谷歌大数据预测世界杯

A. 世界杯出现2:2概率

直播吧11月19日讯 2022世界杯还有不到2天就将开打，大数据网站fivethirtyeight预测了本届赛事32强的夺搜坦誉冠概率。
巴西以22%的概率遥遥领先，西班牙11%第二，卫冕冠军法国9%第三，阿根廷、葡萄牙均为信皮8%。
大数据预测世界杯夺冠概率：
1、巴西，22%
2、西班牙，11%
3、法国，9%
4、阿根廷、葡萄牙，8%
6、德国、英格兰，7%
8、荷兰，6%
9、丹麦、乌拉圭、比利时，3%
12、克罗地亚，2%
其余20队夺冠概率均不高世段于1%。

B. 2022世界杯3比0多少倍

约4倍。2022卡塔尔世界杯冠军大概率将会在以下5支球队中出现冠军,分别是阿根廷,英格兰,法国,葡萄牙,巴西。目前阿根廷约23%。 2022年卡塔尔世界杯马上就要开幕了,目前外媒公布了卡塔尔世界杯各球队最新的夺冠概率,作为卫冕冠军的国外队排在第一,夺冠概率为17.93%,第二名是五星巴西,夺冠概率为15.73%,第三名是西班牙,夺冠概率为11.53%,只有这三支球队夺冠的概率高于10%。3～10名分别是:英格兰(8.03%)、比利时(7.90%)、荷兰(7.70%)、国外(7.21%)、阿根廷(6.45%)、葡萄牙(5.11%)、克罗地亚(2.31%)。

C. 王劲的工作经历

构筑一流的在线广告系统 引领互联网营销变革
带领网络超过五千名工程师的核心技术团队，通过技术创新，打造了中国最先进的搜索营销和在线广告系统，大幅提升了中国在线营销平台的效率，并在前沿的移动搜索营销领域取得技术与产品上的重大突破，助力移动营销产业快速发展，让网络的收入在5年内提升了10倍。
建立中国规模最大云计算体系 成功支撑庞大的计算与存储需求
创立网络基础架构（云计算）部，在节能服务器、在线大规模存储系统等多个关键技术领域冲击全球先进水平，建成中国规模最大、最先进的云计算体系，使网络云计算体系能很好地满足公司内每日60亿次搜索请求、150亿次定位请求等庞大的数据计算、存储需求。
同时，成功打造面向外部企业的云计算服务——网络开放云服务，对外提供资源能力（计算网络IDC）、技术能力（云计算大数据人工智能）、数据能力（网络大数据）、生态能力（流量分发应用分发O2O）四大能力。目前，已吸引众多企业应用网络云服务。
主导网络的特大攻关项目——网络移动操作系统的研发，为网络及中国在这方面的技术积累，以及保障中国的信息安全做出重要贡献。
打造大数据引擎与大数据+平台 深化网络大数据行业应用
创立网络大数据部，大力投入资源，不断提升大数据技术能力，并整合网络内外海量数据，深入挖掘大数据价值。基于强大的大数据实力，打造出世界一流的大数据预测、推荐等功能。在2014年巴西世界杯预测中，网络预测成功战胜了谷歌、微软、高盛等劲敌。
领导打造网络大数据引擎，并于2014年宣布对外开放。网络大数据引擎主要包括开放云、数据工厂和网络大脑。基于大数据引擎，外界合作伙伴可以共享网络在云计算、大数据、人工智能等领域的技术能力。
领导打造网络大数据+平台。该平台于2015年9月正式对外开放。通过网络大数据+平台，网络将开放宏观数据和群体画像，使数据成为传统行业的新商业能源。网络大数据+平台已经与零售、020、金融、保险等多个领域的企业成功合作。
构建智慧的网络大脑 极大提升产品与服务性能
以网络深度学习研究院（IDL）为基础，联合创立网络研究院，专注人工智能发展。引入人工智能领域的世界级人才，如Andrew Ng、张潼、林元庆、徐伟等，创新研发出世界一流人工智能技术：例如，在安静环境下，中文普通话语音识别准确率接近97%（根据2015年10月媒体报道）；在人脸识别两个最为权威的国际评测FDDB与LFW中，网络都斩获了第一名的成绩（根据2015年10月媒体报道）。
依靠先进的人工智能技术，打造出网络大脑。目前网络大脑的智能水平不断提升，并已成功应用在网络商业产品、网络语音搜索等多个产品上，极大提升了产品与服务性能。
打造网络汽车大脑 大力发展网络自动驾驶业务
推动网络大脑进入汽车领域，带领一流团队打造出强大的网络汽车大脑。基于网络汽车大脑，网络自动驾驶汽车于2015年12月初成功路测，实现国内首次城市、环路及高速道路混合路况下的全自动驾驶，标志着中国无人驾驶车的发展进入里程碑的新阶段。
创立了网络自动驾驶事业部，正式宣布大力发展自动驾驶业务。该事业部以实现自动驾驶汽车的“技术化、产品化、商业化”为主要业务，即研发先进实用的自动驾驶技术、与合作伙伴打造自动驾驶汽车、推动自动驾驶汽车商业化应用；以实现“智慧出行，分时共享”为核心目标，让人们享受智能的出行服务，并在不同时段让自动驾驶汽车服务不同人群，以实现汽车资源的分时段共享。 在担任谷歌（Google）中国研究院副院长之时，吸引了大批海外精英回国，大幅度提升了中国在搜索引擎、搜索营销上的技术实力，并在谷歌撤离中国之后把这批优秀的技术精英留在了中国，投身于各个互联网公司中，为中国的互联网事业的兴盛做出贡献。

D. 谁才是真正的足坛预言帝

Siri谷歌Cortanna：谁才是真正的足坛预言帝

要说起足球预测这回事，球王贝利算得上是始祖级人物，被公认为足坛乌鸦嘴的贝利只要一开口，一定会有人输球，而输球的那一方一定会是他看好会赢的那一支球队。而随着科技的发展，各大科技巨头也参合了一脚，借助世界杯的势头，让自己旗下的语音助手纷纷露脸，试图获得“足坛预言帝”的桂冠。

谷歌的语音助手Google Now实际上并没有参与世界杯的预测，给出预测的是谷歌的另一款产品：谷歌云计算。虽然不是语音助手，但是谷歌号称利用大数据跟云计算才得出的预测结果，怎么着也比语音助手要可靠得多吧。可是就在谷歌对外宣陈云计算成功预测八强结果之后，四强头名出线的德国就狠狠地打了谷歌云计算一巴掌，而根据谷歌的云计算，德国将输给法国。

苹果的Siri是在本周才悄然增加世界杯比赛预测功能的，但是苹果却比谷歌要聪明得多，Siri并不提供明局昌确的比赛结果，而是含糊其辞，顾左右而言他，用通俗点的说法，就是在打官腔。比如在德法大战之前，让Siri预测一下结果，Siri会说：“这是投硬币决定的事情。”换句话说，五五开，说了跟没说一样。而对于巴西跟哥伦比亚的结果，Siri给出的答案是：“我不知道，但扒袭是哥伦比亚比巴西表现更好。”

而微软新推出的语音助手Cortana在上周就已经推出了世界杯预测功能，而根据微软的声明，Cortana成功预测了十六强比赛的结果，简直可喜可贺桐此扒。不过，微软似乎最近更多地把精力放到了微软小冰的推广之上，Cortana反倒有些名不见经传，就连成功预测世界杯十六强都只是一个小小的声明而已。

不过，让三大科技巨头的语音助手预测世界杯这种事情不可当真，只能说是个玩笑，认真你就输了。

E. 如何用大数据预测世界杯比赛结果

一般通过两支球队实力对比，伤停情况，再加上历史交手纪录作为参考进行预测。如果不是球迷的话，可以参照一些相关赔率。

F. 世界杯冠军的概率有多少

关于这个问题应该说还可以，挺高的，排名第三至少，但目前来，巴西以22%的概率遥遥领先，西班牙11%第二，卫冕冠军法国9%第三，阿根廷、葡萄牙均为8%。
大数据预测世界杯夺冠概率：
1、巴西，22%
2、西班牙，11%
3、法国，册春9%
4、阿根廷、葡萄牙，8%
6、德国、英格兰，7%
8、荷兰，6%
9、丹麦、乌拉圭、比利时，3%
12、克罗地亚，2%
其余20队夺冠概率均不高于1%

法国队是世界杯决赛圈的卫冕州携耐冠军，虽然德尚损失了多名主力，本泽马的状态也是未知数，但是没有人敢低估法国队，这支球队的小组出线概率是87.7%，夺冠概率是9%法国队的夺冠概率为18%，高居各队之首。作为卫冕冠军，法国队这几年一直保持着强大的实力，后场由瓦拉内、孔德、卢卡斯等铁卫坐镇，中场拥有坎特、博格巴、拉比奥特、琼阿梅尼等强悍的组合，前场姆巴佩、本泽马、格列兹曼等世界顶级隐悉前锋扎堆，这种阵容，让高卢雄鸡成为夺冠最大热门。

G. 世界杯哪队成为冠军的可能性最大

种子队有9个名单，现姑且把他们分为三个档次：

1、最有夺冠希望的三支球队：意大利、德国、巴西。意大利和德国继续保持硬朗沉稳的作风，虽然场面可能打得不够好看，但往往会有稳中有升的势头而最终笑到最后。而巴西队技术全面、球星众多、讲究配合、众志成城，这将是他们取得冠军的关键因素。

2、荷兰、葡萄牙、西班牙被分在夺冠第二阵容。荷兰队不乏球星，打法激情，是人们较欣赏的一支球队，但在关键之战往往底气不足。西班牙和葡萄牙球风细腻，技术全面，但过于讲究短传配合，有可能会被抢断或延误战机。

3、夺冠第三阵容：法国、英格兰、阿根廷。法国和英格兰虽然都不缺球星，但发挥不稳定、大起大落是他们的共同弱点。被很多人寄予厚望的阿根廷队确实阵容齐整，但罪人可能是主帅马拉多纳，他个人容易情绪化，在排兵布阵上会出现失误而导致出局。这三支球队将扮演悲剧角色。
希望我的回答能够令您满意 谢谢 O(∩_∩)O~

H. 大数据显示：巴西将夺得2018世界杯冠军靠谱吗

2018年俄罗斯世界杯将于6月14日正式拉开帷幕，而随着赛事日期的日渐临近，坊间对于本届世界杯冠军归属的预测和争论进入到了白热化的阶段，不光是球迷在为自己钟爱的球队摇旗呐喊(阿根廷是冠军!!!)，就连平时非常高冷的商业组织也都投入到这种狂热中。
最近，著名的投资银行、投资管理公司高盛发布了一个他们对于“2018年俄罗斯世界杯冠军”的分析预测。当然，有别于球迷的“情感预测”，高盛的预测显得更加理性和具有依据——高盛运用了高深的大数据技术，使用了20万个统计模型，包括单个球员的数据，到近期巴西队的表现，再到100万次的模拟比赛，从而得出巴西将赢得俄罗斯世界冠军的结论。顺便说一下，高盛的大数据模型认为，法国将夺得亚军，德国屈居季军，葡萄牙第四，而阿根廷无法进入四强(别哭，阿根廷)。
很酷，是吧?这感觉就跟《仔首复仇者联盟3》中奇异博士用时间宝石看遍了14000605个无限战争的结局，只有一个未来的结局是复仇者联盟取得了胜利。今天，大数据发挥的作用就跟电影里的“时间宝石”一样吗?能够准确预测未来?!
先来看一个大数据成功发挥作用的案例：2009年全球首次出现甲物正型H1N1流感，由于是新型病毒，没有对应的疫苗和药品，而且传播速度很快，短短几周之内引起了全球的恐慌。面对此次流感，各国的公共卫生机构在“如何预防H1N1传染”上而临巨大压力，预防的核心是要准确预测病情的蔓延程度。但现实的情况是，初期感染了H1N1的人们并不会马上去医院检查，大部分人都实在撑不下去了才会到医院求医，医生发现新型流感病例后，会通报给疾病控制与预防中心,最后由中心汇总统计各地的情况，这个过程大概需要两周时间，这毫无疑问是严重的信息滞后，这将给流感疫情的把控和抑制带来非常不利的影响。这时候，大数据发挥出其神奇的预测的功能。
谷歌的数据分析师分析了几十亿条关于流感的检索记录，处理了4.5亿个不同的数字模型，构造出一个流感预测指数，非常神奇，这个预测指数与官方数据的相关性高达97%，准确地预判了H1N1流感的发展趋势和爆发的地区，比政府的官方播报提前两周，有力地协助卫生当局控制流感疫情。事实上，谷歌的数据分析师并不懂医学，也不知道流感传播的原理，但是他们借助大数据技术为工具，准确地预测了一场极其复杂的大型流感疫情的发展的全过程，这是一件非常神奇罩戚悔的事情。
今天，不懂足球，最起码并非足球专业领域的高盛的数据分析师们，能否通过大数据准确预测本届世界杯冠军呢?
事实上，我认为这个很难。即使到最后，巴西一如预测中夺得了世界杯冠军，我也不认为这是大数据的功劳。
为什么呢?
因为大数据本身不是一种逻辑推理研究，它发挥作用的基础是对数量巨大的数据做统计性的搜索、比较、聚类、分类等分析归纳，以探求不同因素间的相关性，如上述流感案例中，某地区人们在google.com上搜索关键词“流感”次数越多，则该地区可能大规模爆发流感的可能性越大，这是一种客观事实，只是通过大数据把这种相关性给“暴露”了出来。“相关分析”的目的就是找出数据集里隐藏的相互关系网(关联网)，一般用支持度、可信度、兴趣度等参数反映相关性，但这些不同的因素间并不存在逻辑上的因果关系，甚至这种因果关系是恰恰相反的，就如，不是因为你搜索了“流感”这个关键词，所以你才感染了H1N1。
而世界杯一共有32支来自各国的参赛队伍，一共进行64场真刀真枪的较量，才会决出最后的冠军，所以，要准确分析预测最后的冠军并不是一件容易的事情。因为这都还不是客观的存在的事实，还等待着发生，里面充满着各种难以预测的意外，如，谁能预测到1998年世界杯决赛前发生在罗纳尔多身上的一切，导致大罗全场如同梦游，直接一场惨败丢掉冠军?谁又能想到2006年世界杯决赛第109分钟，齐达内毫无征兆地突然用头撞倒了马特拉齐，然后直接被红牌罚下，这张红牌直接改变了场上形势，此前法国已经掌握主动，很有可能完成致命一击，而最后意大利偷走了最后的冠军。
这些都不是大数据能够预测的，大数据擅长的是相关性预测，而对人类的情感、冲突、为了利益不择手段等等，大数据无能为力，因为数据库里没有一条数据会记录马特拉齐会突然骂齐达内“你是意大利养出来的一条忘恩负义的狗”。
足球是圆的，正是无法预测，这才是足球的魅力。
当然，如果哪一天，大数据能分析出中国将夺得世界杯冠军，而中国到最后果真赢得了冠军，那时候，我非常愿意相信大数据的神奇魔法。

I. 大数据思维下的统计新变革

大数据思维下的统计新变革
日前，谷歌宣布其云计算平台通过大数据分析准确地预测了巴西世界杯8强。据了解，谷歌云计算平台使用了英国体育数据提供商Opta Sports的数据，评估了全球每个职业足球联盟过去多个赛季的情况，以及巴西世界杯小组赛期间的统计数据。于是乎，大数据再度成为舆论关注的焦点，对于其应用价值的讨论更加热烈。
然而，我们发现，即使以谷歌强大的技术实力，也不得不从英国体育数据提供商Opta Sports那里获取数据。也就是说，数据的采集并不是谷歌的优势，大数据产业走向商用和规模化发展，更多的要依赖Opta Sports这样的数据采集者。从这个角度看，作为最具权威性和采集能力的统计部门，无疑将是大数据产业发展壮大的基础。反过来看，从大数据发展的趋势看统计行业的发展方向，也必然全面应用大数据思维。我们注意到，从国家统计局局长马建堂在2012年年底提出“统计部门要拥抱大数据时代”，到不久前国家统计局在厦门建立首个大数据基地，可以断言，统计行业的大数据变革已经到来。
2013年11月，国家统计局与网络、阿里巴巴等11家企业签订了大数据战略合作框架协议。此举目的在于共同推进大数据在政府统计中的应用，不断增强政府统计的科学性和及时性。马建堂在协议签订时表示：“现在许多发达国家纷纷将大数据利用提升到国家战略层面，我们也要适应这一大势，将大数据视为国家战略资源，主动拥抱大数据时代，积极抢抓机遇、应对挑战。”数据与统计是一对共生词，而数据成为生产要素的前提条件也是有效的梳理与归类，这恰恰是统计的内容。马建堂说，大数据为政府统计提供了总体性、非结构化、丰富真实的原始资料，可以极大地缩短数据采集时间，减少报表填报任务，减轻调查对象负担，提高统计数据质量。
一场统计方式和方法的变革正在酝酿。企业既是大数据的主要生产者，也是经验丰富的使用者，还是大数据的直接受益者，有数据的资源、有应用的技术、有市场的机制。而国家统计局作为组织领导和协调全国统计工作的主管部门，具有统计制度和标准制定，统计数据搜集、发布、分析等方面的优势。
统计数据是各级领导作出科学决策的重要支撑。随着企业一套表建设的基本完成，各行各业的数据被采集上来，这只是第一步，用好这些数据是关键。企业一套表只是一个业务系统，更重要的是在这套系统上帮助统计部门搭建一套数据资源体系，通过这套体系来对数据进行规划、整理和加工，建设监测评价中心、辅助决策中心，这也是统计行业未来发展的必然趋势。
现在一些地方统计局已经开始做统计方面的规划和使用。例如原来的统计工作主要是查询，现在希望除了查询、检索、展示之外还具备监测、评价的功能。监测评价需要标准，在政府部门这个标准就是政策。监测是对企业、家庭等对象进行调查，数据上传之后经过计算、加工等与初定的指标相比较，并对监测结果进行评价，发现问题及时预警、报警。辅助决策则更需要智能化，当发现监测评价出的结果与初定指标存在较大差异时，就要追本溯源，为领导提供准确的问题分析报告，列出导致问题的主要原因，提出可行性建议，为领导提供辅助决策，为其做出下一个阶段的判断和调整提供帮助。例如，自去年以来，浙江温州市统计局建立了GDP联席会议制度，按季度召集30多个部门进行分析论证部门数据与GDP数据之间的关系，特别是充分运用电力、银行、交通、财政、外贸等部门数据，以及对GDP数据的影响，使GDP数据更加科学可靠。今年进一步扩大了GDP联席会议职能，把涉及部门的经济、社会、民生等监测评价数据进行综合审查分析，进一步提高统计数据质量。
与此同时，统计行业的大数据变革，也将为大数据产业的下一步发展打造坚实的基础。从企业一套表到电子终端采集数据，中国统计的技术和制度改革近两年不断深入，而与大数据概念的交汇与融合也将助推中国官方数据更加真实全面。统计部门在人口、农业、投资、交通等领域，大力研究利用遥感RS、地理信息系统GIS、全球定位系统GPS为代表的空间信息技术和物联网技术，既极大提升了统计信息化水平，也为进一步推进大数据的统计应用打下了较好的基础。