京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据,大数据,大数据应用,真的有点乱
世界杯真的让人看不懂,有谁能够想到西班牙早早出局?有谁到能够想到哥斯达黎加提前出线?有谁想到三狮军团提前打道回府?如果你想到了,买彩票了吗?别白白错失机会。我的一个同事说,不能买彩票,买了彩票就猜不中了,这真是可惜!
同样让人看不懂的是对于世界杯大数据的应用。按照厂商的说法,大数据应用将对体育竞技、赛事组织和观赛发挥重要的作用。对此,我非常赞同。但相比较趋势,我会更加关注一些落地的应用,哪些事情,是大数据应用所带来的。
大数据能干什么?有些关于提高竞技水平的报道,例如建立在统计数据基础上的一些分析,这包括有效抢断次数、传球次数、铲球和射门次数,累计跑动距离等,这些数据大多数由专业软件来提供。还有一些软件与运动和恢复有关,运动员的体重、身体成分、晨起心率等常规的生理指标;以及血色素、血尿素、血清肌酸激酶、血清睾酮等常规生化指标,通过这些生理生化指标,能基本反映运动员的机能状态和存在医学问题。透过中枢神经系统疲劳、低血睾酮等情况的检测,有助于教练员掌握运动员的情况。
此外,还有一些数据来自足球的传感器和可穿戴设备。这些数据的确具有海量的特点,应该也属于大数据。但这些应用似乎与大数据应用无关,或者说,以前也不管这叫大数据应用。所谓科学训练以前就存在了。其实,这些数据也就一个参考数据。教练员的派兵布阵,指挥训练更多还是依靠经验,依靠对该项目的深刻理解。
大数据应用可以作为参考,很难成为制胜的法宝。以葡萄牙为例,无论C罗的状态如何,数据分析的结果怎样,教练员一定会把C罗派上场的。我想没有任何数据告诉你,带伤出战的C罗会发挥怎样,带伤出阵,会对其未来的职业生涯带来怎样的风险。所以对于大数据应用,切忌把大数据神话。
目前看到的所谓大数据应用,更多还在于娱乐化。就像NBA,五花八门的数据可以反映一些问题,也可以影响运动员的身价。这些数据有一定的参考价值,或者说这些数据是娱乐观众的一部分,增加了赛事的趣味性。但对于数据也不可太当真,数据也是可以骗人的。
其实,对于大数据应用关键并不在其带来的神奇效果,就是有这样的神奇效果,也不会愿意更外界分享。大家都掌握了,也就不神奇了。大数据应用应该不是一个拿来主义的方案。大数据应用更多的考验,还在于怎么分析,从什么角度对数据进行分析。对于数据分析的洞察力,判断力,这个不是工具可以替代的。所以,雅虎、百度基于搜索数据、基于历史比赛数据对世界杯的预测,这是当不得真的。当真的东西是没有办法拿来娱乐的。
所以大数据应用更多是一个工具,分析哪些数据,结果和用途,更多还要依靠用户自己来把握。如果说,大数据应用可以帮助中国队赢得大力神杯,你信吗?反正,我不信。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06