关于国际足球数据分析系统的设计与实现的信息

当大家讨论国际足球数据分析系统的设计与实现，我们或许略知一二，有人问，这究竟是咋回事？让大家少走弯路。

本文目录一览：

• 1、数据开发是什么？
• 2、足球大数据正飞速发展 何为数据企业核心竞争力
• 3、足球比赛运动员跑动距离是怎么算出来的?
• 4、python培训需要多久？
• 5、大数据能否造就下一个世界杯“预言帝”

数据开发是什么？

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）。

大数据开发其实分两种，之一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发。之一类工作感觉更适用于data *** yst这种职位吧，而且现在Hive Spark-SQL这种系统也提供SQL的接口。第二类工作的话通常才大公司里才有，一般他们都会搞自己的系统或者再对开源的做些二次开发。这种工作的话对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。

大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。

应用案例，与往届世界杯不同的是，数据分析成为巴西世界杯赛事外的精彩看点。伴随赛场上球员的奋力角逐，大数据也在全力演绎世界杯背后的分析故事。一向以严谨著称的德国队引入专门处理大数据的足球解决方案，进行比赛数据分析，优化球队配置，并通过分析对手数据找到比赛的“制敌”方式；谷歌、微软、Opta等通过大数据分析预测赛果...... 大数据，不仅成为赛场上的“第12人”，也在某种程度上充当了世界杯的"预言帝"。

分析开始的时候，数据首先从数据仓储中会被抽出来，被放进RDBMS里以产生需要的报告或者支撑相应的商业智能应用。在大数据分析的环节中，裸数据以及经转换了的数据大都会被保存下来，因为可能在后面还需要再次转换。

足球大数据正飞速发展 何为数据企业核心竞争力

2016年是足球大数据飞速发展的一年，一些专业的名词术语如数据采集、统计与样本分析、图像识别系统、智能可穿戴设备等也已纷纷脱离教科书，越来越多地被广大球迷和媒体所熟知并接受。而国外一些专业领域的数据分析公司和供应商也愈发重视中国国内的大数据市场，探寻遥远的东方大陆上潜在的数据商机。

实际上，从世界范围来看，传统意义上的数据采集技术已日趋成熟，面临着不断深化的业务模式，现代化的数据公司的核心竞争力在哪？体育数据产业未来发展趋势又是怎样？带着一系列问题，记者参加了由动吧主办的“世界足球大数据峰会”，与世界知名解决方案供应商SAP、可穿戴设备供应商Catapult以及国内新兴数据平台创冰科技相关负责人进行了交流，其中创冰科技CEO刘震关于大数据未来发展的观点令人印象深刻。

（创冰CEO刘震在大数据峰会上描述足球数据未来的应用场景）

云技术是现代数据公司发展的核心

对于现代化数据公司业务的核心模块，刘震有着不一样的理解。“我们在谈到数据公司的时候，往往的关注点都集中在不同的业务展现模式上，比如说采用何种采集技术，传输的数据量级有多少，数据采集与图像识别结合的程度又如何？但却忽略了现代数据公司发展的核心力量——专业的云平台架构能力。

所谓云平台架构能力，就是指将获取的数据实时传递到云端，在云端进行实时运算并实时推送给各用户群体。通俗点说，云技术就是数据传输的中转站，是数据公司赖以生存的生命线，没有过硬的云平台技术，即便生产再多的原始数据，也无法及时到达目标用户，之后的使用场景和商业变现都无法实现。

（创冰的云技术数据传输生态体系）

云平台不仅仅是一种平台，它更是构成数据公司生态环境的重要因素，横向来看，在云平台技术推动下，基于数据采集本体之外衍生的更多业务模式比如图像识别、可穿戴设备、媒体服务都可以发展融合，并形成一套独特的生态循环。

云平台还是数据公司特质服务的催化剂，纵向来看，数据公司能够提供的业务绝不仅仅是传统意义上的数据采集，完备的云平台技术能够使公司应对客户提出的不同程度的业务需求，开发出多种形态的深度数据服务，而这些服务所需的数据都需要通过云平台进行承载，并以数据库的形式收纳、处理以及运算。云技术的兴起使得数据公司所提供的服务维度更加灵活和丰富，未来无论是青训大数据库的建立还是校园足球联盟的数据开采，最终的载体都将以云平台的形式呈现。

创冰自成立伊始就着力于开发全新的云平台技术，并在媒体大师、职业队实时数据传输、网页端、移动端数据查询系统等方面实现了‘实时上云，实时传输，实时运算’的技术需求，数据采集端采集的庞大的数据经过专业的处理和运算，能够通过特定途径以不同的维度展现给用户，满足用户多元化的数据需求。”

数据获取、数据挖掘、数据分析的能力尤为关键

如果说云平台是数据公司赖以生存的血管，那么数据获取、挖掘、分析能力就是维持数据公司生命力的血液循环，刘震认为现代数据公司的竞争力主要体现在数据深挖的能力，“实际上，摆在我们面前的，是一座高耸的数据金山，我们所需做的就是如何利用手中的工具有效的对其进行开采，而这个工具就是数据深挖挖掘的能力。”

刘震还提到，“近些年国际上的一些数据公司开始利用各种手段采集数据，各家公司有能力去追求原始数据的积累，但随后的挖掘和分析能力是衡量一家数据公司业务水平高低的重要标准，数据本质上就是一种服务，而服务就需要根据不同群体的用户需求，进行数据挖掘和分析，再精准地命中用户的痛点。打个比方说，创冰很早就针对职业队提供了视频+数据分析的可视化服务，实际上就是收集了当时各个职业队一线教练和技术分析官的具体需求，把他们感兴趣的技战术数据筛选提取，加以运算和处理，最后以动态的形式进行展示，打造出全新的可视化产品。

实际上，过去的一年，创冰在数据获取、挖掘、分析的道路上不断尝试和探索，5月份，创冰举办了业内之一次较大规模的数据研讨会，旨在探讨数据分析在职业足球中的应用前景。10月份，创冰自主研发的图像识别系统开始投入使用，11月，推出了国内首份中超联赛深度数据报告。至今年年底，创冰已经成功签约半数以上的中超俱乐部和国家级球队，为其定制个性化的数据服务与产品。而年底更是推出的《2016中超大数据年鉴》，满足职业俱乐部全方位的数据需求。

创冰推出的《2016中超大数据年鉴》，从联赛整体、球队数据排行、球员数据排行、深度数据分析方面对2016赛季进行全面总结，通过本书用户可以了解各职业俱乐部在2016赛季中超联赛里的总体表现，同时书中的深度分析能反映中超联赛如今的整体风格和发展水平。可以说，整个年鉴编纂是对创冰这个平台数据深挖、分析能力的一次大检阅。”

（创冰2016中超大数据年鉴总览）

数据服务融合趋势展现，未来更多地张开怀抱，开放合作

展望未来，刘震认为云技术的成熟和数据深挖能力的完备为以采集为主的数据公司转型为多元化的数据平台提供了先决条件，同时未来数据产业的方向将以融合为主，服务向的数据平台将在其中发挥主导作用。

“实际上，数据在欧美的发展历程已经证明融合是大势所趋，无论是在博彩数据方面，还是在体能数据、可穿戴设备，亦或是图像识别系统方面，都可以在数据平台中找到对应的生产路径，而同时，产出的数据和服务则更加细致的针对特有领域发生化学反应。作为提供服务的数据平台，则希望能够和这些特定数据领域的供应商擦出火花，达成合作的共识，来适应大数据融合的潮流。”

“此次大数据峰会，创冰有幸结识了国外一些著名的数据供应商，如SAP、catapult、Vizrt等，创冰也将持张开怀抱，开放合作的态度，期待能与更多专业领域的数据分析和可视化公司进行交流，共同探索足球大数据这片充满生机的海洋。”

足球比赛运动员跑动距离是怎么算出来的?

据说球场上有一种跟踪球员的系统，能跟踪记载球员的跑动，再由电脑将数据计算出来。现在这个技术，多发达，发个任意球转播镜头都能立刻显示出罚球点距离，画出个圈来显示人墙距离是否标准，所以实现计算球员跑动距离应该也不难

python培训需要多久？

零基础参加Python培训班学习，Python全栈开发+人工智能课程培训时间一般是5到6个月！

以下是老男孩教育Python课程内容：

阶段一：Python开发基础

Python开发基础课程内容包括：计算机硬件、操作系统原理、安装linux操作系统、linux操作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、三级菜单程序、购物车程序开发、函数、内置 *** 、递归、迭代器、装饰器、内置 *** 、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习，b加密\re正则\logging日志模块等，软件开发规范学习，计算器程序、ATM程序开发等。

阶段二：Python高级级编编程数据库开发

Python高级级编编程数据库开发课程内容包括：面向对象介绍、特性、成员变量、 *** 、封装、继承、多态、类的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象类、静态 *** 、类 *** 、属性 *** 、如何在程序中使用面向对象思想写程序、选课程序开发、TCP/IP协议介绍、Socket *** 套接字模块学习、简单远程命令执行客户端开发、C\S架构FTP服务器开发、线程、进程、队列、IO多路模型、数据库类型、特性介绍，表字段类型、表结构构建语句、常用增删改查语句、索引、存储过程、视图、触发器、事务、分组、聚合、分页、连接池、基于数据库的学员管理系统开发等。

阶段三：前端开发

前端开发课程内容包括：HTML\CSS\ *** 学习、DOM操作、 *** ONP、原生Ajax异步加载、购物商城开发、Jquery、动画效果、事件、定时期、轮播图、跑马灯、HTML5\CSS3语法学习、bootstrap、抽屉新热榜开发、流行前端框架介绍、Vue架构剖析、mvvm开发思想、Vue数据绑定与计算属性、条件渲染类与样式绑定、表单控件绑定、事件绑定webpack使用、vue-router使用、vuex单向数据流与应用结构、vuex actions与mutations热重载、vue单页面项目实战开发等。

阶段四：WEB框架开发

WEB框架开发课程内容包括：Web框架原理剖析、Web请求生命周期、自行开发简单的Web框架、MTV\MVC框架介绍、Django框架使用、路由系统、模板引擎、FBV\CBV视图、Models ORM、FORM、表单验证、Django session cookie、CSRF验证、XSS、中间件、分页、自定义tags、Django Admin、cache系统、信号、message、自定义用户认证、Memcached、redis缓存学习、RabbitMQ队列学习、Celery分布式任务队列学习、Flask框架、Tornado框架、Restful API、BBS+Blog实战项目开发等。

阶段五：爬虫开发

爬虫开发课程内容包括：Requests模块、BeautifulSoup，Selenium模块、Phantom *** 模块学习、基于requests实现登陆：抽屉、github、知乎、博客园、爬取拉钩职位信息、开发Web版微信、高性能IO性能相关模块：asyncio、aiohttp、grequests、Twisted、自定义开发一个异步非阻塞模块、验证码图像识别、Scrapy框架以及源码剖析、框架组件介绍(engine、spider、downloader、scheduler、pipeline)、分布式爬虫实战等。

阶段六：全栈项目实战

全栈项目实战课程内容包括：互联网企业专业开发流程讲解、git、github协作开发工具讲解、任务管理系统讲解、接口单元测试、敏捷开发与持续集成介绍、django + uwsgi + nginx生产环境部署学习、接口文档编写示例、互联网企业大型项目架构图深度讲解、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。

阶段七：数据分析

数据分析课程内容包括：金融、股票知识入门股票基本概念、常见投资工具介绍、市基本交易规则、A股构成等，K线、平均线、KDJ、MACD等各项技术指标分析，股市操作模拟盘演示量化策略的开发流程，金融量化与Python，numpy、pandas、matplotlib模块常用功能学习在线量化投资平台：优矿、聚宽、米筐等介绍和使用、常见量化策略学习，如双均线策略、因子选股策略、因子选股策略、小市值策略、海龟交易法则、均值回归、策略、动量策略、反转策略、羊驼交易法则、PEG策略等、开发一个简单的量化策略平台，实现选股、择时、仓位管理、止盈止损、回测结果展示等功能。

阶段八：人工智能

人工智能课程内容包括：机器学习要素、常见流派、自然语言识别、分析原理词向量模型word2vec、剖析分类、聚类、决策树、随机森林、回归以及神经 *** 、测试集以及评价标准Python机器学习常用库scikit-learn、数据预处理、Tensorflow学习、基于Tensorflow的CNN与RNN模型、Caffe两种常用数据源 *** 、OpenCV库详解、人脸识别技术、车牌自动提取和遮蔽、无人机开发、Keras深度学习、贝叶斯模型、无人驾驶模拟器使用和开发、特斯拉远程控制API和自动化驾驶开发等。

阶段九：自动化运维开发

自动化运维开发课程内容包括：设计符合企业实际需求的CMDB资产管理系统，如安全API接口开发与使用，开发支持windows和linux平台的客户端，对其它系统开放灵活的api设计与开发IT资产的上线、下线、变更流程等业务流程。IT审计+主机管理系统开发，真实企业系统的用户行为、管理权限、批量文件操作、用户登录报表等。分布式主机监控系统开发，监控多个服务，多种设备，报警机制，基于http+restful架构开发，实现水平扩展，可轻松实现分布式监控等功能。

阶段十：高并发语言GO开发

高并发语言GO开发课程内容包括：Golang的发展介绍、开发环境搭建、golang和其他语言对比、字符串详解、条件判断、循环、使用数组和map数据类型、go程序编译和Makefile、gofmt工具、godoc文档生成工具详解、斐波那契数列、数据和切片、makenew、字符串、go程序调试、slicemap、map排序、常用标准库使用、文件增删改查操作、函数和面向对象详解、并发、并行与goroute、channel详解goroute同步、channel、超时与定时器reover捕获异常、Go高并发模型、Lazy生成器、并发数控制、高并发web服务器的开发等。

大数据能否造就下一个世界杯“预言帝”

大数据能否造就下一个世界杯“预言帝”

四年磨一剑，世界杯正如火如荼。每届世界杯都会诞生很多新鲜的话题，但万年不变的是对比赛结果的预测。上届南非世界杯，章鱼“保罗”以精准的结果预测而一炮而红，那么在本届巴西世界杯上，谁又能接过“保罗”的接力棒，成为下一位“预言帝”呢？

如今这个问题已经有了答案，那就是看似神秘的“大数据”。

“大数据”和“世界杯”，一个是IT技术，一个是体育，这两者看似风马牛不相及。对于足球运动来说，尤其世界杯赛场，充满了无数的不确定因素。天气、球员状态和心理素质、技术、战略、裁判、各种突发事件、当然还少不了运气，这些都能够成为左右赛事结果的因素，世界杯上的爆冷和黑马并不鲜见;而大数据分析是以数据为基础，对结果的预测实际是有迹可循，有着很强的规律性。那么，大数据这种理性的科学，碰上世界杯这项充满变数的运动，将出现怎样一种结果？

世界杯还未开赛，我们暂且不去讨论这两者将会擦出怎样的火花，我们先来看一些“大数据”在体育中成功应用的例子：

大数据和NBA

“勒布朗?詹姆斯在热火和马刺的这场比赛中出场38分钟，投篮22次14中，三分球三头三中!篮板球10个、助攻3次、抢断2次、犯规3次，得分35分!”。

NBA可谓产生大数据的一块沃土，也是大数据分析更好的实践者。NBA会对每场比赛进行细致的数据统计，可以提供单个球员的查询工作，还能对比两名球员，包括两人攻防中的表现。NBA不仅统计所有球员得分、篮板、助攻、盖帽、抢断、失误、犯规等一系列场上数据，还能提供场上效率、得分区域等分析。

例如，NBA 联盟在 30 个球队的比赛场馆安装了SportVU ICE 球队分析与追踪系统，SportVU摄像机每秒钟可拍摄 25 张图片，每张图片都有时间戳，计算机可将这些数据与比赛流媒体源连接到一起，在 90 秒内提供一份报告。

SportVU应用通过将视频和定制化报告结合起来，重新 *** 数据，进行深入的球队细节分析。该系统可 *** 和计算球员指标信息和 3D 模型，帮助球队更好地理解统计数据的重要性和比赛过程。

ICE 还能够测量球员的无球跑动和球员之间的间隔，该系统如今可以计算出速度、距离参数和能量区域效率，同时计算力量、爆发力和耐力，查询球员间隔、投篮轨迹和投篮区域。这些统计数据都将成为NBA球队获得比赛胜利、争夺冠军的体系的一部分。

比如通过对詹姆斯的大数据分析，能够了解詹姆斯的打法和习惯：詹姆斯在篮框左侧运球时，多选择投篮;而在篮框右侧时，主要用突破上篮…洞悉这些数据，教练就能制定出针对性的 *** 来防守詹姆斯(当然，防得住防不住是另外一回事了…)。

如今，几乎NBA每只球队都拥有数据分析专家，他们根据数据统计和分析，在比赛日、选秀大会和交易决定上提出重要建议，在这些数据专家的帮助下，花精力进行数据分析的球队胜率已经远高于不进行分析工作的球队，这就是大数据分析的力量。

但是，话又说回来，如果没有了詹姆斯，球队有再多的数据分析专家也是没用的…在一场比赛中，球队的实力依然是最重要的，但大数据分析也切实能为球队带来帮助，实力+分析，是NBA赛场决胜的关键。

大数据和网球

无独有偶，大数据在网球运动中的应用也是由来已久。如今包括四大满贯，以及中国网球公开赛，大数据技术也已经融入其中。

同样，大数据在网球中的应用也是两个方面，一是改善观众体验，二是为球员提供数据分析，制定战术为致胜加码。比如一项“关键致胜因素”的大数据分析是对球员双方的历史交锋数据进行分析，为球员制定比赛致胜的关键指标。以2013年温网为例，“关键致胜因素”为对德约科维奇对阵穆雷各找到三个获胜关键指标：小德获胜的三个关键指标是：第4拍到第9拍获胜率、Ace球数量、回球成功率;穆雷的三个指标是：回球得分率、二发成功率和发球成功率。

而“比赛统计”是获取主要比赛统计数据，如ACE球、制胜分、双误、非受迫性失误、网前得分、破发点等，覆盖各个细节，将这些数据展现在球迷面前，球迷可以轻易获得感兴趣的数据。以澳网为例，2013年2月澳网期间，有684457名球迷到现场观看了比赛;澳网网站有1410万绝对造访人次;澳网Social Leaderboard追踪到900多万涉及球员的Twitter。此外，澳大利亚网球协会在比赛期间获取了约60TB的数据和视频资源，本次赛事男子抽签127场比赛打了764盘。

而今，网球运动中球员间除了球技的比拼外，就是科技的竞争，如今几乎每个大牌球星背后都有一只服务团队，有着1~2名数据人员，负责搜集、分析球员及其竞争对手信息，为教练和球员提供战略支持。

大数据和世界杯

再说将要进行的巴西世界杯，大数据也已经冒出了头。国际足联已经公布了本届杯赛的11项数据统计，比如，本届杯赛共有236人参加过世界杯，包括20位前冠军，最年轻及最年长的球队分别是加纳和阿根廷，所有球员的平均年龄为27岁零5个月等等。

来看看其中是否有你感兴趣的：

236：总共有236名球员有参加世界杯的经历，其中西班牙为最，共有16人，乌拉圭及喀麦隆分别以15人及13人列在第2及第3位。时间跨度更大的是哥伦比亚门将蒙德拉贡，他出战过1994年世界杯。

100%：本届杯赛的32强当中，仅有一支球队全部由本国联赛球员组成，那就是俄罗斯队。英格兰的23人有22人出自本国联赛，仅替补门将福斯特来自紧邻苏格兰联赛。相对而言，本国联赛球员比重更低的球队是波黑、科特迪瓦、加纳以及乌拉圭，各自只有1人，比重为4.3%。

58：总共有58名球员将在世界杯期间迎来自己的生日，开幕当天(6月12日)，智利的伊斯拉以及澳大利亚的加莱科维奇将分别迎来26岁及33岁生日。本届杯赛最年长的蒙德拉贡将在6月23日满43周岁，梅西也将在世界杯期间年满27岁。

297：所有的736名球员来自297家俱乐部，其中英格兰28家为最，紧随其后的是德国的21家。贡献球员最多的是拜仁(15人)，紧随其后的是曼联(14人)。

20：所有参赛球员当中，共有20位曾经赢得过世界杯，其中上届冠军西班牙就占了16人，另外加上意大利的巴尔扎利、布冯、德罗西以及皮尔洛。

如果你想猜测世界杯中一些结果的话，是否能从这些统计中看出一些苗头来了？实际上，大数据分析所进行的正是类似人脑的这些分析和推断功能，但是机制要更加科学，数据来源也更庞大。

如果你看不出端倪，也不用着急，曾经精确预测奥斯卡结果的传奇分析师大卫?罗斯柴尔德(David Rothschild)通过大量的公开数据，如博彩市场、民意调查、社交媒体以及其它在线数据，以及世界杯历史数据，通过大数据分析手段得出了巴西世界杯的预测结果：巴西将夺冠，根据数据预测，巴西队的夺冠率达到22.5%，远远高于其他对手。随后依次为阿根廷、德国、西班牙、比利时。

这是否就是你心里的预测排名？

不能否认的是，世界杯是个充满变数的赛场，我们的预测结果也会随着赛事的变化而变化，这正也是数据参与的结果。大数据分析也是如此，随着世界杯开赛、数据的不断更新，预测结果也会有新的变化，也会更加精准。

除了大数据预测比赛结果，大数据也为本届世界杯参赛队的策略制定提供了支持。比如，一些团队正在使用像球门线和球跟踪技术此类的革新产品，这些技术可以在特定环境下测量球员的趋势从而提升球员的成绩。此外，视频分析技术使用关键字从比赛视频中检测和反馈特定行为的音频和视觉，让球队更加轻松的获得重要镜头的视频并建立“重点集”，以帮助球队对关键性比赛进行更有针对性的策略分析。

大数据说到底还是一门技术

如果大数据分析最终成功预测了世界杯结果，你是否会惊叹，世界杯都没有悬念了!少了很多的看头!不能否认的，大数据正在给体育带来一股颠覆性的力量，它在改变着比赛，也在改变着观众的体验，甚至会改变体育的观赏模式。

看到现在，也许您对大数据还是一头雾水，这种分析结果是如何实现的呢？归根结底，大数据还是一门技术，它并不神秘，是底层硬件技术、软件技术、分析工具共同作用的结果。比如NBA赛场中的SportVU ICE 球队分析与追踪系统就是架设在基于英特尔处理器的工作站上，得益于处理器的强大运算能力，能够在最短的时间内提供报告。

大数据分析中涉及大量的计算任务，比如计算球员力量、爆发力和耐力，篮球轨迹和投篮区域等，这需要计算机具有强劲的“芯”。如今，芯片制造商也在将产品向大数据任务倾斜，比如英特尔最新的至强E7 v2，主打的就是大数据分析，提供了更快的数据处理速度、支持实时高级分析功能、相比上一代提升3倍内存容量，提升4倍I/O以实现更出色的响应能力，为大数据分析提供了有力支撑。

所以，与其说大数据在颠覆体育，不如说是技术在颠覆着生活。初次听到“大数据”的人可能会觉得它很遥远，实际它正在改变着人们的生活，我们身处其中而不自觉。

以上是小编为大家分享的关于大数据能否造就下一个世界杯“预言帝”的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货