世界杯：2022年世界杯决赛之分析预测 足球 球王 姆巴佩 阿根廷 里奥梅西 点球大战_网易订阅

在上个月曼联对阵纽卡的英超比赛中，葡萄牙巨星C罗（Cristiano Ronaldo）在第72分钟被替换下场时面露不悦，这在赛后登上了国际头条。 但很多球员都会有这种情绪，因为没有人希望教练将自己换下。 然而，随着因世界杯大环境而飙升的肾上腺素刺激而起伏的情绪得到平复，参赛球员们逐步适应了赛程，这时，卡谢夫的保守方法开始产生效果，现在，它以连续4次预测到正确结果为傲。 人工智能(AI)机器人卡谢夫分析了200多个指标，包括过去一个世纪的比赛胜率、进球数和国际足联排名，从而对比赛的赢家作出预测。

Penn在攻读博士之余，还担任牛津城足球俱乐部的兼职数据分析师。 这是一支半职业俱乐部，隶属英格兰第六级别联赛，全国联赛南区。 如今，人们仍然在用这种方法的变体预测比赛结果。

这套算法给各个联赛中的球员打分，帮助球队引入转会市场上被低估的球星。 利物浦足球俱乐部的数据团队包括曾在CERN和剑桥大学供职的物理学家，他们构建了一套模型，专门评估球员在场上的行动是否更可能导致进球。 里斯本大学的体育科学家在和西甲巨头巴塞罗那俱乐部合作期间，于去年发表了一篇分析文章，研究不同类型的传球在场上有多长的机会窗口[2]。 其中最成功的当数英国皇家空军的前会计Charles Reep。 在上世纪50年代，他花了大量时间观看英格兰的球赛，并观察了球员位置和传球顺序等基础要素。 Reep甚至用他的数据来分析球队表现，并提出了战略战术方面的建议。

许多分析人士将伦敦俱乐部布伦特福德(Brentford FC)最近的成功部分归功于一种内部算法，该算法为不同联赛的球员打分，并帮助球队招募被低估的球星。 利物浦足球俱乐部的数据团队——包括曾在欧洲粒子物理研究所和英国剑桥大学工作的物理学家——已经建立了一个模型，可以评估球员在球场上的动作是否更有可能进球。 去年，葡萄牙里斯本大学的体育科学家与西班牙豪门巴塞罗那足球俱乐部合作，发表了一份分析报告，分析了比赛中不同类型的传球机会能持续多久。 许多分析师认为，伦敦的布伦特福德足球俱乐部近期的成功一定程度上得益于一套内部算法。

牛津大学的几位流行病学家假定足球得分和失分是在某个平均值上下分布的，并据此建立了一个数学模型。 该模型准确地预测出意大利会在2020年欧洲杯中击败英格兰，它还准确预测了进入四分之一决赛的8支队伍中的6支[1]。 蒙塔格总结说，虽然印尼足球比赛中的暴力甚至死亡事件并不少见，但周六晚上发生坎朱鲁汉体育场的惨剧，是一场“迟早会发生的彻底崩溃”。 谷歌旗下、总部位于伦敦的人工智能公司DeepMind的研究人员与利物浦FC3的数据团队合作开发了这样一个预测模型。 现代技术使这些数据的获取和分析变得非常容易，以至于大多数顶级俱乐部和许多国家队在十多年前就开始聘请数据分析师。

©2022年德国之声版权声明：本文所有内容受到著作权法保护，如无德国之声特别授权，不得擅自使用。 事发当晚，阿雷马队（Arema FC）以2比3失利于对手帕尔斯巴亚队(Persebaya Surabaya)，随后，数千名愤怒的阿雷马球迷冲进了球场。

可穿戴背心和肩带可以感知运动，用GPS追踪位置，并计算每只脚的射门次数。 摄像机从多个角度捕捉一切，从头球得分到球员持球时间。 今年早些时候，英国华威大学数学系的本科生Joanna Marks与Penn合作为牛津城开发了一个模型。 该模型利用原始数据来评估牛津城所在联赛中所有球员的传球能力——这种详细的分析在商业公司提供的原始数据中通常是没有的。 俱乐部并不需要自己生成战术分析的原始数据，他们可以向商业公司购买。 后者会将比赛录像转码，并记录下场内近3000种主要事件，包括带球、传球和抢断。

Ramineni说：“我认为球员转会可能是获益最大的领域。 ”此外还有定位球战术，即球队获得任意球时的战术。 致力于体育健康产业互联网化产业分析，专注体育资讯、体育视频、运动健康等细分领域的商业模式分析和使用人群洞察。 主导和参与体育资讯、路跑、冰雪市场相关分析和报告撰写。

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例如，中锋的传球、带球和射门表现;以及当对方控球时，防守队员对对方的抢断频率和程度数据等。 Beane基于比赛表现的详细数据来召集球员，这些数据包括先前未受关注的指标，如击球手上垒的频率。 如今，数据分析能为球场内外的所有一切提供指导，从球员转会、训练强度，到制定针对性战术、给出球场上的实时最佳传球线路等等。 这项任务难度更大，而且更加费钱，因为它需要用到专用摄像机。 这种摄像机不仅能追踪主要的动作场景，还能留意那些未直接参与这些场景的球员，并以每秒25次左右的频率记录他们的位置。 提供这类数据的公司基本都会和各国联赛签署独家协议，Ramineni说，这就使局外人很难获取这些数据。