涕零
1. 大数据能分析出假球吗
对很多朋友来说 买iPhone很大程度是因为它的操作系统 不过除了流畅之外 它还有一些有意思的功能 今天整理了 10 个藏得比较深的 不知道你知道多少个 好了，直入正题 – 01 – 计算器横放 平时我们看到的计算器都长这样 但你知道吗？ 横放以后，它长这样 – 02 – Safari 的阅读模式 Safari 的阅读模式绝对是看文章的利器 不信可以看看下面的效果图 – 03 – 锁屏界面拖动音频进度 听歌时 只用拖动上面的小圆点 即可调节音频进度 – 04 – 摇一摇撤销输入 在手机上码字时如果写错了 只用摇一摇 即可撤销输入 – 05 – 修改 AirPods 的触动感应 如果你也买了 AirPods 那么可以修改它的触动感应条件 比如轻点两下左边耳机 实现暂停 – 06 – 调整灯光亮度 手电筒绝对是高频功能 用力按下 可以调节亮度 苹果给「用力按下」取名为 3D-touch 它还有一系列用法 比如买东西时 快速调出付款二维码 又比如 在锁屏界面用力按下「×」 则可以清空通知 – 07 – 搜索相册 iPhone 的相册功能 已经能够识别图片元素、地理和时间信息 例如 – 08 – 图片标注 我们可以直接在相册内 调用标注软件 这样的好处是 之后如果不满意 可以一键复原 举个例子 – 09 – 制作纪念视频 一年到头 去了哪些地方 有哪些好玩的故事 不妨将这些图片或视频整理为合辑 我们只用将它们放到同一个相册 然后便可以一键生成视频 以人物相册为例
2. 通过大数据预测出来的本赛季英超排名是什么样的
本赛季英超已经进行了三分之一了，而各大媒体也开始预测本赛季的英超排名。而近日，著名的大数据网站FiveThirtyEight就预测了本赛季英超最终的排名，其中曼城会超越利物浦最终夺得本赛季英超冠军，而利物浦只能排名第二。而切尔西和曼联获得欧冠席位，至于目前表现不错的热刺，只能去踢欧联杯了。不知道这个数据的预测和你想的一样吗？
当然，这些只是大数据预测的结果，真正的足球比赛永远不是数据可以左右的，毕竟足球场上意外太多，联赛赛场上的意外更多，球员的状态，球员的心态，主帅的战术，球队的运气，裁判的判罚等等都会决定比赛的走向，这些都是大数据无法预测的。就是不知道本赛季英超最终的排名是怎么样的呢？您认为和这个大数据预测的一样吗？热刺现在的状态，能否争冠不好说，但是争四应该没啥问题。
3. 大数据新闻：奥运进行时 体育赛事能带动哪些买买买
最近两周，国人关注的热点无疑是刚刚开幕的奥运会，为了更好地观赛，消费者们在购买零食、小吃、投影、电视等方面也体现了极大的热情。日前， 21世纪经济研究院、21世纪经济报系与京东联合发布了《2016中国体育消费生态报告》，报告对世界杯、欧洲杯等知名体育赛事期间的消费行为进行了分析。数据显示，赛事期间，消费行为主要满足视觉的极致体验和味蕾需求。从人群属性来看，男性消费者的赛事关联消费力很强，全天购物不停歇。体育赛事的正确打开方式 极致视觉体验+满足味蕾需求知名体育赛事期间，消费产生了一定规律性的变化。以巴西世界杯为例，在2014年6月12日至7月13日赛事进行的这一个月内，京东全站的平板电视、啤酒、投影机等关联消费明显升高，同期比重占到了这两个月销量总和的57%、55%、53%。值得一提的是，大部分体育迷会选择提前消费赛事，在巴西世界杯开赛前一周，体育迷们就会各就各位开始囤货，所以在6月5日—6日会迎来第一波消费高峰，同期啤酒、平板电视销量占比分别升至5.4%、2.9%。此外，在欧洲杯期间，为了获得更好的看球体验，全国各地用户不约而同地选择了装备升级，并带动了京东平板电视销量大增。其中，广东、江苏、北京、上海、四川、山东贡献了全国接近一半的销量。在40英寸以上的大屏电视消费中，宁夏、新疆、甘肃等西北地区涨幅最大，表明西北汉子更愿意为极致的看球体验买单。除了追求极致视觉体验外，观赛时，味蕾的需求也是不容忽视的。京东数据显示，欧洲杯期间，各类食品销量明显提高，其中环比增速最快的是烧烤小吃和快餐简餐，增速分别为56%、87%。同时，不同地区的“深夜食堂”也各具特色，北京、重庆、杭州最爱喝红牛提神；深圳、武汉爱用花生、瓜子类小吃刷夜；广州、宁波、天津则是资深啤酒党。体育赛事能带动哪些买买买。体育赛事期间 男性比女性更爱买买买奥运、世界杯、欧洲杯等备受关注的赛事，激发了男性消费者“剁手”的潜质，四年一度的欧洲杯带动了体育迷的购物热情。欧洲杯淘汰赛期间，京东用户活跃度明显提高，从早5点至次日0点，购物完全是不停歇的节奏，并在晚10点附近出现购物最高峰。而世界杯期间，北京、上海、广东的足球迷们消费最集中。以啤酒消费为例，北上广分别贡献了全国20%、12%、11%的销量。
4. 大数据能否造就下一个世界杯“预言帝”
大数据能否造就下一个世界杯“预言帝”
四年磨一剑，世界杯正如火如荼。每届世界杯都会诞生很多新鲜的话题，但万年不变的是对比赛结果的预测。上届南非世界杯，章鱼“保罗”以精准的结果预测而一炮而红，那么在本届巴西世界杯上，谁又能接过“保罗”的接力棒，成为下一位“预言帝”呢？
如今这个问题已经有了答案，那就是看似神秘的“大数据”。
“大数据”和“世界杯”，一个是IT技术，一个是体育，这两者看似风马牛不相及。对于足球运动来说，尤其世界杯赛场，充满了无数的不确定因素。天气、球员状态和心理素质、技术、战略、裁判、各种突发事件、当然还少不了运气，这些都能够成为左右赛事结果的因素，世界杯上的爆冷和黑马并不鲜见;而大数据分析是以数据为基础，对结果的预测实际是有迹可循，有着很强的规律性。那么，大数据这种理性的科学，碰上世界杯这项充满变数的运动，将出现怎样一种结果？
世界杯还未开赛，我们暂且不去讨论这两者将会擦出怎样的火花，我们先来看一些“大数据”在体育中成功应用的例子：
大数据和NBA
“勒布朗?詹姆斯在热火和马刺的这场比赛中出场38分钟，投篮22次14中，三分球三头三中!篮板球10个、助攻3次、抢断2次、犯规3次，得分35分!”。
NBA可谓产生大数据的一块沃土，也是大数据分析最好的实践者。NBA会对每场比赛进行细致的数据统计，可以提供单个球员的查询工作，还能对比两名球员，包括两人攻防中的表现。NBA不仅统计所有球员得分、篮板、助攻、盖帽、抢断、失误、犯规等一系列场上数据，还能提供场上效率、得分区域等分析。
例如，NBA 联盟在 30 个球队的比赛场馆安装了SportVU ICE 球队分析与追踪系统，SportVU摄像机每秒钟可拍摄 25 张图片，每张图片都有时间戳，计算机可将这些数据与比赛流媒体源连接到一起，在 90 秒内提供一份报告。
SportVU应用通过将视频和定制化报告结合起来，重新制作数据，进行深入的球队细节分析。该系统可制作和计算球员指标信息和 3D 模型，帮助球队更好地理解统计数据的重要性和比赛过程。
ICE 还能够测量球员的无球跑动和球员之间的间隔，该系统如今可以计算出速度、距离参数和能量区域效率，同时计算力量、爆发力和耐力，查询球员间隔、投篮轨迹和投篮区域。这些统计数据都将成为NBA球队获得比赛胜利、争夺冠军的体系的一部分。
比如通过对詹姆斯的大数据分析，能够了解詹姆斯的打法和习惯：詹姆斯在篮框左侧运球时，多选择投篮;而在篮框右侧时，主要用突破上篮…洞悉这些数据，教练就能制定出针对性的方法来防守詹姆斯(当然，防得住防不住是另外一回事了…)。
如今，几乎NBA每只球队都拥有数据分析专家，他们根据数据统计和分析，在比赛日、选秀大会和交易决定上提出重要建议，在这些数据专家的帮助下，花精力进行数据分析的球队胜率已经远高于不进行分析工作的球队，这就是大数据分析的力量。
但是，话又说回来，如果没有了詹姆斯，球队有再多的数据分析专家也是没用的…在一场比赛中，球队的实力依然是最重要的，但大数据分析也切实能为球队带来帮助，实力+分析，是NBA赛场决胜的关键。
大数据和网球
无独有偶，大数据在网球运动中的应用也是由来已久。如今包括四大满贯，以及中国网球公开赛，大数据技术也已经融入其中。
同样，大数据在网球中的应用也是两个方面，一是改善观众体验，二是为球员提供数据分析，制定战术为致胜加码。比如一项“关键致胜因素”的大数据分析是对球员双方的历史交锋数据进行分析，为球员制定比赛致胜的关键指标。以2013年温网为例，“关键致胜因素”为对德约科维奇对阵穆雷各找到三个获胜关键指标：小德获胜的三个关键指标是：第4拍到第9拍获胜率、Ace球数量、回球成功率;穆雷的三个指标是：回球得分率、二发成功率和发球成功率。
而“比赛统计”是获取主要比赛统计数据，如ACE球、制胜分、双误、非受迫性失误、网前得分、破发点等，覆盖各个细节，将这些数据展现在球迷面前，球迷可以轻易获得感兴趣的数据。以澳网为例，2013年2月澳网期间，有684457名球迷到现场观看了比赛;澳网网站有1410万绝对造访人次;澳网Social Leaderboard追踪到900多万涉及球员的Twitter。此外，澳大利亚网球协会在比赛期间获取了约60TB的数据和视频资源，本次赛事男子抽签127场比赛打了764盘。
而今，网球运动中球员间除了球技的比拼外，就是科技的竞争，如今几乎每个大牌球星背后都有一只服务团队，有着1~2名数据人员，负责搜集、分析球员及其竞争对手信息，为教练和球员提供战略支持。
大数据和世界杯
再说将要进行的巴西世界杯，大数据也已经冒出了头。国际足联已经公布了本届杯赛的11项数据统计，比如，本届杯赛共有236人参加过世界杯，包括20位前冠军，最年轻及最年长的球队分别是加纳和阿根廷，所有球员的平均年龄为27岁零5个月等等。
来看看其中是否有你感兴趣的：
236：总共有236名球员有参加世界杯的经历，其中西班牙为最，共有16人，乌拉圭及喀麦隆分别以15人及13人列在第2及第3位。时间跨度最大的是哥伦比亚门将蒙德拉贡，他出战过1994年世界杯。
100%：本届杯赛的32强当中，仅有一支球队全部由本国联赛球员组成，那就是俄罗斯队。英格兰的23人有22人出自本国联赛，仅替补门将福斯特来自紧邻苏格兰联赛。相对而言，本国联赛球员比重最低的球队是波黑、科特迪瓦、加纳以及乌拉圭，各自只有1人，比重为4.3%。
58：总共有58名球员将在世界杯期间迎来自己的生日，开幕当天(6月12日)，智利的伊斯拉以及澳大利亚的加莱科维奇将分别迎来26岁及33岁生日。本届杯赛最年长的蒙德拉贡将在6月23日满43周岁，梅西也将在世界杯期间年满27岁。
297：所有的736名球员来自297家俱乐部，其中英格兰28家为最，紧随其后的是德国的21家。贡献球员最多的是拜仁(15人)，紧随其后的是曼联(14人)。
20：所有参赛球员当中，共有20位曾经赢得过世界杯，其中上届冠军西班牙就占了16人，另外加上意大利的巴尔扎利、布冯、德罗西以及皮尔洛。
如果你想猜测世界杯中一些结果的话，是否能从这些统计中看出一些苗头来了？实际上，大数据分析所进行的正是类似人脑的这些分析和推断功能，但是机制要更加科学，数据来源也更庞大。
如果你看不出端倪，也不用着急，曾经精确预测奥斯卡结果的传奇分析师大卫?罗斯柴尔德(David Rothschild)通过大量的公开数据，如博彩市场、民意调查、社交媒体以及其它在线数据，以及世界杯历史数据，通过大数据分析手段得出了巴西世界杯的预测结果：巴西将夺冠，根据数据预测，巴西队的夺冠率达到22.5%，远远高于其他对手。随后依次为阿根廷、德国、西班牙、比利时。
这是否就是你心里的预测排名？
不能否认的是，世界杯是个充满变数的赛场，我们的预测结果也会随着赛事的变化而变化，这正也是数据参与的结果。大数据分析也是如此，随着世界杯开赛、数据的不断更新，预测结果也会有新的变化，也会更加精准。
除了大数据预测比赛结果，大数据也为本届世界杯参赛队的策略制定提供了支持。比如，一些团队正在使用像球门线和球跟踪技术此类的革新产品，这些技术可以在特定环境下测量球员的趋势从而提升球员的成绩。此外，视频分析技术使用关键字从比赛视频中检测和反馈特定行为的音频和视觉，让球队更加轻松的获得重要镜头的视频并建立“重点集”，以帮助球队对关键性比赛进行更有针对性的策略分析。
大数据说到底还是一门技术
如果大数据分析最终成功预测了世界杯结果，你是否会惊叹，世界杯都没有悬念了!少了很多的看头!不能否认的，大数据正在给体育带来一股颠覆性的力量，它在改变着比赛，也在改变着观众的体验，甚至会改变体育的观赏模式。
看到现在，也许您对大数据还是一头雾水，这种分析结果是如何实现的呢？归根结底，大数据还是一门技术，它并不神秘，是底层硬件技术、软件技术、分析工具共同作用的结果。比如NBA赛场中的SportVU ICE 球队分析与追踪系统就是架设在基于英特尔处理器的工作站上，得益于处理器的强大运算能力，能够在最短的时间内提供报告。
大数据分析中涉及大量的计算任务，比如计算球员力量、爆发力和耐力，篮球轨迹和投篮区域等，这需要计算机具有强劲的“芯”。如今，芯片制造商也在将产品向大数据任务倾斜，比如英特尔最新的至强E7 v2，主打的就是大数据分析，提供了更快的数据处理速度、支持实时高级分析功能、相比上一代提升3倍内存容量，提升4倍I/O以实现更出色的响应能力，为大数据分析提供了有力支撑。
所以，与其说大数据在颠覆体育，不如说是技术在颠覆着生活。初次听到“大数据”的人可能会觉得它很遥远，实际它正在改变着人们的生活，我们身处其中而不自觉。
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5. 用大数据的方式解读双色球会怎么样
1.可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。2. 数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。3. 预测性分析大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。4. 语义引擎非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
6. 大数据在nba中的应用
大数据，正在给体育产业带来巨大的变革。NBA已经走在了其他商业性运动联盟的前面，领先的大数据分析让伟大的运动传奇更具商业价值。能否有效利用数据这项战略资产，正逐渐将领导者和落伍者划分开来。“我很欢迎那些能起到作用的工具，尤其是因为我们现在生活在一个信息化的年代。”波什对“大数据”做出这番评价的时候，他所在的热火队正憧憬着三连冠的美梦。详解：大数据在NBA中的应用尽管在决赛中被上赛季功亏一篑而与冠军失之交臂的马刺成功复仇，并最终导致勒布朗出走重回骑士进而改变东西部局势，最终影响了整个联盟的格局。但是，正如圣城球队随着年华老去在联盟中愈焕发出新生机一般，这些年来，随着“大数据”在联盟运营和球队的发展方面发挥出越来越突出的作用，大家也开始越来越重视这项技术和理念。不止在 Google、Amazon 等互联网公司的高谈阔论里，不止在硅谷和各大高校的实验室、论文里，在 NBA 的赛场上，在联盟遍布全球的推广运营过程中，“大数据”的身影正愈加频繁，并扮演起愈加重要的角色。数字游戏在历史，或许从来没有一本书像《点球成金》(Moneyball)这样对体育行业产生了如此重大的影响。在这本书之后，大家开始对体育运动赛事中的数字趋之若鹜并越来越重视。一场 NBA 比赛共四节，常规时间计48分钟。一只 NBA 球队一赛季要进行82场常规赛，主客场各41场，而后东西部的各前8名进入季后赛，在7战赛制下，经过至少3轮12场比赛进入决赛。NBA 现在共有30只球队，一个完整的正式赛季约持续5个月，共有超过1200场比赛。这些数字定义了 NBA 的一部分，还有更多的数据使得 NBA 之所以成为一项越来越受大众欢迎的赛事。从某个角度而言，它的本质就是数字，很少有赛事像它一样有如此繁复庞杂的数据——不仅是球迷、媒体看得到的得分、助攻、篮板、命中率等，还有专栏作家们津津乐道的 PER(The Player Efficiency Rating，球员效率值，将场上球员的各项表现通过算法公式转化为综合的数值，现在已经成为衡量球员水平的重要指标之一)、Win Share 通过对球队胜场和球员表现进行综合考量得出的指数，反映了一个球员在球队获胜中的贡献亦即他对球队的重要性)等。对球队的教练而言，除了场上的表现之外，他们需要利用这些数据来了解球员的特点，帮助他们改进弱项发挥优势，然后以此制定场上的战术，并且根据球队的人员构成变化来推动球队风格变化来保持长久的竞争力。这样的案例在 NBA 中并不鲜见。将泰克斯·温特的“三角进攻”运用在公牛和湖人体系中并大获成功的菲尔?杰克逊，充分解放迪瓦茨和韦伯在“普林斯顿体系”下大放光彩的国王队，利用纳什和斯塔德迈尔的配合掀起的7秒快攻跑轰的太阳队，当然，还少不了根据 GDP 核心年龄增长和新成员加入而经历从 Inside-Out 变阵 Pick & Pop 战术的转型阵痛却最终修成正果的马刺队球员的能力和球队的配合转化为球场上的数据，而这些数据恰恰又成为场下教练和管理团队进行调整的重要依据，甚至可以说，数据不仅成为球员、球队以及联盟的导向，同时要成为它们的出发点。“如果更好的分析师都不能创造出优势的话，那么，谁行呢?更好的数据!”莫雷在《哈佛商业评论》上为数据的重要性摇旗呐喊。或许，全联盟中没有比火箭队的莫雷更迷信数据的球队经理了——尽管由于球队成绩始终无法突破，他的这份狂热与执著在联盟和球迷中都有着不小的争议——但，无法否认的是，他的这套数据理论正被越来越多的球队乃至联盟接受采用。NBA 同 ESPN 及 TNT 最近签订的9年价值240亿美元的转播合约让我们认识到 NBA 已经成为一个在商业上空前成功的体育赛事，在这份成功背后，数据正发挥着越来越重要的作用。
7. NBA的大数据非常完整，这些数据能全面反映球员的能力么
Nba的大数据确实厉害，但是NBA的大数据也只能衡量一些小的，一部全面的数据。不能够完全作为评版价权球员能力高低的标准！
临场发挥
不可否认真正能够衡量一个球员是好是坏的，还是要看球员在球场上的发挥以及临场作战的功效，毕竟所有的结果都要在场上体现，因此即使理论上的球员再好，也不能够保证他场上发挥的非常稳定，能够给球队带来很高的效率，同时在场上的特殊情况是否能够拯救球队，也成为了衡量一个球员是好是坏的一个标准，比如说曾经的麦克格雷迪创造的麦迪时刻就为球队争得了最大的奇迹！
8. 在nba，数据到底能不能真实全面的反映一个球员的能力
现在流行大数据，积累的数据越多越精确。当然，除了数据还有在大赛里面的发挥稳定性，以及对全队的精神鼓动作用。数据只能是其中的一方面。
9. 如何用大数据验证彩票开奖结果是否被人为操控
以双色球为例。
从2003年2月23日双色球第一期开奖起，至2016年11月3日，双色球共开奖2028期。
纵观2028期双色球号码，33个红球出现的频率，全都在3%左右徘徊，这和概率论的理论是一致的，也说明彩票号码的随机性。
当然，对于有着17721088种号码组合的双色球，严格的说，2028期的开奖数据真不能算是大数据，只能算抽样数据啦。每周开奖3期，全年平均开奖153期，理论上，需要11万多年才能开出所有组合。
从历史开奖数据上看，一等奖中奖注数在20注以上的有101次，30注以上的有43次，最高的中奖注数为117，于2012年中出。出现得比较多的，是4到9注的情况（共出现739次）。
这样的数字，对于1亿注左右的池子，是比较正常的。
彩票这样庞大的体系，要暗箱操作的话，其中环节太多，不出纰漏几乎不可能。
所以，结论是：彩票中心犯不着人为操控。
10. 大数据能分析出假球吗
个人觉得不太现实，首先需要对比赛作为假球的进行定义标准，而且是拿已经被定性的比赛作为标准。疑似的不能算，这个太主观了。但是这样的比赛数量较少，从大数据的角度来说并不容易作为支撑。然后分别对各个维度进行分析裁判：判罚尺度：这个最不容易说明问题，现在很多裁判吹假球是很难识别的。不能单纯从对某一方的执法严格作为判定标准。有的时候一些裁判明明收了A球队的黑钱，但在场面上很难看出来，甚至会对A方的吹罚更为严格。但是关键球上，机会球上给A队几次机会就足以改变比赛的结果。特殊照顾：比如延长比赛时间，照顾球队故意拖延时间睁一只眼闭一只眼，这些现象在普通比赛中也常有出现，所以也不容易作为参考标准。球员：球员状态：这个维度个人觉得最不靠谱，本身球员状态就是波动的。不能拿某一场比赛状态低迷，或者有一些知名失误就作为假球判断的参考系数。