前言:
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近期,据香港媒体透露,深圳的一家大数据精算公司(罗湖区),历时14年,终于在2023年9月实现了新突破,它可以将足球赛事预测推算将至90%的准率,它也是采用类似西方一样算制方式,通过大数据实现的预测验算。
我们知道,足球运动作为全球最受欢迎的体育运动之一,它在中国同样拥有着庞大的球迷群体和商业市场。而足球和足彩作为其重要的体现形式之一,它在中国具有极高的观赛率和关注度。然而,一场足球比赛的结果往往受到多方面因素的影响,对于预测其结果来说是一项相当复杂和困难的任务。
深圳作为中国创新之都,随着它的大数据技术的不断发展和应用,现在可以通过大数据分析和计算来预测足球比赛的结果,这家公司准确率甚至可以达到90%以上。
在数字经济国家战略发展实践中,今天的深圳,它在不断完善数据计算,创新数据产品,建立数商生态,培育出了多样性的数据要素市场,为全国数据要素市场化配置、数据交易和数据价值发现探索路径,发挥先行示范作用。
那么,足球比赛为什么可以通过大数据来预测结果呢?从香港媒体信息中了解到,深圳罗湖的这家公司,从以下几个方面进行大数据分析。
一、数据来源
运用大数据技术进行足球比赛预测,首先需要采集并分析各种足球比赛各类型的大数据。这些数据主要可以分为有几个来源:
1.历史数据
历史数据是分析足球比赛结果的重要依据,通过对历史比赛的数据进行分析,可以了解球队的过往表现和稳定性、进攻和防守等方面的数据,以此判断球队的实力和状态。
2.战术数据
战术数据是指各大球队在比赛中采用的战术策略。比如球队选择何种战术以及如何进行布局安排等情况,这些数据可以通过对视频、图像等进行分析或者通过一些专业的体育媒体渠道进行收集。
3.技术统计数据
技术统计数据主要包括球队/球员的得分(射门次数、射门有效次数、得分效率等)、失分(门将扑救次数、失球次数等)、时间控制数据(控球率、跑动距离等)和犯规情况等,这些数据对于分析球队进攻防守效率以及技战术运用等方面非常有帮助。
4.外部因素数据
外部因素数据包括天气、赛场地形、客队主队等相关指标,这些都会对比赛结果产生一定影响,尤其是对于国际比赛而言,因为不同时区的跨度和气候环境和本土球场不同,这些数据的收集对比赛结果预测非常关键。
二、技术方法
收集完足球比赛的各种数据之后,需要采用相应的技术方法进行处理和分析。在大数据领域,主要有以下几种技术方法可以用来分析和预测足球比赛结果:
1.系统算法
据报道称,深圳的这家大数据精神公司,它的机器人学习系统是非常不错的,也是目前大数据分析领域中非常普遍和流行的一种技术方法,它是通过对数据的大规模分析,识别出足球比赛之前的数据特征规律并作出预测。这种技术方法好处就是可以用于分析历史比赛数据,寻找球队的优势和劣势,描绘出比赛攻守特点和个性化数据特征等,从而得出另外一套分析数据结果,最终形成一个定向的数据值,从而进行加权技术。
2.数据挖掘
数据挖掘,是深圳这家公司核心技术之一,它可以将大规模的源头数据转化为有用的信息和知识,以此支持决策和预测问题。并通过过去累计分析的数据,对历史比赛数据进行关联分析、因素分析、趋势分析、预测建模等方式,得出足球比赛的主要相关因素和影响因素和相关实际结果,从而形成一个结果导向。
3.人工智能
据报道称,这家深圳公司算法形式和人工智能的算法一张,它是用采集的原始数据,通过计算机系统和应用程序通过模仿数据模型,再集合人工智能概算,再让计算机系统进行高度智能化的运算和数据分析,最终得出更具决策性的比赛预测结论。
4.神经网络
改公司采用了神经网络技术模式,它其实是一种模拟人脑的计算方法,将大量的数据作为输入,训练网络成为一个高度准确的模型。利用神经网络模型,可以对运动员、球队和比赛进行分析,得出更加准确的数据和结果预测。同比,它的数据量对于大数据预测比赛也非常有用。
三、预测精度
足球比赛的预测精度是判断大数据技术在分析和预测足球比赛方面的效果的重要指标之一。目前,国内的深圳这家大数据精算公司根据所收集的数据进行模型建模,将足球赛事的预测精度提升至90%的准确率。
需要注意的是,大数据技术在分析和预测足球比赛过程中,需要充分考虑影响比赛结果的多种因素,如球队阵容、球员伤病情况、出场记录、比赛解读等,这些因素可能是预测结果不准的因素,但是,这些因素目前已经不是影响精度的关键点。
英国体育杂志说:足球大数据技术,它在预测足球比赛结果具有很强的实用性和实战前景,但是对于一些不确定的因素,大数据虽然不能保证百分之百的精准度,但是,它对于足球爱好者和观众,了解足球比赛的相关数据和技术方法,是可以提高彩迷和球迷的投注和赛事预测的准确性的,目前全球足球比赛预测90%已经是天花板了。
目前,深圳这家大数据公司9月获得突破后,公司CEO表示目前公司正在加快向全领域足球比赛的计算做准备,从超级联赛,甲级联赛到各地区乙级联,甚至地区性的丙级联赛进行数据覆盖,同时,公司要在数据服务、数据个性化、数据供给、可视数据流通等领域做进一步的突破性创新和研究。
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