
大数据张开“乌鸦嘴”_数据分析师
里约当地时间上周五,2016年里约奥运会迎来倒计时500天。在里约,中国健儿将取得怎样的成绩?奖牌榜又将是何格局?关于这些,国际奥委会官方数据提供商、著名的荷兰体育数据统计公司Infostrada给出了经过科学分析后的奖牌预测榜。在这份预测的榜单中,中国代表团将以28金28银20铜的成绩,继续排在美国队之后、位列奖牌榜第二位,但金牌数和奖牌总数分别较伦敦奥运会缩水10枚和12枚。
这份奖牌榜详细预测到每个项目的金银铜牌甚至是前八名获得者,根据每位选手在本奥运周期参赛的表现预测得出,参赛数量对成绩排名有比较大的影响。被看低的还不只是中国队,男子百米纪录保持者、“闪电”博尔特被预测在里约将马失前蹄,只能获得一枚银牌……
曾准确预测刘翔的失败
总部位于荷兰小镇纽沃海根的Infostrada公司长期负责奥运会实时数据提供,也是包括北京奥运会在内的多届大赛官方数据提供商。长期以来,它对全世界各奥运项目最优秀的运动员进行成绩追踪、分析和统算,并每月更新数据。
Infostrada的首席数据分析师西蒙·格里夫告诉CNN,这都归功于他们那台名叫“Maggie”的超级计算机。“里约奥运会28个竞赛大项近9年来所有有价值的比赛结果和参赛个体的数据都会源源不断地被录入,所有项目的前八名都会按照不同的分值成为数据,汇总为各个国家地区的虚拟奖牌数。”西蒙称,他们每个月都会根据赛事信息更新预测榜。从2011年开始,Infostrada公司就先后对伦敦奥运会进行预测。2011年3月,在伦敦奥运会倒计时500天后,Infostrada随即推出了预测奖牌榜,当时预测中国队以27枚金牌、84枚奖牌列美国队之后,排名奖牌榜第二名。而更新到了2012年3月,他们实时预测中国队的金牌数将达到了35枚,最后的误差仅在3枚(最终中国队以38金位列金牌榜第二)。更为惊人的是,当时他们就预测了刘翔将不会在男子110米栏的决赛名单(即前八名)内,结果刘翔果然因伤摔倒在预赛的栏架前。
不过,最令Infostrada夸耀的是,他们早在2011年3月就预测英国队将以65枚奖牌位居奖牌榜第3位,并预测美国、中国、英国和俄罗斯四队将列前4位,这与最终排名完全一致。
孙杨、博尔特或意外失金
这份里约奥运会虚拟奖牌榜还对每个国家的夺金项目进行了详细的预测:中国队的夺金优势依然集中在跳水、乒乓球和羽毛球中。按照Infostrada的预测,三大项仅仅只会丢掉男子双人十米跳台和羽毛球男双这两枚金牌。而张继科和刘诗雯则被视作男女单打夺金的人选,而羽毛球男单则是谌龙摘金,林丹夺得铜牌。在Infostrada看来,中国体操队和举重队的奖牌将缩水,体操男子单项更是颗粒无收,射击队则将射落3金。在伦敦奥运崛起的中国游泳也不被看好,仅仅只有孙杨被看好卫冕男子400米自由泳,而他擅长的1500米自由泳则意外失金。
在这份预测奖牌榜中,最令人吃惊的是世界第一飞人博尔特将无缘实现男子百米三连冠,而美国老将加特林则将夺得百米金牌。西蒙解释说,尽管过去十年中,牙买加人几乎统治了男子短跑项目,但因为他从2013年起,参赛极少,因此在他们的电脑数据分析库里,缺乏足够的令人信服的优势。“如果在今夏的北京世锦赛上,博尔特有不俗的发挥,那么这套一直在工作的数据分析体系依然会把博尔特放在夺金的位置上。”
中国花游、自行车有望首次夺金
Infostrada还预测到在里约,中国队将在花样游泳和自行车项目上取得历史性突破。黄雪辰/孙文雁被看好在花样游泳双人项目摘金,而中国地自行车女子团体也有望为自行车项目拿下历史第一金。三大球项目中,惟有郎平带领的中国女排有望收获一枚铜牌。不过Infostrada也承认,兴奋剂问题并不在这套分析系统中,因此这也是他们在预测中无法规避的问题。首席数据分析师西蒙·格里夫表示,他们已经尽力做到专业和科学,很多退役、被禁赛或死亡的运动员很快就会在预测榜中被“下架”。
然而,竞技体育的最大魅力就在于不确定性,注定这份预测不可能完全准确。例如Infostrada预测林丹、孙杨的单项成绩都不算突出,但平日适度调整而“大赛发力”的林丹、孙杨这样比赛型的选手仍有可能力挫劲敌夺冠。虚拟奖牌榜只是基于事实分析,为教练员、媒体等提供一份参考数据。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28