-足球大数据智能分析预测「大数据算法预测足球比赛是真香还是套路」

足球大数据智能分析预测「大数据算法预测足球比赛是真香还是套路」
前言

人类已经进入数字化信息社会。

在今天,当你用音乐软件听歌的时候,系统会给你推荐喜欢的歌曲;当你使用购物平台的时候,系统会给你推荐需要的物品;当你用今日头条看资讯的时候,系统会给你推荐平时比较关注的内容;

推荐系统根据用户手机端体现的各种特征,通过算法得到近似最优解——预测你的喜好

当你开着智能汽车的时候,人工智能辅助驾驶帮助你掌控方向。在行驶过程中,自动驾驶汽车恐怕要一直回答这个问题——「我周边的车辆、自行车与行人在未来几秒内会做什么?」

自动驾驶汽车必须识别周边的物体,通过芯片和算法做行为预测——预测所有运动物体的下一步

当你在网上发布一篇文章写下你的心情,上传一张照片时,平台通过图像识别算法——预测识别是否有违规内容

接下来我们认识一些基础概念。

原子

宇宙万物由原子构成,世界的本质其实是原子在搭积木。

手机由芯片、电池、电板、壳组成,其中芯片是硅原子,电池锂原子,一部手机分解下去都是原子。

人体由细胞组成,70%的成分是水,而水由氢、氧两种元素合成;人体组织分解下去最终都是原子。

如果一个球员晚上在家里开 party,该球员的腿部肌肉群参与了嗨皮运动5-7次。第二天这位球员上场比赛时,他腿部肌肉群的以亿万为单位的原子又该如何协同运动呢!

球场由草皮、灌溉系统、座位、球迷组成。草皮由数以千万计的草叶组成,可能因为雨水或者浇水多比较湿滑导致传球、射门各种数据的微妙变化。

裁判可能因为数万球迷发出震耳欲聋的声波压力而做出决定性判决。

这一切的背后,归根到底,都是原子规模化运动的体现。

信息

克劳德·香农是信息论之父,他定义了信息的概念,思考了信息的加工过程。信息论是概率论的基础。

香农在贝尔实验室的同事约翰·拉里·凯利,在信息论基础上定义了凯利公式。

信息是人类面对客观世界的一种编码,我们在手机、电脑上看到的任何内容传输或保存都是由编码实现的。

华为手机麒麟990芯片采用7nm工艺制造,小小的芯片内有100亿晶体管,每次打开手机,操作系统都要读取和处理成百上千万字节以上的信息。

蒙特卡洛方法预测圆周率的启示

小学五年级学习的圆周率,是圆的周长与直径的比值,一般用希腊字母π表示,是一个在数学及物理学中普遍存在的数学常数。

蒙特卡洛是一种计算方法。原理是通过大量随机样本构建一个系统,进而得到所要计算的值。它诞生于上个世纪40年代美国的\”曼哈顿计划\”,名字来源于赌城蒙特卡罗,象征概率。

我们随机产生1万个点,计算它们与中心点的距离,从而判断是否落在圆的内部。如果这些点均匀分布,那么圆内的点应该占到所有点的 π/4,因此将这个比值乘以4,从而得到近似π的值。

如果随机点数越多(多到填满),预测的近似π值越精确。

蒙特卡洛给我们的启示之一,就是样本数据越大,概率的预测特征就越明显。如果只随机投100个点,预测结果会一塌糊涂。你的预测方法中,样本数足够吗?

量子力学——薛定谔的猫

一个物理量如果存在最小的不可分割的基本单位,则这个物理量是量子化的,并把最小单位称为量子。

量子力学的一个重要原理是不确定性原理。

薛定谔的猫是奥地利著名物理学家薛定谔提出的一个思想实验,是指将一只猫关在装有少量镭和氰化物的密闭容器里。镭的衰变存在几率,如果镭发生衰变,会触发机关打碎装有氰化物的瓶子,猫就会死;如果镭不发生衰变,猫就存活。根据量子力学理论,由于放射性的镭处于衰变和没有衰变两种状态的叠加,猫就理应处于死猫和活猫的叠加状态。这只既死又活的猫就是所谓的“薛定谔猫”。但是,不可能存在既死又活的猫,则必须在打开容器后才知道结果。

为什么粒子的态可以同时处于这个态,又处于那个态?而在观测之后,又固定在一个态上面了?为什么粒子的行为取决于我是否观测它?

思想实验告诉我们:世界是不确定性的,没做观测的时候没有概率,一做观测,概率就出来了。至于猫死没死,没开箱的话“上帝”也不知道。这个问题让爱因斯坦也崩溃了,他直接说,上帝不掷骰子。

量子力学——一场即将进行的足球比赛

一场即将开始的足球比赛也可以理解为一个宏观世界的容器。容器内装入了各种物质,包括天气的情况、球员的状态、裁判的压力、球迷的干扰、草皮的状态、下注的筹码。这些都分解看做是海量的原子物质,一场比赛在开赛前可以理解是各种原子状态的叠加。

在比赛进行的90分钟里,我们不断观测它,容器内的原子不断释放状态,直至比赛结束,赛果确定。

用蒙特卡洛的思维,假设有1万个平行宇宙,进行着同样的一场足球赛事。因为人们的观测,各种量子运动在观测时才会有随机性的结果,那么1万个平行宇宙在90分钟过后,肯定不会都是主队胜这个结果,会得到一个主队赢球概率。

最终,一场球赛有典型的量子力学特征。 它的赛果是不确定性的,赛果是建立在概率的基础上。

预测的本质——信息编码预测物质的运动规律

科学方法的步骤:观察一种现象,提出假设解释,根据假设做出预测,检验预测。

分析比赛的球迷:观察球队赢得比赛,假设是因为机构的变盘,根据类似的变盘做出预测,下一场检验预测。

预测的本质,是收集数据信息后,经过编码,采用机器算法模型或人脑经验规则输出预测的一个方法。

如果要求预测准确性高:

1、样本要足够多

2、特征信息足够多

3、对机器的要求是算法模型的有效性(如中间层是人,则要求经验规则特别丰富)

因为我们面对的是一个不确定性的微观量子世界,经过复杂的信息量化编码处理,也只能求得一个概率值。

由此可见,大数据预测体育赛事的不足之处有:

1、样本不够。人类也是在最近二十年才逐步记录详细足球赛事数据,最多也就近百万场而已。

2、特征值稀缺,相似度减少。例如某机构的赔率由1.75调整到1.90,相同的比赛可能就几百场。有可能你用6连胜作为一个特征,但是6连胜的球队相同的比赛可能就几十场。用少数特征做预测就像预测π值只随机100个点那样的不确定,充满着风险。

正如人在河边走难免不湿鞋,没有一场比赛是百分百能确定赛果的,如果觉得是,是因为你看的比赛还不够多!

做足球分析需要很多数据,从哪些网站或者APP可以查询?

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2/ FourFourTwo,即442网站,详细统计每一名球员的传球路线,成功与否,接球方式等等

3/ Whoscore,它对每一场比赛的分析和图示可能不够细致,但球队的详细数据统计,以及球员评分都是顶级存在,他可以从纯粹数据分析的角度展示足球的技战术变化。

4/ transfermarket,详细记录球员的出场记录和身价变化。

国内的话,

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