
球王PK!梅西大数据完虐老马 12项比拼9项占优_数据分析师考试
梅西在出道之初就顶着马拉多纳接班人的名号,虽然在国家队的荣誉方面,小跳蚤始终未能得到冠军,也未能超越老马。但是没有人会质疑梅西的伟大。而一家名为《grup14》的西班牙网站也专门对两人在阿根廷国家队的数据进行了一次统计,结果显示,在12项数据的比拼中,梅西在其中的9项占优。
截止到智利美洲杯的决赛,梅西一共代表阿根廷国家队踢了103场比赛,一共打入了46个进球。而马拉多纳的职业生涯一共为阿根廷出战90次,只打入了34个进球。梅西的这46个进球中的22个是在国际大赛中打入的,在世界杯中也攻入了5个进球。而马拉多纳在国际大赛中代表阿根廷只打入17球,但是在世界杯中却打入8球。这也是以上的四个数据中,老马唯一领先的。
《grup14》还对两人的进球进行了细分,梅西代表阿根廷队一共打入了10个点球、3个直接任意球以及20次禁区外的得分。而马拉多纳为阿根廷国家队打入3个点球、4个直接任意球,并在禁区外14次得分。以上三个数据中,老马任意球数据占优,在禁区外得分与点球上略逊于小跳蚤。而在运动战进球数上,梅西以33-27领先老马。
梅西与马拉多纳都有极强的过人能力,两人在比赛中过人后的射门得分非常常见。而《grup14》也对两人过人后的进球数进行了对比。其中过掉一人后的进球上,梅西为9次,而马拉多纳为6次。在过掉两人后的进球上,梅西为4次,而老马为2次。在这两项数据上,梅西占据优势。但是在过掉三人或者三人之后取得进球上,老马有2次,而梅西在国家队却从未上演过。
如果仅从数据上分析,梅西无疑比老马成功,但是从在国家队的战绩上说,老马的世界杯冠军的头衔却让梅西仰望。足球运动员的比拼不只是数据与冠军的对比,能在足球场上踢出美妙的足球,给球迷带来快乐无疑才是最重要的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10