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
B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22