世界盃與大數據

❶ 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」。

以上是小編為大家分享的關於足球社交大數據分析的背後的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

❷ 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。

❸ 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。

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。
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"。
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。

❹ 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

❺ 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。

❻ 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。