大数据分析世界杯

❶ 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。

❷ 2018世界杯白皮书用的是什么统计图

2018世界杯白皮书用的是条形统计图，扇形统计图和折线统计图。通过六维数据:观众行为心理数据、观众画像数据、新闻资讯数据、舆情检测数据、社交传播数据、移动大盘消费数据对世界杯进行解读。
为了更好的通过数据和分析来挖掘未来趋势，企鹅智酷联合腾讯体育、腾讯指数、企鹅号、QuestMobile大数据，在整个世界杯期间用严谨的大数据挖掘分析和精准的企鹅调研用户行为分析，发布了这份《2018世界杯白皮书》。

❸ 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。

❹ 足球社交大数据分析的背后

足球社交大数据分析的背后

互联网的发展为数据收集创造了平台，并不断扩大数据收集的范围和规模。而社交平台的发展则让每个人都有机会成为发声者，企业有更多方式和渠道获得每个个体的反馈并提升反馈速度。在新互联网时代，大数据正在改变着人们的日常生活。

在本届世界杯上，大数据分析技术不光帮助德国队取得了冠军，在赛事报道上，社交、移动和大数据技术也正在带来无限的可能性。 过去，传统媒体主要以单向的方式传播信息，例如通过电视转播世界杯比赛，通过报纸报道比赛进展，发表足球评论等。而随着社交和移动技术的发展，每一位普通球迷都可以利用互联网和社交媒体，以自己独特的角度对一场比赛进行记录。调查发现，在社交媒体上，大多数人和在真实世界里完全不一样，在现实生活中很多人反而会隐藏一些方面，在社交媒体上的展现更接近真实自我。这一切变化，让人与人、人与媒体之间的沟通与连接也随之改变。

在2014年世界杯上，腾讯首先突破，通过与IBM合作，利用社交媒体数据分析系统对网络上球迷热议话题、球迷性格进行分析，利用大数据分析技术改变传统的报道方式。大数据技术读懂球迷心声我们日常生活中产生的数据，20%是结构化的数据，例如企业通过内部IT系统收集的信息或者通过机器和传感器收集的数据，而在数据资源中高达80%是非结构化数据，例如电子邮件、图像、音频、视频以及社交平台上的信息等。传统的大数据分析面对的是如何管理、调配海量数据的问题，而与传统的结构化数据相比，非结构化的社交数据是人产生的，这其中不仅包括成文的句子，还包括网络用语、表情，甚至错别字等。例如，在社交平台上，球迷对于一个球星的态度不会是明确的喜欢或者厌恶，而会以各种各样不同的方式表达出来，其真正的态度究竟是支持还是否定，是需要IBM通过分析给出结论的。

如何让机器理解大量的人类语言背后隐藏的情感？将大量的非结构化数据转换为结构化数据是社交大数据分析面临的首要难题，这不仅需要IT技术的支持，也需要心理学、语义分析等知识和技术的综合运用。 为深度挖掘社交平台上形式丰富的非结构化信息，提取有指导意义的洞察，IBM构建了Blue Pulse系统，利用机器自学习方法和自然语言分析技术，倾听网民“心声”。

以上是小编为大家分享的关于足球社交大数据分析的背后的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

❺ 大数据时代,大数据概念,大数据分析是什么意思

大数据概念就是指大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据时代是IT行业术语。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）。

(5)大数据分析世界杯扩展阅读：

大数据分析的实例应用：

数据分析成为巴西世界杯赛事外的精彩看点。伴随赛场上球员的奋力角逐，大数据也在全力演绎世界杯背后的分析故事。

一向以严谨著称的德国队引入专门处理大数据的足球解决方案，进行比赛数据分析，优化球队配置，并通过分析对手数据找到比赛的“制敌”方式；谷歌、微软、Opta等通过大数据分析预测赛果...... 大数据，不仅成为赛场上的“第12人”，也在某种程度上充当了世界杯的"预言帝"。

大数据分析邂逅世界杯，是大数据时代的必然发生，而大数据分析也将在未来改变我们生活的方方面面。