京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07