11月6日，国内领先的体育行业移动互联网科技公司嗨球科技与首屈一指的体育数据公司创冰科技正式签约，双方成为战略合作伙伴。据悉，双方将在体育大数据、科研与技术开发等多个领域开展合作，其中重点是中超和中甲俱乐部的数据合作。

（嗨球科技创始人孙继海、CEO奉余莽与创冰科技总经理金清一、CEO刘震签约合影）

近两年，体育大数据不仅受到资本的热捧，普及程度也越来越高。特别是在足球和篮球领域的大数据应用，大数据能够对球队和球员进行实时数据的追踪和采集，从跑动线路到奔跑速度，从心率到体能情况，都能够及时量化运动员的表现。

嗨球科技是著名球员孙继海于2016年创立的体育行业移动互联网科技公司，在互联网技术研发与服务、体育大数据应用、体育优质IP资源的整合与运营等领域具备丰富经验及专业能力。

创冰科技是国内领先的体育数据公司，常年向国字号球队、中超和中甲俱乐部及梯队提供多维度的数据服务。目前，创冰依托于自身强大的数据采集能力和独特的云架构平台，充分发掘体育大数据的价值，并以专业的产品化形式完成多种维度的数据化深加工，满足体育产业领域对于数据的多种需求。

嗨球和创冰双方均有着浓厚的学术背景，分别与国内的著名高校达成了产学研的合作。今年三月，嗨球科技与北京理工大学达成合作，携手打造足球大数据的研发中心；而创冰科技也在近期与顶尖高校同济大学达成了战略合作，双方将共同组建团队进行深入的数据深挖与研究。

关于此次合作的技术意义，深耕职业足球多年的创冰总经理金清一介绍道：“创冰目前已经积累了多年的中国足球大数据，涵盖中超、中甲、各级别联赛以及国字号球队等方面，并且拥有丰富的青少年球员数据库。此外，近些年来我们还致力于深度的数据发掘，研发的成果通过创冰独特的云平台架构加以展示，形成初据规模的数据产品化矩阵，用于职业球队、青训和媒体等各个方面。此次与嗨球合作，双方将在更深层次的数据发掘上共同发力，寻找中国足球真正意义上的’大数据突破口’”。

而嗨球科技的CEO奉余莽则强调，“对于嗨球和创冰而言，这次合作可以说是双赢。创冰之前积累了大量中超、中甲联赛以及国字号球队的数据，而我们作为数据集成商，将通过集成数据向职业球队提供大数据解决方案和服务，体育科技也将是我们未来深耕的业务板块。可以说，我们双方在体育大数据的理念上是完全一致的，大家都十分重视科研的力量，这也是合作的坚实基础。”

据了解，双方的此次携手将重点聚焦于中超和中甲俱乐部的数据服务。此外，在彩票、特色体育小镇、智慧球场以及青训等多个领域也将展开一系列的合作。

创冰DATA商务合作/业务咨询联系：

邮箱：mk@champdas

更多数据请查阅data.champdas

有意加入“DATA Talks”群的朋友请后台留下自己的联系方式

（原标题：全国篮球数据分析师培训班开讲）

记者：邹丽

在不少篮球赛场上，会有多台摄像机忠实地记录球员在场上的跑动距离、运球和传球的次数。越来越多球队管理者根据数据分析来挑选球员，教练们也会在制定战术时借用数据分析结果。25日，由中国篮球协会主办的全国篮球队伍数据分析师培训班在武汉体育学院开班。培训班吸引了浙江广厦、江苏同曦等全国60多个篮球机构的教练员和数据分析人员参加。

本次培训为期四天，主要是为提高数据分析人员的业务水平，扩大数据分析师队伍，积极推动数据驱动下的篮球训练科学化。来自美国的篮球数据分析专家、CBA资深数据分析师等多位专家将进行篮球数据分析理念与方法、篮球技战术视频分析实操应用、数据分析服务训练和比赛等内容的授课，期间还将组织篮球大数据专题讨论，篮球训练数据及资料的采集与分析，包括视频分析和编辑，球探技能培训等。学习形式分为理论课、讨论课和实际操作课。

朱廷劭 | 中国科学院心理研究所研究员，入选中国科学院“百人计划”。

心理学作为一门研究心理现象及其规律的科学，具有悠久的历史。19世纪中叶以前，心理学研究以思辨式为主，很难称之为科学。德国心理学家威廉?冯特于1879年在德国莱比锡大学创建了世界上第一个专门的心理学实验室，把实验法引进心理学，科学心理学由此诞生。

目前，科学心理学的研究建立在客观数据的基础之上。然而，由于条件所限，长期以来心理学研究的样本规模都十分有限，一般多采用抽样的方式，再把局部样本的研究结果推广到总体上，这就使研究结论的有效性不可避免地受到样本代表性的影响。此外，传统方法大多依赖于用户自陈，数据收集过程也比较缓慢。

大数据理论与技术的出现，特别是移动互联网的普及，极大地拓展了数据采集的广度和深度，使研究人员有可能针对极大规模用户开展研究，进行全时全程的跟踪记录，并实现数据颗粒度的灵活变化，从而使心理学研究的数据基础更全面、坚实。利用大数据信息采集与处理技术，可以实现对个体和群体外部表现数据的实时采集，弥补传统研究方法时效性不足的缺点。

基于此，研究人员利用网络大数据开展多个层面的研究，利用机器学习模型根据用户网络行为进行心理特征的识别。利用预测模型，使研究人员通过分析用户生态化的行为数据开展心理学的相关研究成为可能，这种无侵扰的心理研究使结果更具有可推广性。

01

利用机器学习建立基于

行为数据的人格预测模型

人格（personality）是心理科学领域中的重要研究课题，涵盖了个体稳定的行为模式与内部心理过程，能够解释存在于人与人之间的稳定的个性化差异，并且能够与个体、人际、社会等多个研究层面上的结果变量同时保持着稳定的预测关系。心理学家已经建立了许多关于人格的理论和模型，具有代表性的理论有卡特尔人格特质理论、艾森克三因素理论、塔佩斯大五人格理论和特里根七因素理论。

其中，大五人格模型（Five-factor model或Big-Five）是目前使用最广泛的人格模型之一，它将人格分为5个因子：开放性（Openness）、尽责性（Conscientiousness）、外倾性（Extroversion）、宜人性（Agreeableness）和神经质（Neuroticism）。传统的人格测量方法主要是通过自陈量表的方式来进行。但是，由于自陈量表需要用户人工填写，难以实现针对大规模用户的实时测量，亟待改善。

近年来，随着社交网络和社会媒体的兴起，有研究开始尝试利用用户的网络留痕预测其人格，并已经获得了理想的预测效果。2013年，英国剑桥大学的米夏尔·科辛斯基（Michal Kosinski）、戴维·史迪威（David Stillwell）和微软研究院的托雷·格雷佩尔（Thore Graepel）利用脸书（Facebook）的“like”（类似于关注、点赞）这一属性，抽取用户行为特征矩阵，实现了对用户大五人格指标的自动识别。

2015年，英国剑桥大学的吴又又和科辛斯基、史迪威发现，随着纳入特征矩阵的“like”数目的增多，对用户人格识别的准确度甚至能超过家人对他/她的了解程度。

我们利用新浪微博，通过机器学习建立了基于用户的微博行为的人格预测模型。我们引入动态行为的概念，提出两种提取动态行为的时序特征方法，从而挖掘能够预测人格的复杂行为模式。通过在线的微博用户实验，被试填写人格问卷的形式，我们获取了547个用户的人格得分，并利用微博API下载用户的在线微博数据。

利用两种特征提取方法，分别提取了845和795个特征。对于第一个特征集（845个特征），在大五人格每个维度，我们分别训练了连续预测模型和分类模型，连续模型的相关性系数为0.48～0.54，分类模型的精确度（Accuracy）在84%～92%；对于第二个特征集（795个特征），训练的连续预测模型，其预测的人格数值与真实用户填写问卷获取的人格得分的相关性系数为0.5～0.63。

研究发现，利用微博行为对人格进行预测的最佳观察周期（出现最优的模型精度的时间段）一般会出现在90到120天之间。但是，对不同的人格维度，利用微博行为来预测人格存在着难度水平的差异。例如，预测用户的开放性维度相对容易（模型的预测精度随着观察周期的延长快速提高，30天后达到收敛），而预测用户的宜人性维度则相对困难（模型的预测精度随着观察周期的延长缓慢提高，并且预测精度的变化趋势不稳定）。这与既有研究的结论保持一致。

研究结果表明，利用用户的网络行为来预测用户的人格特征是可行的，这为改善人格测量方法提供了新的视角。由于研究所收集的行为均是客观的，同时模型的预测精度较高，因此基于网络行为分析的人格预测方法能够克服传统人格测量方法的不足（如数据追踪困难、资源消耗巨大、测验效率低下等），从而为人格研究提供有力的研究工具，并且为其他相关研究领域提供有益的借鉴。

由于网络数据具有时间可回溯性，我们可以利用心理计算模型获取任意时间点的用户心理特征指标，通过生态化识别（Ecolouical Recognition，ER）大大扩展了传统的心理学研究范畴，使开展跨时空的心理学研究成为可能。

02

心理计算模型应用于

家庭暴力的跨时空研究

家庭暴力（domestic violence）广泛存在于世界各国的家庭之中，全世界大约三分之一的妇女在一生中曾经遭受亲密伴侣的身体和/或性暴力或者非伴侣的性暴力。家庭暴力不仅带来身体损害，更造成精神伤害。身体损害指家庭成员以殴打、捆绑、残害等方式，对受害者的身体健康造成的危害。比身体伤害更为普遍、更难以恢复的是对受虐者的精神伤害。其中，抑郁、自杀意念是家庭暴力受害者经常出现的两大心理症状。

在对家庭暴力的影响，尤其是对受害者心理的影响研究时，常用的研究法包括量表法、个案法或两者相结合的方式。这些测量方式存在一定的不足，使得结果代表性较差，无法进行实时检测，很难获取被试以往时刻的心理状态。因此，若想要更加简单、高效地测量个体心理特征的变化，需要寻找更为直接的测量方法。

为了研究家庭暴力对受害者抑郁程度的影响，我们对受害者初次受到家庭暴力前后抑郁程度的变化进行了分析。取受害者受到初次报告家庭暴力的时间点，将受害者与对照组在此时间点前后一个月的微博文字与行为数据代入心理计算模型，比较受害者与对照组在受到家庭暴力前后抑郁程度变化，以印证家庭暴力对于受害者抑郁的影响程度。

结果表明，家庭暴力受害者在首次经历家庭暴力之后，抑郁程度显著升高；身体暴力与精神暴力均会造成受害者短时间抑郁程度的增加；夫妻间家庭暴力受害者、受虐儿童在家庭暴力过后的一个月内，抑郁程度均显著增加；而目睹亲人家庭暴力的受害者在家庭暴力发生一个月内抑郁程度没有显著变化。

由于网络可以记录大量的用户行为数据与文本数据，我们得以追踪家庭暴力受害者首次遭遇家庭暴力之前的心理状态，并以此为基线进行家庭暴力前后的心理状态对比。利用计算模型可以跨时计算微博用户任意时刻的心理特征，并且可以快速对其在相关时间内的心理特征进行计算，快速进行追踪研究。

03

心理计算模型应用的

合规使用至关重要

2018年3月17日英国BBC报道，英国剑桥大学的心理学讲师亚历山大·科甘（Aleksandr Kogan）通过一款用于科研目的的Facebook的心理测试小程序收集了约27万用户数据并转手卖给了第三方，其中就包括“著名”的Cambridge Analytica公司。这家公司因为辅助特朗普赢得2016年美国大选而名声大噪。他们通过选民的Facebook数据计算出其心理特点，进而有针对性地为特朗普投放竞选广告。

人们在震惊之余，开始认真思考在以社交网络为代表的大数据时代，人工智能该如何合理应用。这些问题在学术界也已有若干讨论与共识，这次Facebook事件让我们更加关切数据使用中的伦理问题。

网络产生的海量用户行为数据，虽然是隐私泄露的重大隐患，但也是科学研究的资源宝库。合理分析利用这些数据，能够获得大量关于人类行为与心理的新知，不仅能有力地促进心理学、社会学等基础学科和人工智能技术的发展，更能为解决诸如社交问题、心理健康问题、学习效率问题、自杀问题等实际挑战带来新的曙光。社交网络行为数据由大众自发产生，也应当被用于旨在增进大众福利的探索与实践。

在Facebook事件曝光之后，不仅公众反应强烈，互联网巨头们也纷纷表态强调对用户隐私的保护，表达了“隐私是基本人权”“数据是个人资产”“保护信息安全是公司责任”等原则性观点，欧盟GDPR法令也于2018年5月25日正式生效。同时，人们也意识到数据得到合理利用而不被浪费的重要性。那么，怎样利用这些数据才是可以接受的？就操作层面而言，关键是保障用户对数据被使用的知情权与选择权。

目前，学术界经过一段时间的讨论和实践，达成了基本共识：基于网络行为心理的研究同样应当遵守人类被试研究的一般伦理原则，使用需要用户授权的数据必须征得用户的知情同意，并严格按照经由伦理委员会审核批准的程序进行，尤其不能将研究数据用于伦理委员会批准范围之外的目的（如转卖给第三方）。对那些开放的无须用户授权的网络数据，在用于科研时也应同时满足以下标准：（1）用户对数据公开是知情的；（2）数据收集后应匿名处理；（3）研究中不存在与用户的互动和沟通；（4）在公开发表物中不得出现能够识别用户个人身份的信息。

技术发展为人们的生活带来极大的便利，人工智能的发展和应用更是人类技术与产业进步的希望所在。我们不可能也不应该因噎废食，因存在个人隐私泄露的风险而废止相关网络数据的分析和利用。我们真正需要做的，是用制度和规则来规范对网络平台用户数据的使用，使之在法律和道德的框架之内有序运行，这样才能避免类似丑闻再次发生，保证网络行为数据这一由大众产生出的宝藏最终服务于增进大众的福祉、促进人类进步。

足球周一008：西汉姆联 VS 哈德斯菲尔德

比赛时间：2017-9-12 星期二 03：00

亚洲盘口：0.77 半球 1.12

平均指数：1.77 3.55 4.30

赛事分析：

西汉姆联上一轮联赛客场挑战升班马纽卡斯尔联，球队虽然控球率占据绝对优势，但最终却以0：3大败而回。球队新赛季英超开局三连败，一共失掉十球，后防线如同摆设，在转会期虽然引进不少球员，但老化严重的中后场却未得到补充，这也直接导致防守能力大幅下滑，近期主帅更是深陷下课传闻，球队上下可谓正处水深火热之中。而本次国家队比赛日，包括埃尔南德斯、阿尤等前场主力纷纷为国出战世预赛，这对球队同样是一个不少的影响。

哈德斯菲尔德上一轮联赛主场迎战实力强劲的南安普顿，球队在场面占优的情况下以0：0憾平对手。作为升班马，球队新赛季的成绩十分惊艳，各项赛事四场不败且赢足三场，联赛和杯赛双线并进，走势相当强悍。球队新赛季是十分务实，上赛季稳固的后防线基本得以保留，中前场引进的因斯、史蒂夫等悍将均有上佳发挥，整体战斗力大幅提升。在近两周的国家队比赛日，球队基本上没有球员得到征召，期间进行的一场热身赛也是3：0大胜弱旅，出色的状态得以保持。

盘口分析：

由于这是哈德斯菲尔德队史首次升级英超，两队暂无交手记录；据球探大数据显示，亚盘为本场比赛开出主让半球低水，后市上盘升至中水，虽然主队新赛季开局三连败，但对比客军只是升班马，人气上依旧充足，本场比赛将是西汉姆联赛季首个主场，焦点必然会落到能否借主场之利终结颓势，而庄家开出生死盘必然给予外界强烈的信心，盘口配合舆论有造热主队的嫌疑。欧赔方面，主流机构平负赔纷纷下调，在客军新赛季走势如此出色的情况下，对客军的支持十分有力，此役水深火热的西汉姆联恐怕难以止颓。

竞彩胜平负推荐：让负

亚盘推荐：哈德斯菲尔德

比分推荐：0-1，1-0

竞彩周一005 荷乙：阿贾克斯青年队 VS 瓦尔韦克

比赛时间：2017-09-12 星期二 2:00

亚洲盘口：0.98 球半/两 0.90

平均赔率：1.27 5.52 8.34

情报分析：

荷乙第四轮，阿贾克斯青年队坐镇主场迎战瓦尔韦克。阿贾克斯青年队一场联赛客场面对埃因霍温青年队，开场仅仅9分钟卡西埃拉就帮助球队首开纪录，42分钟尼利斯再入一球将比分扩大。带着两球优势进入下半场之后，球队依旧没有给对手太多的机会，并在56分钟再入一球锁定胜局，最终客场作战的阿贾克斯青年队以3-0大获全胜，新赛季3轮战罢保持全胜战绩，竞技状态相当出色。瓦尔韦克上轮联赛主场面对格拉夫夏普，最终球队与对手互交白卷，球队新赛季三场联赛战罢，1平2负未尝胜绩，并且三场比赛一共只打进了1粒进球，与本场比赛对手阿贾克斯青年队形成强烈反差。

数据分析：

大数据显示亚洲数据公司普遍以阿贾克斯青年队主让球半低水起步，历史战绩方面，阿贾克斯青年队最近6次面对瓦尔韦克取得3胜2平1负的战绩，占据优势。其中球队3次主场作战保持不败，并且3场比赛一共打进了7粒进球，球队进攻端发挥出色。阿贾克斯青年队是荷乙唯一一支保持连胜的球队，实力相当强劲。瓦尔韦克最近6场客场比赛被对手打进至少两粒进球，防守弱不禁风，此役客战恐怕只能缴械投降。随着盘口的深入，即时上盘过渡到球半/两高水盘，当前让步力度相当强硬，阿贾克斯青年队备受外界的一致认可和支持，盘势对主胜利好。综合来看，本场比赛阿贾克斯青年队有望勇夺联赛四连胜。

竞彩让球胜平负推荐：让胜

亚盘推荐：阿贾克斯青年队

比分参考推荐：3-0 、3-1

每日精胆

AI投身赛场发掘下一个体坛巨星

本报记者 刘 艳

英国拉夫堡大学的研究人员和切尔西足球俱乐部联合开发了一套AI教练和球探系统，通过收集、分析球员近几个赛季的数据建模并科学训练球员。研究人员预计，未来两年内AI或将取代部分教练的工作。

获取训练场及体育赛场上的数据、根据球员的特点制定赛前战术、赛后对技战术进行复盘……虽然AI在不断证明为体育产业带来增值的能力，但很多人还是不相信，AI短期内能代替人类教练。

体育的魅力在于比赛过程的千变万化和所有参赛者处于同一公平公正的比赛环境和规则中，当让训练变得更科学成为AI加持的第一诉求，新的矛盾摆在了眼前，体育精神是否已经改变。

发现可能被忽视的人才

越来越多的运动队开始花费大量精力用于收集、整理以及分析历史数据，希望从数据蕴藏的“秘密”中发现趋势、规律，以发现更好的人才，更科学地训练运动员，更多机会赢得比赛。

拉夫堡大学研究人员开发的这套AI系统有个关键诉求，希望教练和球员可以赛后反思行为，逐步提高决策能力。

微软(亚洲)互联网工程院副院长李笛对科技日报记者说：“基于强化学习，通过反复训练，直到系统做出正确的事，人工智能的大多数决策系统并不神秘，收集海量数据是前提。”

这让AI在围棋等棋类游戏上越发技能出色，阿尔法狗(AlphaGo)又在今年5月中国乌镇围棋峰会上以3∶0胜了世界围棋冠军柯洁，保持了连续60多局不败的纪录。

而拉夫堡大学使用AI模仿学习技术建模，也是希望通过分析大量的历史数据，理解球员潜在的决策策略，模仿学习人类教练的战术。

但是，给球员和教练建模非常困难，不是所有人类的决策行为都可以写到计算机程序中，人在制定策略时，难免带有个人主观想法或偏见。

为了让计算模型更切合实际，更接近于人类决策，它所基于的历史数据就要尽可能准确地反映现实世界，不仅应该包含球员如何跑位等技术细节，捕捉球员的疲劳程度和比赛心态，也被拉夫堡大学纳入球员和球之间相互运动关系的模型中。

发现下一个明星运动员一直以来都是一门科学，人工智能已经表明，它可以发现那些原本可能被忽视的人才。拉夫堡大学计划开发衡量球员能力的系统，并计划在未来两年内完善其功能。

IBM全球赞助和客户服务部门副总裁诺亚·赞克说：“对人工智能技术来说，体育行业是一块良田，机遇非常之多。不论是涉及商业运营还是球员个人的数据分析都适合应用人工智能。”

资料图：民众体验人工智能机器人。中新社记者 杜洋 摄

体育行业数据分析最有价值的方法

从现有的比赛中提取最优战术，分析人类策略并加以利用，规避运动员训练和体育赛事的某些不足，人工智能技术正在为体育行业开辟出一条崭新的道路。

微软CEO萨提亚·纳德拉说：“世界上恐怕不会有任何一个其他的产业像体育一样，被数据和电子科技如此彻底地颠覆掉了。”

从2006年起，澳大利亚创业公司Catapult Sports就开始监控和记录运动员的跳跃能力、打击力及睡眠质量等，希望凭借这些数据确定是否替换人员、如何避免运动员受伤及组织训练等。

NBA负责IT应用的高级副总裁肯·迪根纳罗透露，NBA已建立了一套完整的数据计算系统，能在人类无法量化的比赛中挖掘数据，并通过机器学习进行数据建模。

微软推出的Sports Performance Platform平台，是一套解析运动员训练、比赛表现的数据化管理系统，可以为运动队或者运动员提供基于运动层面的分析数据和解决方案，目前已有西雅图帝王女足、皇家社会、本菲卡以及澳大利亚板球队开始使用这套系统。

虚拟现实(VR)和增强现实(AR)自去年成为科技行业的热词后，英特尔正利用强大的计算技术和虚拟现实专属方案，将生动逼真的虚拟现实体验和360度回放视频带入体育赛场。

更关键的是，足球运动员的训练体系的建立，离不开大数据分析与处理，而英特尔等科技公司的种种努力已让体育赛事开始了最核心的改变。

一直以来，教练们为寻找运动员赛场失误、研究对手“战法”，借助的手段是反复播放比赛视频片段，当360度视频与VR技术走近赛场后，更多的细节可以被记录、发现，并形成一个相当庞大而丰富的数据库，借助AI进行分类分析和匹配查找，可以为运动员训练和赛场策略制定提供更科学的手段。

2010年世界杯，章鱼“保罗”因为“预测”比赛结果，成为章鱼界的网红，今年的世界杯赛场上，AI技术广泛应用，AI取代保罗开始预测比赛结果，虽然预测未必精准，但人工智能时代的第一届世界杯，让人们看到，AI已经是体育行业相关数据分析最值得信赖的伙伴。

原竞赛公平原则遭到挑战

AI快速进入体育产业，意味着人类可以藉由科技突破更多体育极限，但也让很多人感到困惑。

布拉德·皮特出演的运动题材电影《点球成金》根据真实事件改编，讲述了美国奥克兰运动家棒球队从一支弱旅逆袭的故事，人工智能扮演了重要角色。

而NBA金州勇士队登顶NBA总冠军之路，和发现著名球星斯蒂芬·库里，及在球员的日常训练及临场战术的调整中对大数据、人工智能的运用密切相关，因为大量高科技的投入，勇士队被业界称为“NBA中的谷歌”。

这两支球队引发业界诸多争议的焦点则在于，我们是否应该借助人工智能来为人类体育赛事出谋划策，甚至对比赛的结果产生关键影响？当比赛在一定程度上变成人工智能的较量，体育精神是否已失去？

“场上发生的每一件事，每一场比赛的TB级数据都在被收集，这才是真正令人兴奋的地方。”美国职业棒球大联盟球探和棒球数据分析师阿里·卡普兰说：“在某些情况下，它给了你从未想过的洞察力，而这些情况可能会改变游戏规则。”

许多行业，人工智能一旦出现，人类将难以望其项背，而体育被认为是“机器换人”最难波及的领域之一。一些体育联盟、球队大胆尝试应用AI等新技术进行的变革，让教练员喊出的每个指令，运动员的每个动作，都成为可以回溯的痕迹。

当人工智能不断地观察人类，调试、训练、提升自己的能力时，并非所有的人都对未来满怀期待。

科技公司及组织正热情万分地将AI用于体育赛事，虽然短时间内人工智能对体育的影响还难称颠覆，但技术如何利用、分寸如何把握、那些没有条件使用先进技术的国家或团队是否面临不公平等问题已被摆上了桌面。

游戏规则已遭挑战，科技监管还是空白，进化的AI与曾经的竞赛公平原则该怎样科学调整？

或许，这主要取决于人们想从体育赛事中得到什么。

版权声明：如涉及版权问题，请作者持权属证明与本网联系

来源：科技日报

多多竞彩旗舰店大神高赔稳稳连红，就是红的你触不及防！今日店里大神陪你们一起浪过愉快的周末 三串四 暴击一下你就知道！他喜欢打四串五 赔率高 容易中 这就是有实力的玩法

近期五投四中 奖金三十几万 这样的人可以好好的跟着做计划 稳定盈利的！多多在前面就说过了 是最不喜欢倍投的人 我的计划表都是均注 均注跟单能保证你的稳定盈利和防止你的无脑上头倍投 相信玩球的朋友都知道 倍投有多严重 一般人是根本吃不消的！玩球想要盈利 就要跟对人 稳定的计划 稳定的资金规划 确认过眼神才能遇见对的人嘛！

多多的千元不倍投计划表 你们可以清楚的看到盈利亏损

在这还有件事多多想要说下：目前店里想找一些优秀的发单人 能带给兄弟们稳稳幸福的人 只要你有实力有梦想有才能 多多这里可以给你一切你想要的 独乐乐不如众乐乐 大家的幸福才是正真的幸福 有想法的朋友可以私聊多多！

下面给大家带来今日公推：

周日046 尤文图斯 VS 桑普多利亚

比赛时间：2018-04-15 23:59:00

亚盘盘口：0.80 半/二 1.10 （初）

比赛分析：

本周末，意甲第32轮全面开战，其中尤文图斯将会坐镇安联竞技场迎战桑普多利亚，届时欧冠被禁赛的迪巴拉将会重返首发阵容，而缺席了近2个月的贝尔纳代斯基也将迎来复出。这场比赛虽然看似是一场十分普通的比赛，但对于尤文而言却并不一般，首先目前尤文虽然暂时领先次席的那不勒斯4分，但鉴于两队在接下来还有一场榜首大战，因而倘若尤文在其余的比赛稍有不慎，仍有可能被那不勒斯再次反超，从而失去夺冠的主动权；其次，尤文刚刚在周中的欧冠因为补时阶段的争议点球而饮恨遭到淘汰，目前正处于悲愤之中，本场比赛势必会拿对手来泄愤；再者，恰好本场比赛尤文的对手是曾经在首回合赢过他们的桑普多利亚，于情于理尤文都要避免被对手双杀的尴尬，尤其在桑普多利亚近期状态不稳同时客场战斗力不佳的情况下，更是只许胜不许败。球探大数据显示亚洲数据公司为尤文图斯开出了球半两球盘，同时水位方面以中低水起步，在充足的盘口阻力以及水位的合理控制下，说明机构对尤文还是予以了极大支持，其中部分机构甚至在后期升至两球盘，可以看出对尤文赢球还是十分忌惮的，毕竟最近两次主场交锋尤文分别对桑普多利亚取得了4-1和5-0的大胜，优势十分明显，结合欧赔方面胜赔仅有1.20的低位以及赔率组合折合亚盘为两球盘与实际盘口出入不大的情况，此役看好斑马军团复仇成功。

竞彩胜平负推荐：胜

竞彩让球胜平负推荐：让平、让胜

竞彩比分推荐：2-0、3-0

感谢大家对多多的支持和信任，谢谢大家！有想法的可以私聊多多！

2002年奥克兰比利·比利的团长以将保龄球黑客帝国用于棒球的“弹球”而备受瞩目。奥克兰大胆地打破了“投资少的球队无法取得好成绩”的偏见。这是美国职业棒球大联盟中“数字”和“统计”有多么强大的例子。现在时代的潮流已经超越了“弹球”走向了大数据。分析加工量的历史数据，掌握有意义的流向的“大数据”已经在现实棒球中被广泛使用了。下边介绍美国职棒大联盟的最新大数据分析事例因美国中部中小城市匹兹堡为因缘的派里兹到年为止一直没能参加季后赛匹兹堡的球迷数量比其他大城市少。曾是城市最大成长动力的钢铁产业实际上已经倒闭球迷们没有余力进入棒球场球队的少收入因未能抓住大型FA成绩下滑而反复出现恶性循环

尼尔·亨廷顿(Neil Huntington)团长于2015年首次雇用了“大数据专家”。匹兹堡利用大数据计算出当对方击球手出现时应如何进行定型防守“Shift”的位置。还积极运用了分析投手投球轨迹的“皮奇·弗莱明”技术。结果匹兹堡投手们增加了投球率投手比以前投出的投球手少，但效率更高。2015年匹兹堡以98胜64负的成绩位居全国联赛中部第二名，经历了季后赛。这是年来首次取得的壮举匹兹/Rg堡大胆选拔了KBO出身的野兽姜正浩，启用为3垒手的原因也是因为大数据所基于的统计根据。姜政浩在年赛季击球率为个分里个本垒打成功地进入了大联盟。

休斯顿也被选为活用大数据的球队休斯顿擅长于把数据融入到运动员个人的可行性上.休斯顿自从从新手起选出球员以来，就已经积极地利用了那个选手的过去数据。就算抓住FA选手，也要投入多少才能有效率的分析。结果休斯顿的战斗力在短时间内急速上升构建了王朝。2011年休斯顿队在球队历史上第一次失利。吉姆?克莱恩新球队主购买阿斯特罗斯后的第一件事情是雇用了一名电力分析专家.2014年体育插图杂志刊登了“2017年世界锦标赛冠军休斯敦”的封面.这不是莫名其妙的宣言这是休斯顿计划的大画面假如对上的话就可以认真瞄准大选的全力分析家介绍说结果那个分析是正确的。在世界锦标赛中休斯顿击败道奇队甚至获得了冠军。

直到年担任道奇队战斗力分析的Kayl Vanch表示：“数据分析是休斯顿冠军的核心。球探，运动员的发展，球员的价值数据比教练在操场上打球、改变投手或者改变野兽的地位更明智得多。让决定成为可能。短短几年后，棒球的面貌发生了变化。”从曾拥有导演独有权力的投手交替等所有选择中已经出现了大数据提出的答案道奇·戴夫·罗伯茨导演也是活用“大数据”礼物的导演。只是他对2017，2018两次世界系列赛的胜负过于依赖数据做出了决定，结果却不好。也有人说“导演没有主心骨”。活用大数据做出的决定不能看成是100%符巨型数据的活用领域是无穷无尽的。在美国职业棒球大联盟大数据不只在电力分析上还广泛用于销售入场券相关商品等营销领域在赛场上花现金购买入场券的球迷们是特别难见到的时代粉丝们利用智能手机在应用软件中购买入场券并通过事先注册的信用卡进行结算在售票处排队的风景已经很罕见了。在赛场入口只要出示智能手机的条形码就可以入场。

最能利用大数据进行营销的球队是波士顿波士顿为消费者来到棒球场，坐在哪个座位上，买什么零食，以及到场时，制作了一种‘热映射’.其目的是了解球迷的趋向在下次球迷来到棒球场的时候提供更好的环境如果外场的粉丝们独有啤酒消费多的话，会安装更多的推销员，帮助粉丝方便，甚至创造收益。波士顿虽然使用了美国职棒大联盟最旧的球场可这相当于是给球迷们提供最好的服务。 赛季世界锦标赛冠军波士顿在相关商品销售中也大获成功这是继年过后最近年连续四次夺冠波士顿过去对世界系列相关商品的销量有特别大的资料以此为基础准确预测了对年相关商品的需求其结果是大部分商品在没有库存的情况下被卖出的成果。在寒冷的波士顿，与道奇队相比，他们能够制作更厚的连帽衫、夹克等多种多样的商品，这也是粉丝们的取向，多亏了她们掌握的把握。

本文作者为新英体育现场团驻纽卡斯尔记者刘锴

算法、统计模型、数据分析，身处大数据时代，这些名词你肯定不会陌生。数据在生活中起着愈发关键的作用，在体育领域也不例外，现在，足球已经逐渐成为一个数字的游戏。

前南斯拉夫足球教练武亚丁·博什科夫曾经说过，“足球因简单而美丽”，这名已故老帅曾在上世纪70年代末和80年代初执教过皇家马德里等多支西班牙球队。

博什科夫还有一句名言，“足球就是足球”，他用这句话精确地表达出了足球运动复杂的简单性。足球从表面上看非常容易理解，任何人都敢于发表意见，而它又是如此迷人，隐藏着无数变化，常常让人无法预测。

但在博什科夫说出这句话时，他忽略了一点，那就是有朝一日足球所谓的简单性会被测量到一分一毫的程度。

现在，足球世界中的数字不仅仅局限于比分、时间，控球率，传球次数，传球成功率等都是现在最常见足球名词。

现在对于守门员来说，在面对点球时判断方向并不仅仅是一种本能，更是一种数学算法，从巨大统计数据中判断罚球队员的习惯可能有时比本能判断来的更准确，如果一名球员将75%的点球都罚到球门的一侧，你认为守门员会怎样判断？

足球数据统计最早记录源于一个名为查理斯·瑞普的皇家空军退役指挥官，同时他还是一名会计。

在1949年，Swindon Town又输了一场比赛，这是那个赛季他们一直在经历的事情，沮丧的瑞普在下半场拿出笔记本，在上面记录下球员的表现——他们的位置，动作，及一些基本的数据，从中他发现了一些他认为可以帮助到球队赢球的重要改变。

他的想法超前了几十年，Swindon Town并没有理会他，但西伦敦球队Brentford注意到了他，那时他们正面临保级的压力，随即瑞普被任命为顾问，在他的帮助下球队改变了命运，并在赛季结束时保级成功。

尽管他的方法取得了良好的结果，但是却遭到相当凶猛的嘲笑，他的数据表明，大部分的进球都是小于三次的传球的结果，所以他推荐在当时备受鄙视“长传冲吊”战术，夺下球权就向前传，并且期望你的前锋赶在对方后卫之前将球送进球门。

后来他开发了一套数据收集系统，并收集了60、70、80年代合作俱乐部的大量数据，因此他被认为是最早的足球分析师。

在1992年英超成立后，Sky Sports的转播合同为联赛和俱乐部带来了大量的金钱和曝光度，这也催生了一批足球数据公司，Prozone成立于1995年而大家更为熟知Opta也在次年成立。

著名的足球游戏《冠军足球经理》的数据库中总的球员人数达到60万人之多，整合这些数据是一项庞大的工程，FM的负责人表示他们的工作人员遍布51个国家140个联赛，其中2250家俱乐部被他们深入研究过，每位球员都拥有250项数据，其中有47项呈现在游戏界面当中。

现在的足球世界中，一些主帅对于数据分析对于球队的帮助深信不疑，现任埃弗顿主帅，前英格兰国家队主帅“大山姆”阿勒代斯就是其中代表人物。

早年他曾在美国踢球，他发现共用训练基地的NFL球队坦帕湾海盗队经常利用数据分析制定战术，并对此产生了浓厚的兴趣。

当Prozone成立后，已经制杖教鞭的他立刻成为了首批客户并且订制了特殊版本，还雇佣了一个年轻的高学历团队专门进行研究和分析，在03-07的英超中，他的富勒姆始终保持在英超的前八位。

而在大山姆当年组建的分析团队中，还有三人活跃在英超世界中，他们分别成了曼城的数据分析总管，技术球探总监及利物浦的转会总监。

凡事都有两面，有些教练并不接受或者说不完全接受数据带来的直观的改变，他们认为带领球队获胜完全是依靠他们的本能而不是那些看起来怪异的数据，在足球世界中，数据分析的采用还是一个缓慢的过程。前热刺主帅博阿斯在赛后发布会上表示过他从来没有使用过Prozone，并且解释不使用是因为不相信。

直到今天，还是有人在批评查理斯·瑞普的长传球哲学，他们认为他的数据收集太过原始无法得出有效的结论，但不可否认的是，他的理论是现在足球数字游戏的基石。可能在不久的将来，一支球队在主场输掉三分之后，被球迷们高喊下课的对象可能不是主帅而是球队的数据分析人员了。

郑重声明：本头条号所针对的都是正规国家体育彩票，或者对国彩赛事进行的分析，所提供的思路供彩民朋友们参考，也希望大家遵守国家法律，理性的去购彩，支持国家体育彩票事

今天温州这边突然下起来暴雨，吵醒还在与周公女儿见面的小编，接着迎面闻到了一股收米的味道！

原来是本小店昨天一位客户在西班牙国王杯比赛中，以一单8元小博，竟然命中了超过近10w的奖金。本小编一开始还不怎么相信，但是一看到单子，小编也是醉了，到底是什么样的方案，让小编带着大家一起去瞧一瞧！

这位幸运的彩民，成名命中了8场比赛，国王杯与美职联赛,成功摸到的庄家的屁股，博中了大奶，8元本金，9w8的奖金，昨天01-05 5场国王杯出了5场的客胜，真是对国王杯的套路真的是摸得的很透彻，，羡慕至于小编还想到一个问题！这位大兄弟在发现前面7场全中后，怀着怎么样的心情去看美职联赛，还是一觉起床发现自己收米了这个惊喜呢？而且小编刻意回顾了下比赛，发现84分钟主队彩惊险打进全场第一个且唯一一个进球！

真像看看这位大兄弟但是的情景，让小编脑海中不住自动脑补当时画面！不知道各位会怎么想???

好了，为大家献上实票：

店里高玩真不少，本小编也要努努力了，今天看好一单，附上自己的实单推荐：

为大家献上本人对于今天比赛的一些小小看法：

周四002 奥萨苏纳 VS 阿尔巴切特

比赛时间：2017-09-08 星期五 4:00

亚洲盘口：0.90 半/一 0.92 (初)

比赛分析:

西杯第二轮比赛，奥萨苏纳坐镇主场迎战阿尔巴切特。奥萨苏纳上赛季西甲一季游，最终录得4胜10平24负的成绩，以倒数第2的身份降回西乙。新赛季奥萨苏纳未尝胜绩，开局低迷。三轮联赛过后，奥萨苏纳场场丢球，防守端的漏洞拖慢了球队的前进脚步。阿尔巴切特是本赛季西乙升班马，3轮联赛过后录得1平2负的战绩，而且期间一球未进丢了4球，攻防两端发挥均差于主队。阿尔巴切特实力有限，3轮联赛在场面上均处于下风，最近一轮全场控球率甚至不足4成。另外3场比赛他们总共只录得4脚射正，锋无力的缺点暴露无遗。球探大数据显示亚洲数据公司普遍以奥萨苏纳主让半/一高水起步，随着盘口的深入，当前半/一盘面是双方历史最深的让步，机构对主队的实力表示认可和支持。而即时上盘水位有持续下调现象，机构强化了奥萨苏纳的主场优势，给予上盘充足的支持力度。综合来看，本场比赛奥萨苏纳有望在主场克敌制胜。

竞彩胜平负推荐：胜

在这本小编又要啰嗦两句了：彩票这种东西希望大家都能够去理智的购彩，千万不要上头，希望人人都把彩票当成娱乐的工具，而不是当成赌，再次奉劝各位大兄弟，千万不要让自己陷进去！

更多精彩推荐，关注头条号（球场侦探）获取大神每日推荐

最近，雷速体育这个名字在体育行业内被越来越多的人提及。这支体育领域的新军在短短两年时间内迅速崛起，优秀的产品体验、令用户惊喜的产品功能及强大的技术支持能力，帮助雷速体育快速扩张着市场份额。

但是，在雷速体育的快速发展背后不为人知的是，ResonSports体育大数据依靠其自身掌握的核心数据处理技术，一直在为雷速体育提供全面的体育数据服务，尤其是面对雷速体育每日数千万级的体育数据吞吐量，ResonSports体育大数据依旧为雷速体育提供着稳定全面即时的体育数据服务。

经过两年和雷速在C端产品的沉淀，现在的ResonSports体育大数据，已掌握了成熟完善的体育数据支持技术，提供足球、篮球两大项赛事包括即时数据、历史统计分析、百家赔率、动画直播、情报优劣势分析等数据支持。

面对B端客户，现已实现所有足篮球数据的全平台api接口化，而且支持全套体育数据api接口的定制化服务，并且支持多种语言环境数据，可直接对接网站和手机app，方便您在用户端的数据快速部署，接口接入事宜，详询ResonSports客服。

而且在数据方面，ResonSports与欧洲多家数据服务商合作，拥有丰富的数据来源，经搭载云端传输的实时技术统计引擎对比整合处理，每场比赛择最优数据呈现。运营层面，ResonSports拥有十余人数据维护团队，全年365天7*24小时进行数据监控维护，保证数据的准确性与即时性。技术层面，ResonSports有着来自国内外各大厂资深工程师组成的技术团队，他们在体育数据处理方向有着非常丰富的经验。

凭借着兄弟品牌雷速体育在业内良好的口碑及强大的影响力，ResonSports已和百度体育、英超球队哈德斯菲尔德等多家机构达成合作关系。在体育产业崛起、体育数据产业还是一片蓝海的国内市场，他们相信会有一片属于ResonSports的广阔天地。