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欧洲杯名次大数据预测分析欧洲杯冠军大数据预测

智创体育 2024-09-21 08:22 1

如何进行大数据分析及处理

1.可视化分析

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2. 数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。

另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3. 预测性分析

4. 语义引擎

非结构化数据的多元化给数据分析世界杯期间，有西班牙媒体爆料，C罗将从明年1月1日起为沙特球队利雅得胜利效力。双方签约2个半赛季，年薪2亿欧元。随后，C罗在采访中进行了辟谣：“不，这不是真的。”带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。

5.数据质量和数据管理。

大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。

大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。

基础架构：云存储、分布式文件存储等。

数据处理：自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。

处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。

一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。

数据挖掘：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, W这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。eb ,图形图像，视频，音频等)

模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。

结果呈现：云计算、标签云、关系图等。

大数据的处理

1. 大数据处理之一：采集

大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。

比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。

在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和作，比如火票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。

并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

2. 大数据处理之二：导入/预处理

虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。

也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。

导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。

3. 大数据处理之三：统计/分析

统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。

统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

4. 大数据处理之四：挖掘

比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。

该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

大数据分析方法

与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。

大数据分析方法：

4.SemanticEngines（语义引擎）我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

1、描述型分析：

2、诊断型分析：

描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。

3、预测型分析：

4、指令型分析：

数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。

大数据分析优点：

(1)及时解析故障、问题和缺陷的根源。

(2)为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。

(3)分析所有SKU，以利润化为目标来定价和清理库存。

(4)根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

大数据如何预测

大数据的本质是解决问题，大数据的核心价值就在于预测，而企业经营的核心也是基于预测而做出正确判断。在谈论大数据应用时，最常见的应用案例便是“预测股市”“预测流感”“预测消费者行为”等。

大数据预测则是基于大数据大数据的技术和预测模型去预测未来某件事情的概率。让分析从“面向已经发生的过去”转向“面向即将发生的未来”是大数据与传统数据分析的不同。

大数据预测的逻辑基础是，每一种非常规的变化事前一定有征兆，每一件事情都有迹可循，如果找到了征兆与变化之间的规律，就可以进数据来源：FIFA世界杯统计、媒体公开等行预测。大数据预测无法确定某件事情必然会发生，它更多是给出一个会发生的概率。

如何大数据分析

1、可视化分析

可4. Semantic Engines（语义引擎）视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2、数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。

3、预测性分析能力

4、语义引擎语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

5、数据质量和数据管理

大数据分析的5个方面

大数据在本届世界杯前那次引发巨大争议的专访中，C罗就曾提到关于退役的问题。他说，“如果能帮助葡萄牙夺得世界杯冠军，我会马上退役，这是的。但如果无法夺冠，我会再踢2-3年，在40岁退役。”分制图：林泳希析的5个方面。

1. Analytic Visualizations（可视化分析）

不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2. Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）

可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Mament（数据质量和数据管理）

数据质量和数据管理是一些管理方面的实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

制造系统的海量数据为数据驱动的什么技术奠定了基础口

实验的不断反复、大数据的日渐积累让人类不断发现各种规律，从而能够预测未来。利用大数据预测可能的灾难，利用大数据分析癌症可能的引发原因并找出治疗方法，都是未来能够惠及人类的事业。

制造系统的海量数据为数据驱动的物联网、大数据分析、人工智能和机器学习等技术奠定了基础口。

(5)从大量客户中快速识别出客户。

1、物联网。

物联网技术在制造系统中起到了连接和收集数据的关键作用。通过将传感器、设备和机器与网络连接起来，可以实现对制造过程中各个环节的实时和数据采集。这些数据包括生产设备的运行状态、生产线上的物料流动、产品质量相关的参数等。

2、大数据分析。

制造系统中产生的海量数据需要进行分析和处理，以发现其中的潜在信息和洞察。大数据分析技术可以处理结构化和非结构化数据，并进行数据挖掘、模式识别、预测分析等工作。通过对数据进行深入分析，制造企业可以了解到生产过程中存在的潜在问题。

3、人工智能和机器学习。

人工智能和机器学习技术在制造系统的数据驱动中发挥着重要的作用。通过人工智能和机器学习算法的应用，可以实现对海量数据的自动化处理和分析。这些算法能够识别模式、发现异常、进行预测，从而为制造过程提供有价值的洞察和决策支持。

人工智能的特征：

1、学习能力和智能适应性。

人工智能的特征之一是具备学习能力和智能适应性。AI系统可以通过不断的学习和训练，从数据和经验中获取知识，提高其性能和表现。它能够自动调整自身的算法和模型，适应新的环境和任务，并从中提取有用的信息和规律。

2、智能决策和推理能力。

人工智能具备智能决策和推理能力是其重要特征之一。AI系统可以基于已有的知识和数据进行分析，识别模式和趋势，并做出合理的决策。它能够根据给定的条件和目标，通过推理和推断来解决问题，寻找的解决方案。

3、自然语言处理和交互能力。

人工智能的另一个重要特征是具备自然语言处理和交互能力。AI系统可以理解和处理人类的自然语言，包括文字、语音和图像等形式的信息。它能够识别、语义和上下文，并根据需求提供有意义的回答和解释。

常用的大数据分析方法

未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

1. Analytic Visualizations（可视化分析）

不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2. Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）

数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。够从“文档”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Mament（数据质量和数据管理）

数据质量和数据管理是一些管理方面的实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

C罗的世界杯1765分钟（c罗欧洲杯一场）

时间12月10日23时，2022年卡塔尔世界杯1/4决赛展开争夺，葡萄牙0：1不敌摩洛哥，恩内斯里打入全场进球。随着葡萄牙被淘汰，C罗也正式结束了本届世界杯之旅。这是他参加的第五届世界杯，会是他球员生涯的一届吗？

22次出场、连续五届进球，C罗都没有笑到

从21岁到37岁，从小小罗到C罗，从曼联炙手可热的新星到前途未明的自由球员，葡萄牙在这五届世界杯上都经历了什么？

2006年的德国，身穿17号球衣的C罗作为菲戈、德科、戈麦斯们的小弟，初登世界杯舞台，并在对阵伊朗的小组赛中打进处子球，帮助球队以2：0获胜。那一年，葡萄牙队在半决赛中惜败由齐达内、亨利等球星领衔的法国队，最终名列第四。2010年后，C罗作为队长，率领葡萄牙连续征战了四届世界杯决赛周的比赛，但成绩也只是2022年的八强。2010年的南非，葡萄牙在1/8决赛不敌的冠军西班牙队；2014年的巴西，葡萄牙在小组赛即被淘汰；2018年，33岁的C罗率领新科欧洲冠军葡萄牙队远赴，虽然成功从小组赛突围，但最终不敌乌拉圭无缘八强；本届世界杯则被摩洛哥淘汰，止步八强。

再看个人表现。在卡塔尔世界杯H组的首轮小组赛中，C罗打进自己创造的点球，为球队首开纪录，也让他成为历史上个连续五届世界杯都有进球的球员。4年前的，C罗在4场比赛中打进4球，创造了单届进球纪录。他不仅在与西班牙的小组赛中收获了自己在世界杯的个、也是迄今为止的帽子戏法，更与姆巴佩、卢卡库等人并列射手榜次席，仅次于英格兰队中锋凯恩。截至本届世界杯，C罗已在22场比赛中踢了1765分钟，打进8球，并助攻2次，更累计射门超百次。

葡萄牙队被淘汰后C罗在球员通道上哭泣

在这五届世界杯中，C罗和葡萄牙队都有不少遗憾，也数次流下了泪水。2006年的世界杯半决赛，21岁的C罗在输给法国队后眼角泛红，老大哥菲戈拥抱安慰他：“你还年轻，未来葡萄牙靠你了。”16年后的卡塔尔，37岁的C罗在输给摩洛哥后提前独自退场，并在球员通道被拍到掩面哭泣。作为球队老大哥，这位队长只能在自己的第196场队比赛后，独自承受着憾别世界杯的悲伤。

射门次数并列全队，但C罗已非葡萄牙的进攻核心

本届世界杯C罗依然是葡萄牙的队长与，但一系列数据却折射出他在队内的战术地位与重要性已大不如前。

先看出场时间。不同于过往三届的全勤，C罗虽然出战了葡萄牙在卡塔尔世界杯上的所有5场比赛，但没有一场比赛能踢满全场。三场小组赛C罗都首发出场，但均被中途换下。第三场小组赛上的乌龙助攻，更让他成为了众矢之的。进入淘汰赛后，C罗的首发中锋位置被来自本菲卡的小将贡萨洛·拉莫斯所取代，后者在对阵瑞士队的八分之一决赛中上演了本届比赛的个帽子戏法。四分之一决赛面对摩洛哥时，C罗在第51分钟临危受命替补登场，但仍然没办法拯救球队。在这五场比赛中C罗合共上场了2分钟，两场淘汰赛则分别替补登场17分钟和39分钟。

另一方面，南都大数据研究院也对比了C罗与布鲁诺·费尔南德斯、菲利克斯等几位葡萄牙前场球员之间的部分数据。

从多项数据可看出，C罗与队内小弟们相比，已不存在优势。虽然踢了五场比赛，但除了场的点球外，C罗在后面四场颗粒无收，进球数不仅落后于拉莫斯，甚至统计分析：假设检验、显著性检验、异分析、相关分析、T检验、方分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（尺度分析）、bootstrap技术等等。还少于长期担任替补的莱奥。而在助攻上，C罗挂零，反观布鲁诺·费尔南德斯，在场小组赛三分钟内便送出两次助攻，目前与凯恩、格列兹曼并列助攻榜。C罗虽然以11次射门与比自己年轻14岁的菲利克斯并列全队，但在关键传球、被侵犯等数据上都乏善可陈。可见，C罗已经不是这支葡萄牙队的进攻核心。

零进球、零助攻，C罗还是没迈过淘汰赛这道坎

过往四届世界杯，C罗都未能在淘汰赛阶段取得进球，在卡塔尔也不例外。

数据显示，C罗一共8次在世界杯淘汰赛登场，总计出场570分钟，射门27次，没有进球与助攻。其中，在过往4届比赛中踢了6场淘汰赛，共登场514分钟，射门25次。

而在卡塔尔，失去了主力位置的C罗同样未能迈过这道坎。大胜瑞士的比赛中，只踢了17分钟的C罗虽打进一球，但被判越位在先。在1/4决赛上，C罗依然是那个满场飞奔、渴望胜利的斗士，但未能带领葡萄牙继续前行。据统计，C罗这场比赛上场39分钟，1射门且射正，但未能进球。他在场上触球10次，5次传球3次到位，传球准确率60%。此外，他送出了1次关键传球，1次传中没有到位；进行了1次地面对抗且获胜，3次争顶1次成功，同时，也5次丢掉了球权。

关于未来、关于退役，C罗这样说

已非葡萄牙“3. Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力）C位”攻击手，没能在淘汰赛中取得突破，C罗未来何去何从？

葡萄牙被淘汰后失望的C罗

球队出局后，C罗在社交媒体发布长文进行告别，也表达了自己未能在世界杯舞台上获胜的失望之情。“为葡萄牙赢得世界杯是我职业生涯中、最雄心勃勃的梦想”，C罗表示，“我为这个梦想奋斗了很久。16年来我参加了5届世界杯，在伟大的球员身边，在数百万葡萄牙人的支持下，我付出了我的一切。不幸的是，这个梦想昨天结束了。”

C罗还表示，他对葡萄牙队的奉献与热诚从未改变，“我总是为所有人的目标而战，我永远不会背弃我的队友和。现在没什么可说的了，谢谢葡萄牙、谢谢卡塔尔。”

综合衡量其竞技状态和葡萄牙队的人才储备，4年后的C罗，还能继续以球员身份出征美加墨世界杯吗？2022年的卡塔尔，大概率会是C罗世界杯的“之舞”了。

出品：南都大数据研究院

数据采集分析：陈泽然

来源：FIFA、等