足球比赛数据分析
❶ 足彩的基本分析方法是什么
一、埃罗预测法:
是美国物理学家 Elo博士创立的,Elo博士最早将这套方法用于预测国际象棋的比赛结果。他在自己的《棋分高下:过去和现在》一书中对该方法作了详细说明,通过对 1500场英超比赛的研究,杰奎斯·布莱克对Elo预测法进行了不懈地改进,现已经被广泛应用足球赛事中。Elo预测法的改进模型是通过研究主客场球队在 比赛前的积分情况来预测胜负的,Elo预测法的预测回归方程式为:
主场球队取胜的可能性 =44.8%+(0.53%乘以两队积分差)
客场球队的获胜可能性 =24.5%+(两队积分差乘以0.39%)
二、 进球率预测法:
1990年,大卫·杰克逊和K.R.莫舍斯基在国际博彩会议上发表了论文--《比赛中的指数博彩》,第一次提出了以平均每场比赛进球率作为预测一只球队下 一次比赛成绩的数学模型。运用这一方法预测英格兰超级联赛和意大利甲级联赛结果是准确率最高的。简单地说:进球率预测法有四个原则:
1. 当参赛双方的平均进球率之差为0.30(不含0.30)以上时平均进球率高的球队胜;
2. 当参赛双方的平均进球率之差为0.10以上至0.30(含0.30)时,若主场球队的平均进球率高,则主场球队胜;
3. 当参赛双方的平均进球率之差为0.10以上至0.30(含0.30)时,若主场球队平均进球率低于客场球队的平均进球率,则主场球队胜或平。
4. 当参赛双方的平均进球率之差为0.10(含0.10)以下时,主场球队胜或平。
三、 六场预测法:
这种预测方法最早是英国报纸提供给彩民的简单的预测方法,经过有心人的改进,六场预测法的预测准确率不断提高,改进后的预测方法也有六个原则:
1. 当对赛的两队最近六场积分差为6或6以上时,最近六场积分高的球队胜;
2. 当对赛的两队最近六场积分差为5时,若主场球队最近六场积分高,则主场球队胜;若主场球队最近六场积分低,则主场球队胜或平;
3. 当对赛的两队最近六场积分差为2~4时,则最近六场积分高的球队胜。
4. 当对赛的两队最近六场积分差为1或0时,则主场球队胜或平。
❷ 足球比赛的数据是怎样计算出来的
比赛所有场地在场边都安装了电子计算器用来计算每位球员在比赛期间的跑动回距离,这是一个红答外线跟踪系统,拍录下的信息(比如跑动距离,控球率,传球成功率等等)会被一套复杂的分析软件分解,之后就会得到你想要的数据了!!谢谢~~
❸ 足球场上数据是怎么统计出来的
Squawka的热点图是基于“与球相关的行为”,但分区图同样只能反映与球相关的行为,因为squawka、442的Statszone、WhoScored、EPLIndex等主流数据分析网站的数据提供商全都是Opta。
而Opta的统计方式是两个人对着电视屏幕,每人负责一个队来手动统计各类'event',注意这里的数据全都是与球相关的event,所以不管最终数据形象化为Squawka中的地热图/分区图或者442Statszone中的Influence图或者WhoScored的平均站位图,都是根据有球行为(进攻防守都算上)来进行平均的。
而真正为俱乐部提供数据的公司(例如ProZone)是在球场各处放置八个摄像机,然后通过摄像机的影像,电脑自动模拟场上球员的位置(视觉化以后有点像FM里的二维比赛情景),此外也会有人工统计,但很明显这个数据的量级比Opta要高出不少。举个例子,ProZone会统计球员的跑动,而且会进行细分成1.静止2.慢跑3.中速跑4.快速跑5.冲刺来进行统计;而且你还可以依靠模拟观察到例如防线四人组之间站位的距离等等。这个细化程度和统计手段都是Opta无法企及的。但即便是这样程度的数据在主教练的决策中依然是参考,人对于足球的理解和判断永远处于最核心位置。
我以前也曾经提过,现今公众能拿到的数据远远无法展示比赛的全貌,只能粗略反映一些趋势性的东西(而且依然可能会误导)。足球不是单纯的回合制游戏,每个区域和全局的联系繁多而且影响因素繁多,这些东西需要有经验的眼睛来审视比赛反复推敲,解读比赛是思维量很大的脑力劳动。
❹ 如何从零开始成为一名足球赛事数据分析师
第一阶段:初识数据分析
这个阶段是你学习数据分析的第一个月。核心的三本书就是:统计学、 IN ACTION、深入浅出数据分析。
第一星期:好好的阅读一下统计学这本教材。按照每天3个小时的时间,一个星期你至少能看完8章。踏踏实实的看完,课后习题不需要做,重点放在理解公式推导以及专业名字定义的理解上。
第二星期:有了统计学基础,R语言学习起来就不会太费劲。《R in action》 是公认的R语言经典教材。跟着书上的代码仔细的敲一笔遍,你不需要全部看完这本书,只需要学会前8章左右就差不多了。 学完后你会对统计学有一个更深的认识~
第三个星期:《深入浅出数据分析》这本书很大头,不是因为它内容多,而是因为它废话和插图多。很有意思的一本入门级别的教材,花一个星期好好的读一下,能学多少是多少。
第四个星期:查漏补缺。经过前三个星期的学习,你一定有不少的疑惑或者遗忘了某些知识。不要着急,这个星期就是用来好好回顾一下你本月所学的东西,不懂的定义再看看,不会的代码再敲敲,不懂的知识再google一下~
对了,再送你一个视频呗。讲的是如何利用EXCEL进行完整的数据分析流程:
初识数据分析-720P.zip_高速下载
第二阶段:升级你的技能
第一个月只是让你对数据分析有一个初步的认识,你已经可以秒杀20%左右的人了(我瞎猜的)
这个月就是要升级你的技能,在对已有的知识基础上做一个升华。本月任务较重,小伙伴需要动脑和动手的地方比较多。
第
一个星期:《数据挖掘导论》这本书绝对是一本良心教材。拿到手从第一章开始阅读,在一个星期之内能看多少就看多少。但是要尽量多看点,因为此书你可能要看
一辈子的~~不要做笔记,因为你做的笔记大部分时间都是在抄书,没啥意思的。数据挖掘可不是记忆的东西,是要靠理解的!
第二个星期:来来
来,python大法学起来。正所谓 life is short, I use python. 不要问那种烂大街的问题:R和PYTHON哪个好。
等你都学了,你就再也不会问这个问题了。
《利用PYTHON进行数据分析》是你学习PYTHON的不二之选,对着书,着重学习numpy,pandas两个包!
对了,也要学会怎么安装PYTHON这也是技术活!
第三个星期:为毛感觉前两个星期啥也没学到?乱七八糟的!
没事,这是正常的,难道你指望两个星期就能学完数据挖掘吗?
在此,你已经有了一定的Python,统计学,数据挖掘基础知识,那么是不是能够讲它们组合起来用一用呢? scikit-learn,你值得拥有。
看不懂没关系,先去看看它们的文档以及那些莫名的专业词语。 然后接着学你的数据挖掘和PYTHON。
第四个星期:重复第三个星期的内容。对了,你是不是应该对R再做点事情呢?
第三阶段:准备一个小小的毕业吧
前两个月会过的很痛苦,很累,很烦躁!不用担心,你终于来到了第三个月,这个月与前两个月完全不一样,因为这个月会更加更加的痛苦!!
在
这个月,我们需要开始学习sql的相关知识。SQL绝对是数据分析师的必备技能,没有之一。作为这个星球上一个通用的语言,它的存在使得我们进行数据处理
时大大的提高了效率。既然SQL学了,那也就学学mysql吧,这是一个存储数据的东西,你说它重不重要呢?
这两个并不难学,稍微花点功夫就能入门了。
本月重点是重复第二个月的工作啊,继续研究统计学、数据挖掘、PYTHON还有那可爱的R语言。怎么研究? 这个还要来问我吗? 书单都在上面了~ 看着书复习就行。 不要忘了那个神技:scikit-learn
对了,如果你想去互联网公司投份简历,记得要把《网页分析》这本书好好的过一遍,相信我,你只要看一遍,就能打败百分之80 的面试官。因为他们压根看不起GA。
你看,三个月入门数据分析师,并不是不可能嘛~~ 我敢说,你这三个月学到的知识已经可以击败一大半的所谓的数据分析师们了~~ Do not ask why, Just do it !!
❺ 足球数据分析哪个好用有人用过吗
用过好多分析软件,也花了不少钱,直到用worldliveball,就没换过了,主要是准确度高。
❻ 如何从零开始成为一名足球赛事数据分析师
如果你想从0开始成为一名足球赛事数据分析师,你最要去学习的就是足球的一些知识,你肯定要明白一些足球术语,然后的话你也要学会做数据分析,比如说要从网上爬数据下来,再自己去分析这些技能都是你要去学习的。
❼ 天下足球怎样用数据分析呀
计算机分析的,数据很多的
❽ 什么是必发数据分析 足球
必发数据 可以这样理解 大家都能看的 而且能看懂的基本数据和分析
❾ 足球比赛数据统计分析怎样入门
正的名