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足球社交 大数据分析的背后
关键字：IT服务
大数据分析 软件头条 社交大数据
　　2013年是中国“元年”，这一年中国产生的数据总量超过8亿TB，与2012年相比增长了100%。预计到2020 年，中国新产生的数据总量将达到2013年的10倍，超过85亿TB。各行各业都在思考如何从大数据中获取价值。
　　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，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，首先突破，通过与合作，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，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”。
　　- 命名实体识别：在处理非结构化数据时，不管球迷通过任何设备录入信息，都有一些文字没有标点符号，不同的短语在中文里有着不同的，需要IBM利用技术把、球队名等识别出来，以便进一步的分析。
　　- 话题检测：该技术帮助识别网友讨论的话题。
　　- 语义情感分析：在理解球迷讨论的话题后，利用该技术可以判断球迷的立场是支持还是否定，从而获得球迷情感上的倾向。
　　- 网络关系抽取：社交平台上聚集了众多球迷，讨论各种类型的话题，利用网络关系抽取技术，对出球迷集中讨论的众多话题进行综合分析，IBM将话题间真正有价值、有分析意义的内容关联出来。
　　在以上四大核心技术的基础上，通过对社交数据进行分析，IBM还能够对球迷的性格进行绘制，例如，通过分析阿根廷队梅西的粉丝，IBM挖掘到了他们之间共有的特点。首先，大多数梅西的球迷都是宅男;第二，他们的性格相对内向;第三，他们都多少带有一点悲观主义。利用这些发现，腾讯在相关赛事的报道上通过风格和内容的调整，使报道更丰富，更加贴近读者。
　　SoftLayer为大数据提供强大支持
　　在分析工作的背后，海量的数据是得出精准洞察的基础。根据体育赛事特点，所有数据会以比赛时间为聚集点，爆炸性的涌现。这需要一个高度稳定，并极具扩展性的基础架构平台来支撑。这次，IBM将Blue Pulse社交大数据分析平台放到了刚刚开放开始提供给对外服务的IBM SoftLayer香港的公有云平台上。数据量的不确定性对计算资源的弹性要求很高，能够快速部署的才能给予最好的支持。因此，大数据往往和云计算自然而然的连在一起。数据量激增时，SoftLayer云计算平台快速部署，调配更多的计算资源和设备来支持系统正常运行。在数据量降低时，可以通过释放计算资源，节约成本。
　　IBM大数据分析技术与体育赛事的合作才刚刚开始，在其他行业，IBM很早就开始进行多方面的尝试。例如帮助快消企业快速了解市场对产品的反馈，通过快速评估为市场策略调整提供依据。和以往的市场调查相比，社交大数据分析反馈更快，更为灵活。目前，IBM已经帮助领先的快消企业倾听社交媒体的声音，获得产品、服务、竞争对手和市场方面的反馈，更好的实现与消费者的互动，真正为产品生产、设计、包装等各部门提供实际有效的建议。未来IBM社交大数据分析技术也将开发出更多针对行业领域的应用，帮助企业和行业更好的从大数据中获取价值。
[ 责任编辑：wade ]
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关注Chinabyte(ERROR:15) & 访客不能直接访问大数据分析，足球运动的“料理师”
发表于 17:25|
摘要：球赛开始2小时前，ProZone公司的数据分析师们就已经早早的坐在了各种设备前。在接下来的4个小时内，他们将不断的进行比赛记录、慢镜回放、 动作分析，四年轮回的等待换来这难得的丰收时刻。智慧的他们知道，即使一天之隔的两场比赛，队员的表现也是截然不同的。凭借对数据本能的直觉，每场比赛...
球赛开始2小时前，ProZone公司的数据分析师们就已经早早的坐在了各种设备前。在接下来的4个小时内，他们将不断的进行比赛记录、慢镜回放、 动作分析，四年轮回的等待换来这难得的丰收时刻。智慧的他们知道，即使一天之隔的两场比赛，队员的表现也是截然不同的。凭借对数据本能的直觉，每场比赛， 他们都会穿梭于不同的城市，尽量将这份自然的馈赠完美的保存下来&&
这不是舌尖上的中国，而是欧洲杯期间常见的一幕场景。随着大数据技术在足球运动中的应用日益广泛，大数据分析师正逐渐成为现代足球中一种另类的&食材料理师&，用数字化的方式解读比赛，帮助教练、俱乐部这些&大厨&们烹饪出更美味的&食物&。
大数据分析，现代足球的&食材料理师&
大数据和足球的关系，人们理解或者是接触最多的就是对比赛结果的预测。如高盛和德银等投行就通过将FIFA排名、过往战绩、近期表现、球员身价、赌球赔 率、国家经济等一系列数据综合反映出的球队实力作为预测依据去考量比赛结果。其实，在足球赛场上大数据分析，已经被运用在了战术布置、球员训练等各个领 域。
现在，英超的20支球队都在主场配备了8-10台数码来 捕捉球员在球场上的表现。现在的统计技术可以精确到每一秒，一场比赛下来会记录下22名球员的10个技术统计项目，共140万项数据。而类似 ProZone这样的大数据服务公司接下来会把这些数据进行编码，分析每一次拦截、射门或者传球，供主教练和数据分析师来判断场上到底发生了什么。
而对于主教练来说，使用大数据的价值在于寻找到关键的1%部分。比如说，在2006年德国与阿根廷的点球大战中，德国门将莱曼得到了一张小纸条，上面记 录着阿根廷核心球员的点球习惯：里克尔梅，惯射左;克雷斯波，助跑距离长为右，助跑距离短为左;海因策，惯射左下;阿亚拉，等待时间长+助跑距离长为右; 梅西，惯射左;艾马尔，等待时间长为左;罗德里格斯，惯射左。根据这张纸条的内容，莱曼选对了所有点球的方向，并扑出了阿亚拉和坎比亚索的点球，让德国顺 利挺进半决赛。
这张小纸条的提供者便是科隆德国体育学院的一个志愿者团队&科隆团队&，他们在2010年打造的&梅西计划&帮助德国队 在八强战中又一次重创阿根廷队。经过分析，他们为德国队如何防守梅西提出一个解决方案：在梅西每一次拿球的时候，德国队都应该有两名后卫在他的身旁，一个 在梅西前方一码的位置，另一个在梅西后方一码的位置。最终德国队4-0完胜阿根廷队，梅西几乎全场隐身。
&科隆团队&在2006年的时 候还只是由16名学生组成一个团队，负责分析31支球队;而到了2012年欧洲杯的时候，这个团队已经拥有了45名成员，负责15支球队的分析。在四年前 的欧洲杯开幕之前，德国队教练组得到了一份几百页的资料;而在欧洲杯进行的过程当中，他们还得到了一份40页的简报，和记录了对手们详细情况的视频光盘。 这些文件已经变得越来越精密：后卫们的转身时间，边锋们常用的进球线路，一名后卫阻断对手进攻的最佳距离&&这些现代数据使得数据分析上升到了一个全新的 层次。
大数据需要天资聪颖的&弟子&
虽然大数据分析对提升球队水平价值巨大，但 想要真正发挥这项技术的价值并非吃饭喝水那么简单。如果将ProZone、Opta等数据服务公司看作是一个个&流派&，那么天资聪颖、根骨奇佳的&弟 子&与天生驽钝、根骨不好的&弟子&，学习同样的&秘笈&所消耗的时间与学习效果，显然不可同日而语。因此，虽然大数据技术的核心是软件，但大数据处理平 台的好坏同样也非常重要。
那么如何选择一个好的大数据处理平台呢?简单来说有三点，就是存的起、扩的开、算的快。要知道，足球大数据的 足球运动中产生的数据量远远超出了我们的想象。打个比方，10个球员用3个球进行训练，10分钟就能产生出700万个可供分析的数据点，这仅仅是运动传感 数据的一部分，要进行全面的分析，还要对视频录像、监控等非结构化数据、现场采集的球员运动数据以及历史存档数据进行采集处理和分析，数据规模可达上百 GB甚至达到TB级，而每支球队每年的比赛时间以30场计算都要达到2700分钟，其中生产出来的数据规模可想而知有多大。
浪潮近期推 出的云海Insight大数据处理平台，所包含的三个产品组件：云海Insight HD、云海Insight MPP、云海Insight
MemDB，可以分别对应不同的大数据应用场景，涵盖了当前主流的分布式数据存储和计算组件，能支持结构化、非结构化、半结构化等几乎全部数据类型的处 理。帮助用户方便快捷地架起完整的大数据处理平台，对各类数据进行整理、交叉分析、比对碰撞、内容检索、深度挖掘、特征提取等。帮助用户构建海量数据的 &极速&处理能力，应对大数据的复杂应用场景，发掘大数据的真正价值。
当足球遭遇大数据，人们不禁会疑虑，未来的比赛胜负到底是靠计算还是直觉?其实，大数据技术从现在来看，更多的还是在提升球员水平、制定合理战术层面发 挥作用，而决定比赛胜负的除了这些，还有球员的临场发挥等不确定因素，偶然性恰恰是足球比赛最大的魅力所在。因此，比赛数据落后的葡萄牙最终获得欧洲杯冠 军，才会让葡萄牙球迷更加欣喜若狂，却让法国球迷无法接受。我们只需要知道，大数据会让比赛对抗更加激烈、好看就足够了，不是吗?
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