不同模型预测足球赛事的比较

尽管足球是目前世界上最受欢迎的体育项目,但相关研究还没有达到与其他专业运动一样的分析水平。本文将从机器学习角度,基于python语言,利用大数据思维模式对英超联赛2015—2016赛季的比赛结果进行预测,在对数据进行预处理后,进行相应的模型评估,最后将预测结果与传统建模分析相比较,比较结果发现:与传统模型相比,机器学习算法对现有足球数据的利用并没有想象中的那么好(传统模型精度为55%,机器学习算法精度为45%)。可见,对于足球赛事而言,由于赛季数据的稀缺性(赛季只有38轮次比赛),传统模型由于立足于逻辑性建模理念,目前来说还是有一定的可取性。

数据挖掘在体育预测类报道中的作用

近十几年来，随着人们生活水平的提高及体育的全球化趋势，大型赛事奥运会、世界杯足球赛体育报道中的预测类文章越来越占有重要的地位和比例。对赛事进行准确的预测既然可以丰富报道内容，又能吸引更多读者观众、听众的参与，因为竞猜比赛结果已经成了人们的一大乐趣。足球彩票的火爆就是有力的证明。

体育记者粉丝群的特点——以网球记者张奔斗的粉丝群为例

在体育圈，存在着这样一个特殊的群体：他们同样被粉丝关注，他们是传递体育信息、进行赛事预测的重要群体，他们是体育界的“二级明星”——体育记者。在微博时代，体育记者有自己的粉丝了。一个有趣的现象是：体育记者的粉丝群与体育记者所喜爱的球员的粉丝群有高度的重合度，但又不尽然。体育记者的粉丝群有什么特点？为什么职业性的信息传递中介会吸引粉丝？下面，笔者以“中国网球记者第一人”张奔斗为例进行分析。

满天乱飞乌鸦嘴

在近几年的NBA赛事预测方面,一些专家团可谓颜面尽失,他们俨然成了＂球王＂贝利＂乌鸦嘴＂的继承者。相反,那个一向以＂大嘴＂,＂乌鸦嘴＂等等与不靠谱相联系的查尔斯·巴克利,竟然在本赛季季后赛的预测方面成了最准的＂神嘴＂,迄今为止,季后赛的走势还完全在他的预测轨迹之中。

焦点

【世界杯南非开战】 “也许出于给品牌‘贴金’的考虑，一流投行高盛、摩根大通和瑞银等相继发表了对南非足球世界杯的赛事预测。对于球迷来说，他们的预测无疑套上了这项悠久赛事的历史枷锁，而忽略了过去十年间世界杯赛场上的风云变化。”

NBA总决赛夺冠因素分析及预测

体育比赛最大的魅力在于其结果的不确定性,然而冠军的归属却是可以用数据来进行预测。利用文献分析、数据统计等研究方法,对1997~2016年的NBA进入总决赛的2支球队在季后赛中的总体表现情况及相关数据进行了分析,从而研究球队晋级决赛的影响因素,进而预测球队总决赛夺冠的几率。主要利用主成分分析对可能影响球队成功晋级的各因素进行降维,然后对降维各主成分和特殊因素使用Logistic回归做出NBA总决赛夺冠预测模型。通过构建成功的预测模型发现,进入决赛的球队能否夺冠,主要集中体现在球队的进攻、协同、技术能力和球队的球星数量等主要因素上面,其中团队中球员的技术水平和球队队员之间的协作是最关键的影响因素,其次是球星的数量和球队的进攻能力。根据这些发现,进而提出球队建设的相关结论和建议。

数据在体育新闻报道中的应用

数据挖掘是跨越统计学、计算机等多学科的一个新兴研究课题.数据挖掘,顾名恩义就是从大量的数据中挖掘出一些潜在的、不为人知的有用信息,其目的就是在以往经验的基础上尽可能准确地预测到未来的趋势,以提高对市场的决策能力.