們並不會馬上去醫院檢查，大部分人都實在撐不下去了才會到醫院求醫，醫生發現新型流感病例後，會通報給疾病控制與預防中心,最後由中心匯總統計各地的情況，這個過程大概需要兩周時間，這毫無疑問是嚴重的信息滯後，這將給流感疫情的把控和抑制帶來非常不利的影響。這時候，大數據發揮出其神奇的預測的功能。
谷歌的數據分析師分析了幾十億條關於流感的檢索記錄，處理了4.5億個不同的數字模型，構造出一個流感預測指數，非常神奇，這個預測指數與官方數據的相關性高達97%，准確地預判了H1N1流感的發展趨勢和爆發的地區，比政府的官方播報提前兩周，有力地協助衛生當局控制流感疫情。事實上，谷歌的數據分析師並不懂醫學，也不知道流感傳播的原理，但是他們藉助大數據技術為工具，准確地預測了一場極其復雜的大型流感疫情的發展的全過程，這是一件非常神奇罩戚悔的事情。
今天，不懂足球，最起碼並非足球專業領域的高盛的數據分析師們，能否通過大數據准確預測本屆世界盃冠軍呢?
事實上，我認為這個很難。即使到最後，巴西一如預測中奪得了世界盃冠軍，我也不認為這是大數據的功勞。
為什麼呢?
因為大數據本身不是一種邏輯推理研究，它發揮作用的基礎是對數量巨大的數據做統計性的搜索、比較、聚類、分類等分析歸納，以探求不同因素間的相關性，如上述流感案例中，某地區人們在google.com上搜索關鍵詞「流感」次數越多，則該地區可能大規模爆發流感的可能性越大，這是一種客觀事實，只是通過大數據把這種相關性給「暴露」了出來。「相關分析」的目的就是找出數據集里隱藏的相互關系網(關聯網)，一般用支持度、可信度、興趣度等參數反映相關性，但這些不同的因素間並不存在邏輯上的因果關系，甚至這種因果關系是恰恰相反的，就如，不是因為你搜索了「流感」這個關鍵詞，所以你才感染了H1N1。
而世界盃一共有32支來自各國的參賽隊伍，一共進行64場真刀真槍的較量，才會決出最後的冠軍，所以，要准確分析預測最後的冠軍並不是一件容易的事情。因為這都還不是客觀的存在的事實，還等待著發生，裡面充滿著各種難以預測的意外，如，誰能預測到1998年世界盃決賽前發生在羅納爾多身上的一切，導致大羅全場如同夢游，直接一場慘敗丟掉冠軍?誰又能想到2006年世界盃決賽第109分鍾，齊達內毫無徵兆地突然用頭撞倒了馬特拉齊，然後直接被紅牌罰下，這張紅牌直接改變了場上形勢，此前法國已經掌握主動，很有可能完成致命一擊，而最後義大利偷走了最後的冠軍。
這些都不是大數據能夠預測的，大數據擅長的是相關性預測，而對人類的情感、沖突、為了利益不擇手段等等，大數據無能為力，因為資料庫里沒有一條數據會記錄馬特拉齊會突然罵齊達內「你是義大利養出來的一條忘恩負義的狗」。
足球是圓的，正是無法預測，這才是足球的魅力。
當然，如果哪一天，大數據能分析出中國將奪得世界盃冠軍，而中國到最後果真贏得了冠軍，那時候，我非常願意相信大數據的神奇魔法。

I. 大數據思維下的統計新變革

大數據思維下的統計新變革
日前，谷歌宣布其雲計算平台通過大數據分析准確地預測了巴西世界盃8強。據了解，谷歌雲計算平台使用了英國體育數據提供商Opta Sports的數據，評估了全球每個職業足球聯盟過去多個賽季的情況，以及巴西世界盃小組賽期間的統計數據。於是乎，大數據再度成為輿論關注的焦點，對於其應用價值的討論更加熱烈。
然而，我們發現，即使以谷歌強大的技術實力，也不得不從英國體育數據提供商Opta Sports那裡獲取數據。也就是說，數據的採集並不是谷歌的優勢，大數據產業走向商用和規模化發展，更多的要依賴Opta Sports這樣的數據採集者。從這個角度看，作為最具權威性和採集能力的統計部門，無疑將是大數據產業發展壯大的基礎。反過來看，從大數據發展的趨勢看統計行業的發展方向，也必然全面應用大數據思維。我們注意到，從國家統計局局長馬建堂在2012年年底提出「統計部門要擁抱大數據時代」，到不久前國家統計局在廈門建立首個大數據基地，可以斷言，統計行業的大數據變革已經到來。
2013年11月，國家統計局與網路、阿里巴巴等11家企業簽訂了大數據戰略合作框架協議。此舉目的在於共同推進大數據在政府統計中的應用，不斷增強政府統計的科學性和及時性。馬建堂在協議簽訂時表示：「現在許多發達國家紛紛將大數據利用提升到國家戰略層面，我們也要適應這一大勢，將大數據視為國家戰略資源，主動擁抱大數據時代，積極搶抓機遇、應對挑戰。」數據與統計是一對共生詞，而數據成為生產要素的前提條件也是有效的梳理與歸類，這恰恰是統計的內容。馬建堂說，大數據為政府統計提供了總體性、非結構化、豐富真實的原始資料，可以極大地縮短數據採集時間，減少報表填報任務，減輕調查對象負擔，提高統計數據質量。
一場統計方式和方法的變革正在醞釀。企業既是大數據的主要生產者，也是經驗豐富的使用者，還是大數據的直接受益者，有數據的資源、有應用的技術、有市場的機制。而國家統計局作為組織領導和協調全國統計工作的主管部門，具有統計制度和標准制定，統計數據搜集、發布、分析等方面的優勢。
統計數據是各級領導作出科學決策的重要支撐。隨著企業一套表建設的基本完成，各行各業的數據被採集上來，這只是第一步，用好這些數據是關鍵。企業一套表只是一個業務系統，更重要的是在這套系統上幫助統計部門搭建一套數據資源體系，通過這套體系來對數據進行規劃、整理和加工，建設監測評價中心、輔助決策中心，這也是統計行業未來發展的必然趨勢。
現在一些地方統計局已經開始做統計方面的規劃和使用。例如原來的統計工作主要是查詢，現在希望除了查詢、檢索、展示之外還具備監測、評價的功能。監測評價需要標准，在政府部門這個標准就是政策。監測是對企業、家庭等對象進行調查，數據上傳之後經過計算、加工等與初定的指標相比較，並對監測結果進行評價，發現問題及時預警、報警。輔助決策則更需要智能化，當發現監測評價出的結果與初定指標存在較大差異時，就要追本溯源，為領導提供准確的問題分析報告，列出導致問題的主要原因，提出可行性建議，為領導提供輔助決策，為其做出下一個階段的判斷和調整提供幫助。例如，自去年以來，浙江溫州市統計局建立了GDP聯席會議制度，按季度召集30多個部門進行分析論證部門數據與GDP數據之間的關系，特別是充分運用電力、銀行、交通、財政、外貿等部門數據，以及對GDP數據的影響，使GDP數據更加科學可靠。今年進一步擴大了GDP聯席會議職能，把涉及部門的經濟、社會、民生等監測評價數據進行綜合審查分析，進一步提高統計數據質量。
與此同時，統計行業的大數據變革，也將為大數據產業的下一步發展打造堅實的基礎。從企業一套表到電子終端採集數據，中國統計的技術和制度改革近兩年不斷深入，而與大數據概念的交匯與融合也將助推中國官方數據更加真實全面。統計部門在人口、農業、投資、交通等領域，大力研究利用遙感RS、地理信息系統GIS、全球定位系統GPS為代表的空間信息技術和物聯網技術，既極大提升了統計信息化水平，也為進一步推進大數據的統計應用打下了較好的基礎。