大數據分析世界盃

❶ 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。

❷ 2018世界盃白皮書用的是什麼統計圖

2018世界盃白皮書用的是條形統計圖，扇形統計圖和折線統計圖。通過六維數據:觀眾行為心理數據、觀眾畫像數據、新聞資訊數據、輿情檢測數據、社交傳播數據、移動大盤消費數據對世界盃進行解讀。
為了更好的通過數據和分析來挖掘未來趨勢，企鵝智酷聯合騰訊體育、騰訊指數、企鵝號、QuestMobile大數據，在整個世界盃期間用嚴謹的大數據挖掘分析和精準的企鵝調研用戶行為分析，發布了這份《2018世界盃白皮書》。

❸ 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。

❹ 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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❺ 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）。

(5)大數據分析世界盃擴展閱讀：

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。