距离里约奥运会开幕只有两天了。 尽管里约奥运会的各项服务饱受诟病，但我们仍然相信这将是一届精彩的奥运盛会。 中国代表团的首场比赛昨天开始。 中国女足0:3巴西女足。 虽然开局并不好，但我们相信中国队的运气不会差。 今天我们要用大数据的方法来预测奥运奖牌榜的走势。
一起来看看各大媒体专业人士，分析一下预测的金牌榜单吧。
数据参考一般是历届奖牌榜历史数据、各国总人口、国民生产总值、各项经济数据、过去一年各项国际赛事的成绩，以及业内众多运动员和教练员采访的信息。 建模方法的总体思路是：用历史数据作为先验分布，然后不断加入最新的GDP、人口、经济、国际冠军数据来更新我的初步预测。 一个金牌，或者gdp大幅增加，再给他加一个2016年奥运会金牌总数，一年之内人口急剧下降，人口就会多减几块钱，不断调整模型，直到达到最后的预测奥运会前夕。
上图是几个著名的金牌预测：三个中有两个预测美国第一，一个预测中国第一，第一个预测美国41枚金牌，中国为31，俄罗斯为21，等差级数为10。 第二个预测美国35，中国32，俄罗斯23，美国和中国的差距很小，俄罗斯远远落后。 第三个预测中国前39枚金牌，美国35枚，俄罗斯25枚，中国小胜美国。 三种预测唯一统一的是俄罗斯排在第三位，第一位基本上只能是中美之争，就像现在的世界经济一样。
国际奥委会官方数据提供商和荷兰知名体育数据统计公司也经过科学分析，给出了奖牌预测榜单。 在这份预测榜单中，中国代表团将继续以28金28银20铜位列美国队之后位居奖牌榜第二位，但金牌数和奖牌总数相比均缩水10%。与伦敦奥运会。 和 12 件。
紫城全球联盟机构普华永道也公布了里约奥运会各国奖牌榜预测报告。 预计美国将获得108枚奖牌2016年奥运会金牌总数，位居奖牌榜首位； 中国队以98枚奖牌位列第二，预计比上届增加10枚奖牌； 本届比赛少了11枚奖牌。 此外，它利用大数据预测本届奥运会各国获得的奖牌数，还有四大发现：
第一，上届东道主英国在伦敦奥运会上获得了65枚奖牌，但今年恐怕将失去主场优势。 预计只获得52枚奖牌，比上届减少13枚，保住第四名。
其次，尽管2023年奥运会东道主巴西经济存在问题，但凭借主场优势，今年有望比上届多8枚奖牌，以25枚奖牌总数排名第11，紧随意大利之后.
第三，印度有望获得比去年翻倍的奖牌，以12枚奖牌总数排名第19位，一举超越肯尼亚、牙买加和新西兰。 不过，印度和中国都拥有超过13亿的人口，但印度的奥运奖牌数却远远落后于中国，未来还有提升的空间。
第四，奖牌预测榜前30名的国家预计将获得今年奖牌总数的80%，这也反映了全球经济的现状。 前30位国家的GDP约占全球GDP的80%。 美国和中国这两个经济强国，在2023年里约奥运会奖牌榜上仍将是前两名。
通过各种预测，基本可以确定，本届奥运会的焦点一定是中美之争！ 加油中国！
除了奥运奖牌榜预测，单项项目也成为大数据预测的方向。 中国队的金牌优势依然集中在跳水、乒乓球和羽毛球项目上。 三大项目仅失男子双人10米跳台和羽毛球男双两枚金牌。 张继科和刘诗雯被认为夺得男单和女单金牌，而羽毛球男单则被谌龙夺金，林丹夺铜。 中国体操队和举重队的奖牌数会缩水，男子个人体操输的更多。 射击队将失去3枚金牌。 在伦敦奥运会上崛起的中国游泳同样不被看好。 男子400米自由泳卫冕冠军只有孙杨被看好，擅长1500米自由泳却意外丢金。
中国队将在花样游泳和自行车项目上取得历史性突破。 花样游泳双人项目黄雪晨/孙文艳有望夺金，中国自行车女队也有望夺得自行车项目的历史首金。 三大球类项目中，只有郎平率领的中国女排有望夺得一枚铜牌。
虽然各种预测很热闹，但竞技体育最大的魅力就在于不确定性。 注定这些预言不可能完全准确。 再过两天，奥运会将正式拉开帷幕。 到时候，让我们拭目以待，看看上面的预测到底能猜对多少。
大数据在体育界的应用，早已不仅用于预测奥运会，还应用于其他比赛领域，并取得了丰硕的成果。
大数据与NBA
NBA可谓是大数据产生的沃土，也是大数据分析的最佳实践者。 NBA会对每场比赛进行详细的统计，可以提供球员个人的查询，也可以比较两名球员，包括进攻和防守的表现。 NBA不仅统计了所有球员的得分、篮板、助攻、盖帽、抢断、失误、犯规等一系列场上数据，还提供了场上效率和得分区域的分析。
例如，NBA在30支球队的比赛场馆安装了ICE球队分析追踪系统。 相机每秒可拍摄 25 张照片，每张照片都有时间戳。 计算机可以将这些数据与游戏流媒体源进行比较。 连接在一起以在 90 秒内提供报告。 该应用程序通过结合视频和定制报告重新创建数据以深入分析团队详细信息。 该系统可以产生和计算球员指数信息和3D模型，帮助球队更好地了解统计数据和比赛过程的重要性。
ICE还可以测量球员的无球移动和球员间距，系统现在可以计算速度、距离参数和能量区效率，同时计算力量、爆发力和耐力，查询球员间距、射门轨迹和射击区。 这些数据都将成为NBA球队赢得比赛和争夺总冠军的体系的一部分。
比如，通过对詹姆斯大数据的分析，我们可以了解詹姆斯的打法和习惯：詹姆斯在篮筐左侧运球时，选择多投篮； 当他在右侧篮下的时候，主要是突破上篮……洞察这些数据，教练就可以制定有针对性的防守詹姆斯的方法（当然，能防得住是另外一回事或不...）。
如今，NBA 几乎每支球队都有数据分析专家。 他们基于数据统计分析，对比赛日、选秀大会、交易决策提出重要建议。 在这些数据专家的帮助下，将精力花在数据分析上的选手队伍的胜率已经远远高于不进行分析工作的队伍。 这就是大数据分析的力量。
大数据与网球
无独有偶，大数据在网球运动中的应用由来已久。 现在包括四大满贯，还有中网，大数据技术也融入其中。
同样，大数据在网球运动中的应用也有两个方面。 一是提升观众体验，二是为玩家提供数据分析，制定战术，增加胜率。 比如一个“关键制胜因素”大数据分析，就是对两名球员的历史交锋数据进行分析，制定球员赢得比赛的关键指标。 以2023年温网为例，“关键取胜因素”是为德约科维奇和穆雷找出三个关键取胜指标：德约取胜的三个关键指标是：4-9的胜率、Ace数球数、回球成功率； 穆雷的三项指标是：接发球得分率、二发成功率和发球成功率。
而“比赛统计”则是获取主要的比赛统计数据，如ACE球、制胜分、双误、非受迫性失误、网前得分、破发分等，涵盖所有细节，并将这些数据展现在球迷面前，粉丝可以轻松获取感兴趣的数据。
如今，网球运动员之间除了技术的比拼，还有技术的比拼。 几乎每个大牌选手的背后都有一个服务团队，由1-2名数据人员组成，负责收集和分析选手及其竞争对手的信息。 教练和球员提供战略支持。
