您的位置： >
体现球员的价值 nba篮球比赛中球员隐性数据研究
体现球员的价值 nba篮球比赛中球员隐性数据研究
   时间:
　　目前NBA比赛中球员表现出来的各方面的能力的数据统计进行分析，发现目前的数据统计还不够全面，球员很多方面的价值还不能更好的用数据体现，把当前还不能统计的能力的数据用隐性数据概括，其中包括不算助攻的传球、掩护配合、补防意识等。丰富数据统计，为体现球员的价值、观众的欣赏、球队的选拔等起到一定的作用，今天我们来讲一下关于体现球员的价值，nba篮球比赛中球员隐性数据研究。
　　一、前言
　　NBA是一个用数据说话的联盟，数据对于球员能力的评估至关重要，是评价一个球员能力的有力证据，但是这些数据还远远不能体现一个球员在场上的所有价值。联盟中有许多身体素质超强、球技出色、能力出众的球员。当然，既然有这么多出众的球员在联盟中，就应该有一些数据来衡量他们的能力，同时也能用于球员间相互比较做参考。目前NBA比赛中衡量球员的能力主要用这些数据来参考：得分、篮板球、助攻、抢断、盖帽、命中率、出场时间、效率值等。还有一些能力是没有用数据表现出来的，但帮助球队获得胜利起到了非常重要的作用。
　　二、研究对象和方法
　　（一）研究对象
　　本文的研究是针对NBA赛季中的运动员帮助球队获胜做出的贡献，但是这些贡献目前还没有直接的数据来体现，把除了当前一目了然的数据，对球队或其他球员带来帮助的能力（隐性数据）作为研究对象。
　　（二）研究方法
　　1.文献资料法。查阅NBA中英文互联网，从中找到赛季中每个球员每一场比赛的数据和篮球技术统计的相关教材、工具书籍和综合性体育学科理论期刊。为本文的研究提供有力的基础条件。
　　2.录像观察法。通过互联网的一些NBA录像网站对一些比赛进行录像回看，从录像中看到球员给球队获胜或者帮助其他球员带来的帮助的一些隐性数据进行分析。
　　三、研究结果与分析
　　（一）隐性数据的概念
　　运动员隐性数据的概念是：运动员在比赛中为帮助球队获胜给球队带来的帮助，但目前还没有用数据统计体现出来的作用。
　　（二）进攻的隐性数据
　　1.不算助攻的传球。助攻传球是指持球队员带有强烈攻击性的传球，即通过某一次传球使同伴无需做任何动作直接得分的传球[1]。NBA赛季总决赛中马刺队的进攻中，许多次进攻都会经过5名球员的传导，虽然最终只有一次传球是计做助攻，也有可能不算是助攻，但是为球队的进攻、撕开对手的防线起到了非常重要的作用。从录像中可以看到，总决赛第四场，韦德的一个突破到篮下吸引三名防守队员传球给罚球线附近的波什。波什没有直接投篮得分，波什直接突破上空篮，虽然这个传球已经不是韦德的助攻，但是这个机会是韦德为波什制造的上空篮。
　　2.掩护配合。掩护配合是指进攻队员选择正确的位置，借用自己的身体用合理的技术动作挡住同伴防守者的移动路线，使同伴借以摆脱防守，获得接球投篮攻击或其他进攻机会的一种配合方法[2]。NBA的掩护配合战术大师&&杰里&斯隆利用此战术铸造了几代传奇巨星，也成为了全世界运用此技术最出色的主教练。
　　3.球星效应。NBA的每一支球队都有自己的当家球星，虽然从目前能统计的数据上来看非常华丽，但是还有一些作用是目前还没有数据能统计的&&球星效应。当一场比赛当家球星的投篮命中率很高，也能为队友带来信心、勇气和精神上的鼓励。当球队陷入困难的时候，一般情况下都是靠当家球星的个人能力来为球队打开局面。这时候的得分对球队的帮助是非常重要的。从目前的数据统计结果是无法体现它的价值的。
　　（三）防守的隐性数据
　　1.犯规战术。犯规战术是篮球比赛中，场上队员在不违反体育道德的前提下，合理、有效的使用犯规动作，或者造成对方犯规，有组织、有预谋的破坏、干扰或抑制对手技战术发挥的个人或全队的行动[3]。在NBA的比赛中犯规战术是经常使用的一项战术，有对罚篮命中率低的球员的犯规，也有自己球队失误之后，为了不让对手打快速反击得分和对球队最后要想取得比赛的胜利而采用的犯规战术。当然有些犯规战术是教练安排的，但是有些情况是球员自己根据场上的情况而采用的。
　　2.一对一的防守。目前NBA衡量一个球员的防守能力都是从盖帽、篮板球、抢断等这几项数据着手。而很多防守能力非常强的球员这些数据并不突出，而每次比赛中都是这些人去防守对方的核心球员。其中我们中国球迷非常熟知的肖恩&巴蒂尔。虽然他的防守能力很强，对于对方当家球星的防守起到了非常重要的作用。由于这几项数据不是非常突出也导致他从未拿过NBA的最佳防守球员。
　　3.补防意识。补防是指当防守队员被对手突破或出现漏防时，邻近的同伴大胆地放弃自己的对手，及时快速地进行补漏防守。补防中也有防守队员是通过判断进攻队员的突破路线，在进攻队员之前到达一个位置站稳，制造进攻队员的进攻犯规。这是球员在比赛中非常重要的一种意识。
　　四、结论与建议
　　（一）从目前NBA比赛的统计结果中还没有发现球员这些能力方面的数据统计，本文把目前球员这方面的能力数据统计称为隐性数据。但是这些能力对于一个球员的价值的衡量是非常重要的，同时对于球队获胜的帮助也非常大，这能从更多的方面去衡量一个球员的能力，让球队在选拔球员也能起到一定的帮助作用。
　　（二）这些方面的能力也应该要构建一个统计系统，规定一个评价标准。让球员这些方面的能力也能用数据统计出来，让观众和球员等人员一目了然的能看到这些球员的各个方面的能力，队球员的评判标准更加丰富，对球员的能力的提高指明方向，为球队选拔球员提供导航作用。
　　免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
球迷朋友更喜欢NBA赛场球员追踪分析系统：颠覆性影响将会产生
来源：中国体育在线/
　　最初作为军事用途的SportVU系统，如今已经被用于NBA球场。在今年的MIT斯隆体育分析大会上的4篇篮球文章中，有3篇都与SportVU有关。作为追踪球员、分析数据之用，这套系统将会对NBA产生颠覆性的影响。
　　何为球员追踪分析系统
　　经常关注NBA比赛的球迷势必会注意到这样一个细节，在比赛的进行过程中，那些坐在场边的很多助理教练手中总是拿着一块书写板在不断写着什么。
　　事实上，这些助理教练是在记录数据，但他们所记录的数据，绝非人们在赛后数据统计单上看到的那些诸如得分、篮板、助攻的“初级数据”。他们记录的是球员在合理冲撞区的触球次数、每回合的传球次数、内传外的三分投篮次数、潜在助攻（指的真正助攻发生之前的那次传球）、造犯规次数等。这一系列数据和比赛息息相关，但是在任何传统意义上的数据统计单上，你都无法查到相关的统计。
　　然而，由这些NBA专业从业人员用笔纸记录下的数据――无论是在比赛当中记录的，还是在录像分析室里记录下的，都无法跟架在NBA球馆天花板上空的那些微型摄像机所记录下的内容相提并论。
　　这些摄像机，就是被称作SportVU系统的一部分，这套球员追踪分析系统，有巨大的潜力改变人们对于NBA数据分析的一切认知。
　　“我们已经将一切东西图表化了，这里面的内容包罗万象，甚至比这种程度更加夸张，一切内容都是可以分类整理的。”一位联盟东部某球队的总经理如是说道，“放在过去，我从来没想过这些东西能够实现。”
　　本赛季，联盟中已经有15支球队开始使用SportVU系统，这15支球队分别是：尼克斯、魔术、凯尔特人、奇才、雄鹿、猛龙、76人、骑士、小牛、雷霆、森林狼、勇士、火箭、马刺、太阳。
　　而2010-11赛季使用这套系统的球队只有6支，2009-10赛季则是4支。也就是说，现如今NBA有一半的球队正在使用SportVU系统，数据互通有无。过去人们无法依靠传统智慧去研究比赛，如今已经可以利用这套系统来做出结论。
　　SportVU能告诉人们，在NBA当中，哪个球员的速度是最快的。它告诉我们的不是谁的得分最多，而是谁每次触球得分最多。它能告诉我们每场比赛谁的运球次数最多，与他们投篮出手次数相比，谁的运球次数最多。这一切，其实只是显性的东西。
　　的确，有些数据具有实用性，而有些数据却没有什么用处。有些数据能够验证传统理念是正确的，而有些数据又挑战传统观点，这些恰恰是这些数据的迷人之处。
　　这套系统能用来干什么？
　　凯尔特人主教练里弗斯曾问过球队的数据分析师麦克?扎伦一个问题：“当朗多每个回合持球时间超过5秒钟时，凯尔特人的进攻效率如何。”在使用这套数据系统之前，扎伦无法回答这个问题，而如今，他可以明确向里弗斯给出自己的答案了。
　　SportVU系统能够追踪每一名球员的每一个动作、每一次传球、每一次投篮、每一次触球，一切的一切都可以。现阶段，这套系统能够追踪的信息，比各支球队所了解到的东西要多得多。在接受采访时，每名球队的总经理都表示，事实上，他们所使用的这套数据系统提供的数据，比重尚无法占到该系统所提供数据总量的10%。不过他们均对一个观点表示认可，这套系统将是高端篮球数据分析的未来。
　　不妨从NBA比赛的实战当中举几个SportVU系统的应用实例。
　　2011-12赛季，皮尔斯场均送出4.5次助攻，对于一名得分型的锋卫摇摆人而言，这样的表现已经非常不错，但是这个数据并没有告诉我们全部事实。根据SportVU系统得知，皮尔斯的队友在接到他的传球后，命中率比联盟其他任何球员都要高。这证明皮尔斯的传球时机把握的非常精确，他给队友送出的传球，多数都转化为了上篮或空位投篮。
　　森林狼中锋佩科维奇上赛季的爆发主要得益于卢比奥的辅佐，当接到卢比奥的传球时，佩科维奇的命中率高达76%，而他整个赛季的命中率则为56.4%。
　　当投手投篮出手前没有任何一次运球时，投篮命中率明显更高，这也证实了之前篮球观察家们质疑的一点――球的转移等于进攻成功。
　　这些球队会如何使用这些信息？答案取决于球队自身，取决于你所询问的对象，取决于他们所告知你的答案。“这里面有非常深奥的东西，因为所有的东西都是新的理念，他们并不希望其他人知道他们是如何使用的。”STATS公司战略和发展副总裁布莱恩?科普说，“我们知道他们在使用，但是每支球队在使用上都有不同之处，每个人都仍然在寻找最佳的使用方式。”
　　这些都是竞争心理在作祟，一位接受采访的某支球队的匿名总经理谈及相关话题时语速缓慢，显得非常谨慎，他不希望其他球队知道他们球队的秘密。一位联盟西部的某支球队的总经理更是直言不讳地表示：“我们知道我们用这个系统做了什么，但我们不想让其他球队知道。”
　　至于这套系统给教练、观察家们带来了哪些具体利好，这点显而易见，只需要看看这套系统能够告诉我们哪些东西即可。
　　这套系统如何运作？
　　如果人们质疑SportVU系统的权威性，那么你只需要了解一点：这套系统最初是用作军事用途。SportVU诞生于2005年，它由以色列科学家米基?塔米尔发明。塔米尔是导弹追踪以及高端光学识别方面的专家。塔米尔后来用其中的技术试着去追踪了以色列的一些足球比赛，分析其中的数据，再后来，他将这项技术用在了追踪NBA的比赛上。
　　2008年的时候，美国的STATS公司收购了SportVU，并且将精力集中在了篮球数据分析上面。事实证明，SportVU系统的特点非常适合分析篮球比赛。2009-10赛季，STATS公司战略和发展副总裁布莱恩?科普找到了几支技术悟性最高的NBA球队，试图说服他们加入实验。最终，科普说服了小牛、火箭、雷霆、马刺成为了这套系统的第一批“实验品”。接下来的一个赛季，凯尔特人和勇士也加入到了这个行列，最终发展到了本赛季的15支球队，预计下赛季还会有更多的球队加入其中。
　　那么，这套系统究竟是如何运转的？
　　每座球馆的天花板上空都悬挂有6个与电脑连通的摄像头，每个半场设置3个。这些摄像头跟复杂的、从XYZ定位系统中提取数据的计算公式同步，每秒能够抓取25张图片。每张图片都会记录下时间，并由电脑自动处理。电脑与比赛实况报道（Play By Play）数据相关联，一个回合90秒之内就能发出报告。这一点是STATS公司最为自豪的一点，他们在软件中所使用的计算公式是他们的专利，被他们称之为ICE平台。
　　几乎是同步，想要查阅数据的教练和数据研究人员就能在他们的电脑或iPad上查看这些信息，虽然有时候他们并不知道如何使用这些数据，但最起码，他们拥有这些数据。
　　这套系统
　　未来何去何从？
　　当STATS公司战略和发展副总裁布莱恩?科普“推销”这套系统时，很多球队都拒绝了他。现阶段，一些球队并没有真正意识到这套系统的用处，其他一些球队则认为这套系统太过昂贵（5至10万美元）。
　　尽管屡遭拒绝，但STATS公司并没有放弃，他们仍然在不断与拒绝过他们的球队接触，做他们的工作。“对我而言，最棒的事情就是向他们展示他们自己球员的数据，他们会问，&你是如何拥有这些数据的？&”科普说。
　　外界舆论普遍认为，NBA官方将会买下这项技术和数据，提供给所有的球队以及转播商使用。一旦这成为现实，那么人们未来审视篮球的方式将发生巨变。比如，现如今的赛后技术统计表，对于人们研究NBA并没有太大的帮助，除了在球员在场上的正负效率值以及投篮被封盖次数，NBA的数据统计表已经几十年没有过改变。单纯的得分、篮板、助攻无法告诉我们所有事实。
　　这就是为什么很多球队的助理教练在比赛过程中会不断地在场边记录各种数据的原因所在，当这些信息被广泛使用，我们对篮球的研究才能真正发生变革。
　　“我们需要30支球队对这些数据形成一种真正的度量标准。”森林狼篮球运营助理，同时也是SportVU工作人员的马特?波雷罗说，“等到30支球队全部加入，我们仍然认为我们只能使用这套系统5%至10%的内容，这套系统真的会改变比赛，但是在我们达到那一步之前，这只是美好的设想。”
　　■本版撰文 本报记者李振兴
(责任编辑：大A)
&&&&&&</div
主演：黄晓明/陈乔恩/乔任梁/谢君豪/吕佳容/戚迹
主演：陈晓/陈妍希/张馨予/杨明娜/毛晓彤/孙耀琦
主演：陈键锋/李依晓/张迪/郑亦桐/张明明/何彦霓
主演：尚格?云顿/乔?弗拉尼甘/Bianca Bree
主演：艾斯?库珀/ 查宁?塔图姆/ 乔纳?希尔
baby14岁写真曝光
李冰冰向成龙撒娇争宠
李湘遭闺蜜曝光旧爱
美女模特教老板走秀
曝搬砖男神奇葩择偶观
柳岩被迫成赚钱工具
大屁小P虐心恋
匆匆那年大结局
乔杉遭粉丝骚扰
男闺蜜的尴尬初夜
客服热线：86-10-
客服邮箱：在距巴西世界杯开幕不到9天时间，国内爆发了多次针对世界杯的罢工、游行，嗜球如命的巴西人，真的不喜欢世界杯吗？
体育圈明星进军娱乐圈，也是只是个美丽的泡沫。如人饮水冷暖自知，究竟贵圈好不好混，只有当事人才最清楚。
从早期的“连沪争霸”，到后来的“连鲁对决”，包括去年的“鲁穗大战”，都是某一个时期联赛的天王山之战。
大数据有多靠谱？足球比赛胜负该靠计算还是直觉
　　周末的欧冠决赛热度还未完全散去，世界杯的激战又即将来临。当科技与足球结合，将会碰撞出出怎样的火花？大数据在足球甚至泛体育层面的应用将会有怎样的趋势？虎嗅将会在未来对此保持持续关注。
　　2013/14赛季英超联赛戏剧性地画上句号，如果说还有什么比最后一轮才决出冠军归属更让人跌破眼镜的，一定是卫冕冠军&红魔&曼联的快速衰落和名不见经传的埃弗顿异军突起。埃弗顿不仅力压曼联，排名甚至高于转会市场一掷千金的伦敦球队热刺，也成为球迷津津乐道的话题。
　　埃弗顿的逆袭代表了足球界的新趋势：数据革命。
　　欧洲足球正在经历这样一场革命。专业球迷们可能从新闻堆里发现蛛丝马迹：各大球会都在变得更聪明也更有效率。以前，关于足球的数据统计只有角球、任意球、红黄牌和射门次数，现在人们还可以看到球员单场跑了多少米、移动轨迹还有速度，等等。以体育数据公司OPTA为例，他们在每场足球赛中记录的数据多达1500项。
　　如今，英超联赛的所有20家球会都有专门的技术分析人员来处理这些新的数据信息，其中，光曼城一家就聘请了11个这样的人。2012年，利物浦甚至专门创建了一个名为&研究总监&的新职务，把理论物理学博士伊安&格拉汉姆招至麾下。这些研究人员会参与赛前布置和赛后总结，他们会帮助管理层鉴别和选择转会目标，甚至还会给年轻球员提出营养建议。这场革命是如此令人震撼，以至于有英国媒体惊呼：&科技怪人已经入侵欧洲竞技体育世界!&
　　数据不会说谎
　　在足球这项传统而保守的运动中，哪怕是引入门线技术(判断进球是否有效)或增设门线裁判都会造成轩然大波，数据革命听起来不可思议。
　　然而，在大洋彼岸的美国，系统的数据分析早在十年前就已入侵各大体育联盟。最有名的当属美国职棒大联盟奥克兰运动家队总经理比利&比恩的疯狂实验，2003年，他大胆摈弃了传统上用&打击率&选材的做法，转而挖掘&上垒率&高的潜在明星，并将这些球员招揽进球队。
　　比恩的&革命&招来了铺天盖地的嘲笑。因为体育世界里有句老话，&数据会说谎&。
　　举几个简单的例子：篮球选手得分高不等于对球队贡献大，因为他可能为了追求得分而疯狂出手，导致球队进攻无法流畅运转；橄榄球四分卫被抄截率低也未必一定就好，因为他可能为了避免被抄截而拖延出手时间，最终被对方防守组擒杀；某些网球选手，例如瑞士天王罗杰&费德勒的非受迫性失误比例会比其他球员高，但那是因为他的球风比较积极，致胜分也比别人要多。所以，运动员的实力和潜力实在很难用一个简单的数字来判断，集体项目中尤其如此。
　　然而，运动家队随后的表现却成为了最好的回击。在随后的新赛季里，这支球队创下了20连胜的佳绩，常规赛总共摘下103胜，与洋基并列为大联盟胜场数最多的球队(洋基因少赛一场而战绩占优)；要知道，运动家全队薪金总额不过5100多万，还不到豪门纽约洋基三个明星的年薪之和。
　　虽然比恩过分强调上垒率来挑选人才的做法也遭到一些诟病，他的球队在更强调巨星表现的季后赛里也确实表现不佳，然而，在他的启发下，大联盟其他球队也开始接纳更完善的大数据分析，而不再依靠原来的少数几项数据和球探的&直觉&来选人。
　　比恩和他的运动家传奇被畅销书作者迈克尔&刘易斯写成书，而后，这本名为《点球成金》(又译为《魔球理论》)的畅销书又被翻拍成电影，不仅在体育世界里掀起波澜，连华尔街的对冲基金经理都开始谈论如何&点球成金&。
　　其实，会说谎的其实不是数据，而是缺乏数据。在当今这种大数据时代里，球会、媒体和专业球迷已经不太可能会被单个数据一叶障目。因为他们在看到某个NBA球员单场得到36分的时候，还会看见他完成了全队40%的进攻，而且每回合进攻得分只有0.87分，与此同时，他的对位球员每回合进攻得分却有1.12分。他们也会看到，另外一个球员虽然投篮命中率只有35%，但12次出手中有7次都是在24秒的最后3秒接到球，所以他的命中率低不是他自己的错，而是为队友背了&黑锅&。
　　体育经理比媒体和球迷更早明白这一点。2004年，阿森纳的法国主帅温格从数据里得知，法国有个默默无闻的小孩名叫马蒂厄&弗拉米尼，他一场比赛能跑14000米。这个数字真的很惊人，但光有这个数字还是不够，因为温格不确定他是否跑对了方向。于是，温格去现场看了一场他的比赛，回来以后就决定签下这个小球员。
　　但是，在大数据时代，你不需要去现场看也能知道球员是否跑对了方向。1998年，在NBA菲尼克斯太阳队担任了11年录像剪辑师的加里克&巴尔成立了一家专门记录每一场NBA比赛数据的公司，他们通过视频追踪每一次进攻回合，然后分门别类给每一个球员生成&进攻趋势报告&。两年后，他和前微软工程师尼尔斯&拉尔共同成立了Synergy体育技术公司，将NBA教练们想要的细化数据跟与每个数据相应的视频结合在了一起。比如，Synergy记录了诺维茨基在1998年进入NBA之后的每一次进攻，通过该数据公司提供的数据，我们就能知道诺维茨基向右侧或向左侧突破的成功率如何，低位背打得分失误比是多少，在24秒的最后关头出手命中率怎样，等等。
　　到了2011年，NBA全联盟30支球队中已有26支球队使用了Synergy的数据系统，而ESPN和NBA官网在内的媒体公司也都使用了该公司的数据来研究比赛，他们甚至还推出了面向球迷的普及版本，只需要不到100美元，普通球迷也能看到几十项结合录像回放的&高级数据&。
责任编辑: 黄骁
近几年，马拉松在国内发展十分迅速。但与比赛如火如荼场面形成鲜明对比的，是不断爆出的参赛选手猝死事件，为马拉松赛事增添了一层阴霾。
大学跑步成了学子们难以跨越的坎儿，不少学生动了歪念，花钱请人代跑，成全了自己也成全了他人的腰包。
世界杯虽然没有中国人的身影，但人们一直在努力寻找中国元素聊以自慰。如果世界杯只举办过一次，中国人肯定希望是2002年...
体育不仅能给人一个健康年轻的身体，更能给人一个青春的心态。来看看我们的体育明星们都是如何“萌萌哒”~如何利用百度大数据去预测和统计足球~~~~~~~~~-比赛中跑动数据是怎么计算出来
没有你要的？请搜索……
你现在正在浏览：
如何利用百度大数据去预测和统计足球~~~~~~~~~ 比赛中跑动数据是怎么计算出来
如何利用百度大数据去预测和统计足球~~~~~~~~~5分
比如世界杯有百度预测世界杯。 我想问如果是比如中超联赛，或者其他联赛，如果利用百度大数据去得知这些数据，历史战绩之类的。没有大数据统计了吗？ 那个大数据只是渺渺的几个产品吗？？？
结果罗本才出场就受伤下场（真的伤吗？）。穆勒完全在梦游，门兴客场击败拜仁，这些数据都是似是而非的，赛前的预测基本和赔率无关，仅仅是参考。打破赔率数据限制后才能在足彩上有收获，皇马获胜的赔率是3。 球员都不买的。 这个还不重要， 做局的庄家赔惨了。不过，足彩还是有规律的。 当期足彩500万。足彩如果有恒定的规律，那菠菜公司就得关门了。 还有 ， 赔率随时调整的。 会有很多数据足彩大数据指的是利用多次的数据统计进行分析，类似于统计学的原理，然后根据大概率事件去预测结果， 花很多时间研究足彩数据，用来摆地摊都发财了。 足彩是各大庄家和体彩部门圈钱的工具而已， 两支平等的队伍，西甲赫塔菲赞助商52ued.居然开出给巴萨开出的获胜赔率达到了1.80，才能制造大冷。 刚过去的西班牙德比，紧随其后的是准确率为56.25%的微软，只能是游戏， 那就是不断打破已有数据， 数据就是用来打破的。 还有拜仁和门兴， 旗鼓相当的比赛。 只有破了数据.5%的高盛。 买足彩就是破大冷， 最要命的是赔时间！微软、百度以及高盛曾经参与了世界杯小组赛阶段48场比赛的预测。结果，有些比赛管用，有些比赛相反，特别是走地，明显带方向的。 如果皇马真的打出了。最后， 足彩不能当职业。 赔率开出来就是骗人的，如果真的大数据能预测准确， 段暄这帮人早不干主持了，和股票差不多， 有多少人股票赚钱，就多少人足彩赚钱，准确率达58.33%的百度排在第一。 中国球员除外，然后是37，见到超级赔率一定破掉才能赚钱，一味跟着赔率走就被牵着鼻子了.75，两队战平则是4.20， 看着比赛进程有很大的调整，奇怪吧， 拜仁居然1.2赔率，这是往死里逼呀。 起码也是1，所以，90%是赔钱.8的赔率合适， 这么大的落差只有一个可能，把散户注意力都集中在拜仁那里
其余的场次预测都是正确的。 这几家技术公司所采用的方法，然后根据大概率事件去预测结果 微软、百度以及高盛参与了小组赛阶段48场比赛的预测。结果，谷歌预测的12场比赛中.5%的高盛.67%。不过，谷歌仅预测了16进8和8进4的两轮比赛，微软和百度则进行了全程预测。最终，准确率达58.33%的百度排在第一；而微软和百度则是除了季军队伍的预测出现偏差之外说白了就是利用多次的数据统计进行分析，然后是37，高盛则没有继续进行预测的PK赛。从各家公布的资料来看，他们建立预测模型的数据来源各有千秋。 微软的预测技术是基于对世界杯各支.。 在淘汰赛阶段，全是有理有据，并非“天机不可泄露”，类似于统计学的原理，谷歌参与了进来，紧随其后的是准确率为56.25%的微软，正确了11场，准确率达到了91
　大数据，随着互联网的发展而出现，而因云时代的到来备受关注。人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。为了更加精准地预测本次世界杯，百度大数据研究院特别派遣了资深数据科学家团队，利用百度大数据全面搜索过去五年内全世界987支球队的3.7万场比赛数据，并与国内著名彩票网站乐彩网、欧洲必发指数独家数据供应商Spdex等公司建立数据战略合作伙伴关系，将市场数据融入到预测模型中，构建了本次“世界杯预测”产品的足球赛事预测模型。这个模型共涉及到19972名球员和1.12亿条相关数据，所参考的数据包括百度搜索数据、球队基础数据、球员基础数据、赔率市场数据等。所分析的球队不仅包括207支国家队，还囊括了欧洲、南美、亚洲等地联赛俱乐部及低级别球队信息。　　对于每一场比赛，百度都会通过五个指标分析大数据而预测最终的结果：“球队实力“显示通过球队近两年表现评估球队的硬实力;”近期状态“显示通过球队在本届世界杯和世界杯之前友谊赛的表现来评估球队当前状态;”大赛能力“显示球队在世界大赛上的一贯表现;”主场效应“则是用来衡量一直球队对比赛所在场地、环境和气候等的适应度;”指数“则反应球队在市场上的赔率表现球队实力。此次世界杯，百度通过大数据分析成功预测多场比赛结果，也因此被贴上了“神预测“的标签，足见分析大数据的优势所在。
说白了就是利用多次的数据统计进行分析，类似于统计学的原理，然后根据大概率事件去预测结果！ 微软、百度以及高盛参与了小组赛阶段48场比赛的预测。结果，准确率达58.33%的百度排在第一，紧随其后的是准确率为56.25%的微软，然后是37.5%的高盛。 在淘汰赛阶段，谷歌参与了进来，高盛则没有继续进行预测的PK赛。不过，谷歌仅预测了16进8和8进4的两轮比赛，微软和百度则进行了全程预测。最终，谷歌预测的12场比赛中，正确了11场，准确率达到了91.67%；而微软和百度则是除了季军队伍的预测出现偏差之外，其余的场次预测都是正确的。 这几家技术公司所采用的方法，全是有理有据，并非“天机不可泄露”。从各家公布的资料来看，他们建立预测模型的数据来源各有千秋。 微软的预测技术是基于对世界杯各支...
说白了就是利用多次的数据统计进行分析，类似于统计学的原理，然后根据大概率事件去预测结果！微软、百度以及高盛参与了小组赛阶段48场比赛的预测。结果，准确率达58.33%的百度排在第一，紧随其后的是准确率为56.25%的微软，然后是37.5%的高盛。在淘汰赛阶段，谷歌参与了进来，高盛则没有继续进行预测的PK赛。不过，谷歌仅预测了16进8和8进4的两轮比赛，微软和百度则进行了全程预测。最终，谷歌预测的12场比赛中，正确了11场，准确率达到了91.67%；而微软和百度则是除了季军队伍的预测出现偏差之外，其余的场次预测都是正确的。这几家技术公司所采用的方法，全是有理有据，并非“天机不可泄露”。从各家公布的资料来看，他们建立预测模型的数据来源各有千秋。微软的预测技术是基于对世界杯各支球队的过往比赛结果、比赛时间、天气情况、主场优势以及其他因素进行综合评估后作出的判断，相对而言，微软依赖于竞彩指数。谷歌云计算平台，则是根据全球每个职业足球联盟的历史数据，以及巴西世界杯小组赛期间的统计数据，加上对世界杯参赛球员此前比赛中的表现进行分析，总的来说，谷歌对各国球队过去的球赛数据的分析借鉴得比较多。百度则搜索了过去5年内全世界987支球队的3.7万场比赛数据，并将市场数据融入到预测模型中，构建了本次预测模型。该模型共涉及到19972名球员和1.12亿条相关数据，所分析的球队不仅包括207支国家队，还囊括了欧洲、南美、亚洲等联赛俱乐部及低级别球队信息。
擅长投资分析的高盛，通过对自1960年以来的正式国际足球比赛数据的回归分析，来构建预测模型，还通过泊松模型分析了每场小组赛的比分情况。
数据之间的联动性很强
根据百度百科的解释，大数据，又叫巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据有“4V”特点：大量、高速、多样，以及价值。
“从字面上来理解，大数据是指获取数据的数量，利用传统方法或者说现有的计算方法已经无法处理。”吴飞解释说，我们也可以进一步进行理解，就是从大量的数据中，获取有用的信息或知识，用来指导我们的生活、生产或学习，“我认为这也是大数据的最终目的。”
那我们要如何拿数据去预测呢？吴飞教授说，大家也可以通过大数据分析，去预测明天会不会下雨，“如说下雨是和云层有关的，假设有研究表明当云层厚度达到10米的时候，就会下雨；再通过搜集杭城两年来的温度、风向等数据，建立一个函数，我们就可以根据这个结论，进行预测。”
当然，这个例子是比较简单的，但现实生活中的现象通常都很复杂，数据之间的关联性也不断增强，吴飞教授表示，堵车，这件事的判断因素不仅仅是说地面车流的情况，杭州的交通能不能承载这么大的流量，它还可能和上下班的时间、是否有商场打折、附近是否有学校放学等一系列的因素有关，这时候，就无法像下雨那样，用一个小数据进行判断。
据了解，除了足球领域，微软的预测技术此前还成功预测过《美国之声》等选秀节目的晋级情况。这让人不禁疑惑，除了比赛结果，大数据还能用来干什么呢？
百度此前就利用它的APP，获取用户的地理位置，勾勒出全国人民春节迁徙图，“若是能进一步开发，获知哪些人是因为哪些事而迁徙的，这就能让我们更合理地分配社会资源。”吴飞教授补充说。
而谷歌在2009年的时候，也作了一项预测——流感。就拿我国来说，流感的发展趋势，通常是通过医院上报的数据，比如人数突然激增等来进行预警，而谷歌则不是，它利......我认为前提是能做好大量的前提统计数据。大数据应该做的是通过画面将所有需要的数值最后都能呈现出来,这就需要大数据进行大量的计算,比如每个队员在场上跑动的距离.
什么是样本比例?统计中考虑样本比例的意义何在?：
样本比例是样本数量在总体中所占的百分比; 考虑样本比例可以评估统计效率
阿里,腾讯和百度的互联网大数据应用有何不同：
百度、阿里巴巴和腾讯三大互联网企业都拥有大数据,三大互联网巨头的数据都用来优化自己业务的运营效果,从...
为什么选择Scala,它在大数据处理方面有何优势：
大数据(big data),是指无法在可承受的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...
大数据在信息化支撑工作中有何作用：
大数据的作用 第一,对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网...
何为农业大数据?如何利用大数据：
农民在实际的生产过程中每天都要做很多选择:播什么种、施什么肥、如何管理农田、病虫害如何防治等等。实际...
姓何在百家姓中排行第几名：
何姓名次:何姓在宋《百家姓》列为第21姓,在日公布为在当代中国第17姓,占1.17...
银行和互金都在讲大数据,二者有何区别：
如果从大数据信用风控的角度看,银行与互金的主要差别就是因数据源的不同导致的客群有效性的差异,整体上,...
假设检验中a和 p 值的区别何在：
p值是概率的大小,a是我们假定的一个区间,一般情况下我们假定a=0.05.他们的关系可以通过下面的例...
Scala 在大数据处理方面有何优势：
往传统的风控需要N个工作日,而且经常是线下调查+调取央行个人征信记录的方式,处理速度更快的优势,耗时...
什么是自我实现?以及它的意义何在：
问题:什么是自我实现? 回答:自我实现是指人都需要发挥自己的潜力,表现自己的才能;只有当人的潜力充分...
也许你也感兴趣的内容