
阿根廷队之所以在阔别24年之后得以重返世界杯决赛,原来其中蕴藏着一个大秘密,那就是队中的“灵魂”梅西完全契合世界杯的巅峰规律。在本次决赛之前,英国人进行了大量数据分析,得出一条“27岁定律”,他们通过本届世界杯32强11人首发阵容以及历届夺冠队伍的平均年龄统计,发现参加世界杯并且最有机会夺冠的年龄是27.5岁。而梅西则是挺进四强的明星球员中最符合“27岁定律”的一员。不过,内马尔与J罗的粉丝也别着急,90后的他们将在2018年的俄罗斯迎来自己的世界杯金色年华。至于新一届大打青春牌的中国国足,年轻队员也有机会在4年之后符合“27岁定律”。
英国人研究出年龄定律
本届世界杯32强,所有参赛球队的平均年龄为26岁343天。比利时队的平均年龄为25岁241天,是所有参赛球队中最年轻的。队中只有范比滕一名球员在29岁以上,其余多名主力均未满25岁。而拥有8名超过30岁老将的阿根廷队平均年龄为28岁336天,位列所有参赛球队中最年长排名榜首位。
在英格兰队出局之后,英国人把热忱放在了他们最擅长的学术研究上。以上囊括32强全部参赛球员的数据不够精准,所以就在最后两强产生之后,英国方面推陈出新,把年龄统计范围缩窄到每一队的场上11人首发阵容。加上对此前19届世界杯冠军队伍的平均年龄的归纳,终于得出“27岁定律”,英国广播公司(BBC)官方网站对此进行了详细解说。
夺冠最佳年龄27.5岁
根据数据分析,32强首发阵容的平均年龄在27岁左右。在这方面,美国队是本届世界杯的“老大哥”,该队11人首发阵容的平均年龄达到了29.5岁,伊朗队、希腊队、葡萄牙队、科特迪瓦队以及洪都拉斯队紧随其后,全部在29岁或以上。首发11人当中最年轻的是尼日利亚队,只有24.4岁,加纳队、韩国队和比利时队均在25岁之间。平均年龄在26岁区间的有哥斯达黎加队、波黑队、瑞士队、厄瓜多尔队、法国队以及德国队。27岁区间的达到8队,分别是巴西、喀麦隆、澳大利亚、英格兰、乌拉圭、智利、荷兰和日本。处于28岁区间的是下届东道主俄罗斯队、阿根廷队、西班牙队、墨西哥队、意大利队、哥伦比亚队和克罗地亚队。
再来看看过去19届世界杯冠军队伍的夺冠年龄。1962年的巴西队是唯一超过而立之年的,达到了30.7岁,不过当年的球王贝利才22岁。此外,意大利队在2006年以及1934年两次夺冠都在29岁以上。排在第4到第6位的是1954年德国队、1994年巴西队以及1998年法国队,均处于28岁区间。齐达内在家门口捧起大力神杯是在自己的26岁生日之后。
1982年的意大利队平均年龄27.9岁,德国队历史上第三次夺冠是在1990年的意大利世界杯,全队的平均年龄是27.8岁,“金色轰炸机”克林斯曼当时26岁。2010年南非世界杯冠军西班牙队当时平均年龄27.3岁,1974年的德国队以及首届世界杯冠军乌拉圭队都在27岁夺冠。而1970年的巴西队、1966年的英格兰队、1986年的阿根廷队、2002年的巴西队、1958年的巴西队以及1938年的意大利队均处于26岁区间。其中,1986年的马拉多纳以及2002年的罗纳尔多都是26岁。只有两支冠军队伍的平均年龄在25岁,分别是1950年的乌拉圭队以及1978年的阿根廷队。把这些王者之师的平均年龄加起来再除以19(世界杯届数),得出的数字是27.5。
有实力
可以无视定律
既然两组数据所指向的世界杯最佳参赛以及夺冠年龄均在27岁左右,这是否意味着处于27岁区间的队伍胜率更高呢?从本届世界杯的半决赛来说,似乎又不能这么说。巴西队在半决赛的首发阵容平均年龄达到28.3岁,结果惨败给27.7岁的德国队。不过,阿根廷队达到了28.4岁,乃四强最“老”,但却击败了正处于最佳夺冠年龄27.5岁的荷兰队。较具讽刺意味的是,按最佳夺冠年龄的分析,本届英格兰队平均27.4岁,可他们却未能小组出线。反观他们在1966年夺得世界杯的时候,球员的平均年龄比本届的还要年轻半岁。
此外,两支首发平均年龄同样是28.7岁的夺冠大热门,却遭遇了冰火两重天:西班牙队的首发阵容在32强中位列第9位,比他们年轻的有23队,28.7岁对卫冕来说太老了。阿根廷队也是28.7岁,但他们的主力门将罗梅罗才27岁,结果,潘帕斯“老”鹰接连击败了32强中最年轻10队中的波黑队(26.7岁)、尼日利亚队(24.4岁)、瑞士队(26.6岁)以及比利时队(25.8岁),重返阔别24年的决赛舞台。
至于曾经五次夺冠世界杯冠军的巴西队,1958年夺冠的队伍非常年轻,平均年龄只有26.3岁,四年后这支队伍成功卫冕,当时的全队平均年龄达到了19届冠军中最老的30.7岁。由此可见,世界杯赛场上还是以天赋与实力为称霸的本钱,年龄因素在两者的面前显得有些苍白无力。
有意思得的是,根据国足最近公布的集训名单,新增加的13名年轻队员平均年龄才24岁,四年后基本符合“27岁定律”。不过,就算国足能杀入下届世界杯决赛圈,队中主力前锋郜林已32岁,另一位核心郑智也已38岁,这也是他无缘新国足的主要原因。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18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