数据挖掘_AFL in Victoria (维多利亚的足球联盟数据集)

victoria metrics 指标摘要：1.维多利亚指标的概述2.维多利亚指标的计算方法3.维多利亚指标的应用领域4.维多利亚指标的优缺点分析正文：1.维多利亚指标的概述维多利亚指标（Victoria Metrics）是一种用于衡量金融市场投资组合风险的指标，由John Hull 和Alan White 于1997 年提出。

这一指标以加拿大维多利亚大学（University of Victoria）的名字命名，是全球金融风险管理领域广泛应用的一种评估方法。

维多利亚指标的主要目的是帮助投资者在投资过程中，更好地识别和管理金融产品的风险。

2.维多利亚指标的计算方法维多利亚指标的计算方法相对简单，主要依赖于资产收益率的方差和协方差。

具体来说，它通过计算投资组合中各个资产收益率的加权平均方差，以及投资组合收益率与各个资产收益率之间的协方差，来衡量投资组合的风险。

计算公式如下：维多利亚指标= w1 * σ1^2 + w2 * σ2^2 +...+ wn * σn^2 + 2 * ∑(wi * σi * ρij)其中，w1、w2、...、wn 分别为各个资产的权重，σ1、σ2、...、σn 分别为各个资产的收益率标准差，ρij 为投资组合收益率与第i 个资产收益率之间的相关系数。

3.维多利亚指标的应用领域维多利亚指标广泛应用于金融风险管理、投资组合优化、资产定价等领域。

投资者可以通过维多利亚指标来比较不同投资组合的风险水平，从而作出更优的投资决策。

同时，维多利亚指标还可以用于评估金融机构的风险敞口，帮助监管部门监控金融市场的稳定性。

4.维多利亚指标的优缺点分析维多利亚指标的优点在于其计算方法简单，易于理解和操作。

同时，这一指标能够全面反映投资组合的风险状况，为投资者提供有效的风险管理工具。

然而，维多利亚指标也存在一定的局限性。

首先，它无法衡量投资组合的肥尾风险，即极端事件发生的概率。

其次，维多利亚指标在面对非线性关系时，可能无法准确评估风险。

数据挖掘技术在足球比赛中的应用一、引言足球运动是一种全球流行的体育运动，各国球队之间的比赛备受球迷关注。

为更好的了解球员表现，深入了解在每场比赛中的数据细节十分必要。

数据挖掘技术是一种数据处理的方法，从庞杂的数据中提取出有用的信号，该技术可以被应用在足球比赛中，获取数据并深度分析数据信息，对比赛进行精准的判断，以便教练制定更好的战术，球队更好的发挥。

二、数据挖掘技术的应用1. 数据收集在比赛过程中，数据收集至关重要。

传统的收集数据的方法是通过人工观察和记录球员的行为，并转换成数字、文字数据。

然而，这种方法效率低下且容易产生误差。

数据挖掘技术可以通过传感器、摄像头、计算机视觉等高科技技术，实现自动收集数据，并将收集的数据进行分析，得出比赛的各项数据，如球队、球员的战术、进攻方式，以及犯规等信息。

通过这些数据分析，教练可以更准确地了解球队或球员的表现，为制定相应的战术方案提供指导。

2. 数据分析数据分析是数据挖掘技术应用于足球比赛的主要环节。

比赛中通过选手、队员掌握的数据可以说明一场比赛的结果。

比如，球员的跑动距离和速度、球队的传球次数、射门数和犯规次数等数据可以被用来分析球队或球员的整体表现及其特点。

通过对比赛中球队和个人的数据进行深入分析可以得出更精确的足球见解，从而为教练制定更好的战术方案提供指导。

例如，教练可以评估群体和个人的表现，然后针对他们的表现调整战术。

再例如，根据某个球队的历史数据和最近几场比赛的数据来判断它的实力，预测该球队在未来比赛中的表现、比分结果以及最终结果等。

3. 预测足球赛果通过对比赛中数据进行深入分析，就可以预测比赛的结果。

根据球队和个人决策和执行条件的“数量级找同类”，对相似的数据集进行分析，建立一系列模型，为未来的比赛结果提供一个大致的预测。

例如，通过对比赛中的前场球员跑动距离，进攻方式等数据进行分析，就可以预测得分准确性较高。

这些预测结果能够提供给教练决策、分析情况，缩短团队和队员的战斗复原期，为主教练制定比赛战略、系列策略提供指导。

体育赛事数据挖掘研究一、背景介绍体育赛事数据挖掘研究可以更好地理解和分析比赛结果，揭示运动员和团队的优点和缺点，从而提高训练水平和战术运用。

因此，在越来越多的体育训练和比赛过程中，越来越多的国家和地区开始使用数据挖掘技术。

二、数据挖掘方法数据挖掘方法包括聚类、分类、预测、关联规则等。

聚类分析是将一组数据划分为多个不同的类别，使类内的差异很小，类间的差异很大。

分类分析是将一组数据分成不同的组，使组内差异很小，组间差异很大。

预测分析主要是预测未来的趋势和结果，用于指导训练和比赛。

关联规则分析是将数据集中的项目分组，以便找到存在于不同项目之间的规律。

三、体育赛事数据挖掘的应用1.运动员训练通过数据挖掘技术，可以分析运动员的技术和身体状况，了解其优点和不足，为训练提供精准的指导。

例如，可以分析运动员在不同训练期间和不同天气状况下的表现，找到对运动员最有效的训练计划和方法，从而提高训练效率和成果。

2.战术运用在比赛中，运用数据挖掘技术，可以分析对手的弱点和优点，找出最佳的战术组合和策略。

例如，可以分析对手的进攻习惯、防守风格和出球习惯等数据，预测对手的比赛策略，从而更好地调整自己的战术布置。

3.球队管理数据挖掘技术还可以帮助球队管理者了解球队的整体表现，掌握每个球员的情况，从而制定更全面和科学的管理策略。

例如，可以分析球队在不同场次和不同对手下的表现，找出让球队在比赛中处于优势的因素和方法，提高球队的整体竞技能力。

四、数据挖掘的局限性虽然数据挖掘技术可以为更好地进行体育训练和比赛提供指导，但是其仍有一些局限性。

首先，数据的来源和质量对数据挖掘结果有很大影响，如果数据质量差、数据来源可靠性低，那么挖掘结果将受到很大影响。

其次，挖掘方法的选择和使用也影响挖掘结果的准确性和有效性。

此外，需要分析的数据维度较多，可能存在大量的数据冗余，需要很好地筛选和融合数据，才能提取有用信息。

五、未来展望随着人工智能技术的发展，体育赛事数据挖掘也会越来越智能化，更加精准地预测运动员和球队的表现，找出最佳的战术和训练方法，为训练和比赛提供更好的指导和支持。

数据挖掘技术在足球比赛中的应用研究一、引言足球是世界上最受欢迎和观看最多的体育项目之一。

对于球队和教练员来说，了解对手并在比赛中获得优势是至关重要的。

在现代足球中，数据挖掘技术已经成为了一种非常有用的工具，可以帮助教练员和球队做出更明智的决策，并且取得更好的成绩。

本文将探讨数据挖掘技术在足球比赛中的应用研究。

二、数据挖掘技术数据挖掘是一种从大数据集中提取出有用信息的工具和技术。

数据挖掘可以用于处理多分类问题，分类问题，回归问题，聚类问题等。

而在足球比赛中，数据挖掘技术主要用于数据分析，模型建立以及预测结果，可以帮助球队做出更好的战术安排和赛前准备。

三、数据分析足球比赛中的数据分析是首要的。

球队应该收集足够的数据来对他们的对手进行评估。

这些数据可以包括主要赛事和目标，例如进球、角球、犯规、控球率等，还可以包括比赛后的反思技能，例如禁区内的足球占有率，进攻时的射门技能，战术变化量等。

这种数据的收集可以通过各种渠道来获得，例如视频回放，现场观察，电子记录等等。

球队需要对这些数据进行彻底的分析，以找出他们的对手的优点和劣势，然后再尝试做出相应的战术安排。

四、模型建立通过数据分析，球队需要构建一个合适的模型来预测比赛结果。

模型的构建需要考虑多个因素，如球员能力、训练水平、多场比赛时的疲劳度、战术等。

这个模型可以具体化为一个简单的线性模型，或者更为复杂的神经网络等机器学习算法。

在构建模型之后，需要对模型进行训练以提高模型的准确性，并校对和校准模型以确保模型具有足够的预测能力。

五、结果预测最终，模型会生成预测结果。

预测结果是基于过去的数据进行预测，在未来的比赛中将会产生一定的误差，而对于这个误差的分析和控制也是非常重要的。

球队可以根据预测结果做出相应的决策和战术安排。

例如，如果预测结果表明敌对进攻能力很强，球队可以选择采用更加防守的战术。

六、未来工作数据挖掘技术在足球比赛中的应用有望在未来得到更广泛的应用。

在当前越来越多的数据可以收集和分析的情况下，越来越多的球队会考虑使用数据挖掘技术来研究对手。

基于数据挖掘技术的足球比赛数据分析与应用第一章介绍随着现代科技的发展，数据分析和应用在足球比赛中扮演着越来越重要的角色。

基于数据挖掘技术的足球比赛数据分析被越来越多的人使用，并在足球界发挥着重要的作用。

本文将探讨基于数据挖掘技术的足球比赛数据分析与应用。

第二章数据来源足球比赛数据可以从多种来源获取，包括官方网站、专业数据提供商和社交媒体。

这些数据可以包括球员和球队表现、比赛结果、进球次数、角球、犯规次数、黄红牌、控球率、传球成功率等。

数据来源的不同会导致数据的精度和覆盖范围不同。

因此，在进行数据分析之前，我们需要对数据进行处理和筛选，确保数据的质量和准确性。

第三章数据挖掘技术对于足球比赛数据的分析，数据挖掘技术是必不可少的。

数据挖掘技术可以帮助我们从大量数据中自动检测模式和关系，从而帮助我们进行预测和决策。

常用的数据挖掘技术包括聚类、分类、关联规则挖掘、决策树、神经网络等。

我们可以根据数据的特点和分析目的，选择不同的数据挖掘技术进行分析和运用。

第四章数据分析在进行数据分析之前，我们需要先对数据进行可视化处理，通过图表和可视化工具，了解数据的分布和特征。

例如，我们可以通过绘制散点图来观察球员或球队在比赛中的表现。

在对数据进行可视化处理后，我们可以通过数据挖掘技术进行数据分析。

例如，通过聚类分析，我们可以将球员和球队根据其表现情况划分为不同的类别；通过分类分析，我们可以预测球员或球队在未来比赛中的表现。

数据分析的目的是为我们提供有关足球比赛的洞察，帮助我们做出更好的决策，例如制定更有效的战术或转会决策。

第五章数据应用数据分析的结果可以应用于足球比赛的各个方面，包括球员培训、战术制定、球队管理、转会市场的交易等。

例如，在球队管理中，我们可以通过分析球员和球队表现，选择更适合球队的球员，从而提高球队的排名和竞争力。

此外，数据分析还可以应用于足球的智能化升级，例如智能裁判系统、智能红黄牌系统等。

这些应用可以帮助裁判更准确地判断比赛中的犯规情况、判罚红黄牌，从而提高比赛的公正性和准确性。

数据挖掘与机器学习在足球比赛中的应用近年来，随着足球运动的普及化和全球化，越来越多的数据被收集和储存，这些数据不仅可以对球员和球队进行分析和评估，而且还可以用于预测比赛结果。

随着数据挖掘和机器学习的发展，这些技术已经被广泛应用于足球比赛中。

数据挖掘和机器学习是一组相关的技术，旨在从大量数据中提取有价值的信息。

数据挖掘用于发现模式和关联规则，机器学习用于构建模型并预测结果。

这些技术可以用于分析足球比赛数据，并根据历史数据预测未来比赛结果。

足球比赛数据可以分为两类：基本统计数据和位置跟踪数据。

基本统计数据包括进球、射门、角球、黄牌和红牌等事件的数量。

位置跟踪数据包括球员的移动、球队的形成和距离等信息。

这些数据可以用于评估球队和球员的表现，并可作为机器学习算法的输入。

数据挖掘和机器学习可以用于各种足球应用，如教练分析比赛，球探评估球员，预测比赛结果等。

以下是足球比赛中数据挖掘和机器学习应用的几个例子。

教练分析比赛足球教练可以使用数据挖掘和机器学习来分析比赛。

这可以帮助教练评估球队的表现，发现球队的优点和缺点，并做出策略上的调整。

例如，教练可以使用机器学习算法来预测对手的战术，并相应地调整球队的防守策略。

球探评估球员足球俱乐部可以使用数据挖掘和机器学习来评估球员表现，并预测他们的未来发展。

例如，球队可以使用机器学习算法来预测球员的未来表现，并根据这些预测来决定是否签下球员或续约球员。

预测比赛结果数据挖掘和机器学习还可以用于预测足球比赛结果。

这可以帮助球童和赌徒做出更明智的投注决策。

机器学习算法可以使用历史比赛数据来预测未来比赛的结果，并提供胜负的概率。

然而，在应用数据挖掘和机器学习到足球比赛中时，还需要解决一些挑战。

首先，在足球比赛中收集和处理数据是困难的。

其次，在足球比赛中涉及许多非结构化数据（如球员行为和情感），这些数据更难以解释和利用。

总的来说，数据挖掘和机器学习在足球比赛中的应用潜力巨大，特别是在球队分析和预测比赛结果方面。

体育领域中的运动数据挖掘技术在竞技分析中的应用在现代体育竞技中，数据被广泛应用于各种比赛的分析和评估中。

随着数据采集技术的不断进步，运动数据挖掘技术在体育领域中日益受到重视和广泛应用。

这些技术为教练员、分析师和球队提供了更全面、准确的信息，从而帮助他们取得更好的竞技成绩。

首先，运动数据挖掘技术可以用于球队的表现评估和战术分析。

通过收集和分析球队比赛中的数据，可以获得球队的各项统计指标，如得分、助攻、射门次数等。

这些数据可以被用来评估球队在比赛中的整体表现和实施的战术。

通过运动数据挖掘技术，教练员和分析师可以深入研究球队的强项和弱项，进一步改进战术安排和球队训练计划。

其次，运动数据挖掘技术在球员个体能力评估方面也发挥着重要作用。

通过采集和分析球员在比赛中的数据，可以获取关于球员表现的详细信息，如跑动距离、速度、传球准确率等。

这些数据可以用来评估球员的技术水平和身体素质，并帮助教练员在训练和选拔中做出合理的决策。

通过运动数据挖掘技术，教练员可以更准确地了解每个球员的优势和不足，并为球员提供个性化的技术指导和训练计划。

此外，运动数据挖掘技术在竞技分析中还可以用于对手的分析和比赛策略制定。

通过收集和分析对手的比赛数据，可以了解对手的战术特点和球员个人特点。

这样的信息可以帮助教练员和分析师制定更有效的对策和战术安排。

运动数据挖掘技术可以通过对对手数据的深入挖掘，发现对手的弱点和破绽，从而指导球队在比赛中的应对策略，提高取胜的几率。

需要指出的是，运动数据挖掘技术的应用不仅仅局限于比赛分析和评估中，还可以用于球迷的娱乐和体育产业的发展。

通过将运动数据呈现为图表、图像、动画等形式，可以使球迷更加直观地了解比赛动态和球队表现。

此外，运动数据挖掘技术也有利于体育产业的商业化运营和市场拓展。

通过分析球员数据、球队数据和比赛数据，可以为球迷、品牌、赞助商等提供更多的商业机会和价值，推动体育产业的可持续发展。

然而，运动数据挖掘技术也面临一些挑战和限制。

文献信息：文献标题：A Study of Data Mining with Big Data（大数据挖掘研究）国外作者：VH Shastri，V Sreeprada文献出处：《International Journal of Emerging Trends and Technology in Computer Science》,2016,38(2):99-103字数统计：英文2291单词，12196字符；中文3868汉字外文文献：A Study of Data Mining with Big DataAbstract Data has become an important part of every economy, industry, organization, business, function and individual. Big Data is a term used to identify large data sets typically whose size is larger than the typical data base. Big data introduces unique computational and statistical challenges. Big Data are at present expanding in most of the domains of engineering and science. Data mining helps to extract useful data from the huge data sets due to its volume, variability and velocity. This article presents a HACE theorem that characterizes the features of the Big Data revolution, and proposes a Big Data processing model, from the data mining perspective.Keywords: Big Data, Data Mining, HACE theorem, structured and unstructured.I.IntroductionBig Data refers to enormous amount of structured data and unstructured data thatoverflow the organization. If this data is properly used, it can lead to meaningful information. Big data includes a large number of data which requires a lot of processing in real time. It provides a room to discover new values, to understand in-depth knowledge from hidden values and provide a space to manage the data effectively. A database is an organized collection of logically related data which can be easily managed, updated and accessed. Data mining is a process discovering interesting knowledge such as associations, patterns, changes, anomalies and significant structures from large amount of data stored in the databases or other repositories.Big Data includes 3 V’s as its characteristics. They are volume, velocity and variety. V olume means the amount of data generated every second. The data is in state of rest. It is also known for its scale characteristics. Velocity is the speed with which the data is generated. It should have high speed data. The data generated from social media is an example. Variety means different types of data can be taken such as audio, video or documents. It can be numerals, images, time series, arrays etc.Data Mining analyses the data from different perspectives and summarizing it into useful information that can be used for business solutions and predicting the future trends. Data mining (DM), also called Knowledge Discovery in Databases (KDD) or Knowledge Discovery and Data Mining, is the process of searching large volumes of data automatically for patterns such as association rules. It applies many computational techniques from statistics, information retrieval, machine learning and pattern recognition. Data mining extract only required patterns from the database in a short time span. Based on the type of patterns to be mined, data mining tasks can be classified into summarization, classification, clustering, association and trends analysis.Big Data is expanding in all domains including science and engineering fields including physical, biological and biomedical sciences.II.BIG DATA with DATA MININGGenerally big data refers to a collection of large volumes of data and these data are generated from various sources like internet, social-media, business organization, sensors etc. We can extract some useful information with the help of Data Mining. It is a technique for discovering patterns as well as descriptive, understandable, models from a large scale of data.V olume is the size of the data which is larger than petabytes and terabytes. The scale and rise of size makes it difficult to store and analyse using traditional tools. Big Data should be used to mine large amounts of data within the predefined period of time. Traditional database systems were designed to address small amounts of data which were structured and consistent, whereas Big Data includes wide variety of data such as geospatial data, audio, video, unstructured text and so on.Big Data mining refers to the activity of going through big data sets to look for relevant information. To process large volumes of data from different sources quickly, Hadoop is used. Hadoop is a free, Java-based programming framework that supports the processing of large data sets in a distributed computing environment. Its distributed supports fast data transfer rates among nodes and allows the system to continue operating uninterrupted at times of node failure. It runs Map Reduce for distributed data processing and is works with structured and unstructured data.III.BIG DATA characteristics- HACE THEOREM.We have large volume of heterogeneous data. There exists a complex relationship among the data. We need to discover useful information from this voluminous data.Let us imagine a scenario in which the blind people are asked to draw elephant. The information collected by each blind people may think the trunk as wall, leg as tree, body as wall and tail as rope. The blind men can exchange information with each other.Figure1: Blind men and the giant elephantSome of the characteristics that include are:i.Vast data with heterogeneous and diverse sources: One of the fundamental characteristics of big data is the large volume of data represented by heterogeneous and diverse dimensions. For example in the biomedical world, a single human being is represented as name, age, gender, family history etc., For X-ray and CT scan images and videos are used. Heterogeneity refers to the different types of representations of same individual and diverse refers to the variety of features to represent single information.ii.Autonomous with distributed and de-centralized control: the sources are autonomous, i.e., automatically generated; it generates information without any centralized control. We can compare it with World Wide Web (WWW) where each server provides a certain amount of information without depending on other servers.plex and evolving relationships: As the size of the data becomes infinitely large, the relationship that exists is also large. In early stages, when data is small, there is no complexity in relationships among the data. Data generated from social media and other sources have complex relationships.IV.TOOLS:OPEN SOURCE REVOLUTIONLarge companies such as Facebook, Yahoo, Twitter, LinkedIn benefit and contribute work on open source projects. In Big Data Mining, there are many open source initiatives. The most popular of them are:Apache Mahout:Scalable machine learning and data mining open source software based mainly in Hadoop. It has implementations of a wide range of machine learning and data mining algorithms: clustering, classification, collaborative filtering and frequent patternmining.R: open source programming language and software environment designed for statistical computing and visualization. R was designed by Ross Ihaka and Robert Gentleman at the University of Auckland, New Zealand beginning in 1993 and is used for statistical analysis of very large data sets.MOA: Stream data mining open source software to perform data mining in real time. It has implementations of classification, regression; clustering and frequent item set mining and frequent graph mining. It started as a project of the Machine Learning group of University of Waikato, New Zealand, famous for the WEKA software. The streams framework provides an environment for defining and running stream processes using simple XML based definitions and is able to use MOA, Android and Storm.SAMOA: It is a new upcoming software project for distributed stream mining that will combine S4 and Storm with MOA.Vow pal Wabbit: open source project started at Yahoo! Research and continuing at Microsoft Research to design a fast, scalable, useful learning algorithm. VW is able to learn from terafeature datasets. It can exceed the throughput of any single machine networkinterface when doing linear learning, via parallel learning.V.DATA MINING for BIG DATAData mining is the process by which data is analysed coming from different sources discovers useful information. Data Mining contains several algorithms which fall into 4 categories. They are:1.Association Rule2.Clustering3.Classification4.RegressionAssociation is used to search relationship between variables. It is applied in searching for frequently visited items. In short it establishes relationship among objects. Clustering discovers groups and structures in the data.Classification deals with associating an unknown structure to a known structure. Regression finds a function to model the data.The different data mining algorithms are:Table 1. Classification of AlgorithmsData Mining algorithms can be converted into big map reduce algorithm based on parallel computing basis.Table 2. Differences between Data Mining and Big DataVI.Challenges in BIG DATAMeeting the challenges with BIG Data is difficult. The volume is increasing every day. The velocity is increasing by the internet connected devices. The variety is also expanding and the organizations’ capability to capture and process the data is limited.The following are the challenges in area of Big Data when it is handled:1.Data capture and storage2.Data transmission3.Data curation4.Data analysis5.Data visualizationAccording to, challenges of big data mining are divided into 3 tiers.The first tier is the setup of data mining algorithms. The second tier includesrmation sharing and Data Privacy.2.Domain and Application Knowledge.The third one includes local learning and model fusion for multiple information sources.3.Mining from sparse, uncertain and incomplete data.4.Mining complex and dynamic data.Figure 2: Phases of Big Data ChallengesGenerally mining of data from different data sources is tedious as size of data is larger. Big data is stored at different places and collecting those data will be a tedious task and applying basic data mining algorithms will be an obstacle for it. Next we need to consider the privacy of data. The third case is mining algorithms. When we are applying data mining algorithms to these subsets of data the result may not be that much accurate.VII.Forecast of the futureThere are some challenges that researchers and practitioners will have to deal during the next years:Analytics Architecture:It is not clear yet how an optimal architecture of analytics systems should be to deal with historic data and with real-time data at the same time. An interesting proposal is the Lambda architecture of Nathan Marz. The Lambda Architecture solves the problem of computing arbitrary functions on arbitrary data in real time by decomposing the problem into three layers: the batch layer, theserving layer, and the speed layer. It combines in the same system Hadoop for the batch layer, and Storm for the speed layer. The properties of the system are: robust and fault tolerant, scalable, general, and extensible, allows ad hoc queries, minimal maintenance, and debuggable.Statistical significance: It is important to achieve significant statistical results, and not be fooled by randomness. As Efron explains in his book about Large Scale Inference, it is easy to go wrong with huge data sets and thousands of questions to answer at once.Distributed mining: Many data mining techniques are not trivial to paralyze. To have distributed versions of some methods, a lot of research is needed with practical and theoretical analysis to provide new methods.Time evolving data: Data may be evolving over time, so it is important that the Big Data mining techniques should be able to adapt and in some cases to detect change first. For example, the data stream mining field has very powerful techniques for this task.Compression: Dealing with Big Data, the quantity of space needed to store it is very relevant. There are two main approaches: compression where we don’t loose anything, or sampling where we choose what is thedata that is more representative. Using compression, we may take more time and less space, so we can consider it as a transformation from time to space. Using sampling, we are loosing information, but the gains inspace may be in orders of magnitude. For example Feldman et al use core sets to reduce the complexity of Big Data problems. Core sets are small sets that provably approximate the original data for a given problem. Using merge- reduce the small sets can then be used for solving hard machine learning problems in parallel.Visualization: A main task of Big Data analysis is how to visualize the results. As the data is so big, it is very difficult to find user-friendly visualizations. New techniques, and frameworks to tell and show stories will be needed, as for examplethe photographs, infographics and essays in the beautiful book ”The Human Face of Big Data”.Hidden Big Data: Large quantities of useful data are getting lost since new data is largely untagged and unstructured data. The 2012 IDC studyon Big Data explains that in 2012, 23% (643 exabytes) of the digital universe would be useful for Big Data if tagged and analyzed. However, currently only 3% of the potentially useful data is tagged, and even less is analyzed.VIII.CONCLUSIONThe amounts of data is growing exponentially due to social networking sites, search and retrieval engines, media sharing sites, stock trading sites, news sources and so on. Big Data is becoming the new area for scientific data research and for business applications.Data mining techniques can be applied on big data to acquire some useful information from large datasets. They can be used together to acquire some useful picture from the data.Big Data analysis tools like Map Reduce over Hadoop and HDFS helps organization.中文译文：大数据挖掘研究摘要数据已经成为各个经济、行业、组织、企业、职能和个人的重要组成部分。

面向足球运动的数据挖掘与分析随着足球运动在全球范围内的普及，越来越多的人们开始关注足球比赛，不仅是作为一种娱乐，更是一种竞技体育。

足球比赛涉及到众多方面的因素，例如球员技能水平、战术应用、球队战绩等等。

如何利用数据挖掘和分析的方法，去寻求更深入的挖掘和分析，为从事足球运动的人提供更深入的洞察力和决策力，成为众多学者和研究者追逐的宝藏。

一、历史上的足球数据计算机技术在足球领域应用并不是一件新鲜事物。

早在20世纪70年代，专家们就研究了足球比赛中关键数据的收集和应用。

不过据报道，90年代足球数据的分析才开始真正成为一个独立的学科领域。

一些足球俱乐部、足球联盟和体育分析公司开始利用足球比赛的相关数据来制定策略和预测未来足球比赛的结果。

二、足球数据的应用领域1. 赛前准备：足球俱乐部、教练员和球员可以通过历史比赛数据来分析对手，预测他们可能使用的战术，并为下一场比赛做出相应的技术和战术准备。

2. 赛中决策：足球数据分析可以帮助教练员在比赛过程中作出决策。

例如在某个时间点更换某位球员、及时做出战术调整等。

3. 赛后总结：通过对比赛的数据进行挖掘和分析，足球俱乐部、教练员和球员可以更深入地了解比赛的成败原因，总结经验教训，并为未来的比赛做出更好的决策。

三、足球数据的收集和整合足球数据的收集可以通过多种方式进行。

其中最传统的方式就是通过评分员进行手工数据录入，但这种方式非常耗费时间和人力，而且还容易出错。

另一种方式是通过摄像机记录比赛画面，并由计算机算法进行图像识别从而得到数据。

此外还有第三方的数据供应商专门提供足球比赛相关的数据。

在收集足球数据之后，需要将它们整合起来。

足球数据包括了很多不同的类型，例如比赛得分、进球次数、犯规数、黄牌数等等。

通过将它们整合到一个数据库中，足球俱乐部、体育分析公司等就可以更加方便地进行足球数据挖掘和分析。

四、足球数据挖掘和分析方法足球数据挖掘和分析主要分为以下几个步骤：1. 数据清洗：此阶段主要是对数据进行处理，去除空缺数据，剔除异常数据等等，以保证数据的准确性和可靠性。

基于数据挖掘的体育比赛结果预测研究体育比赛结果预测是体育界一直以来都非常重要的问题，无论是对于球迷关注赛事结果、对于球队战术调整，还是对于体育投资者进行投资决策，都需要有准确的比赛结果预测。

近年来，随着数据挖掘技术的发展，基于数据挖掘的体育比赛结果预测研究备受关注。

本文将围绕这一主题展开讨论，首先介绍数据挖掘在体育比赛结果预测中的应用，然后探讨常用的数据挖掘技术和方法，并最后总结当前的研究进展和存在的问题。

数据挖掘在体育比赛结果预测中的应用主要有两个方面。

首先，数据挖掘可以通过对历史比赛数据进行分析，提取关键的特征变量，构建预测模型。

例如，通过分析过去比赛中球队的得分、射门次数、控球率等指标，可以建立模型预测未来比赛中球队的表现。

其次，数据挖掘还可以通过对球队和球员的个人信息进行分析，评估他们的技能水平和身体素质，从而预测他们在比赛中的表现。

例如，通过分析球员的身高、体重、速度等指标，可以评估他们在比赛中的潜在价值。

在数据挖掘中，常用的预测模型包括决策树、支持向量机、神经网络等。

决策树是一种用于分类和回归的机器学习方法，通过将数据集划分为不同的子集，构建一个预测模型。

支持向量机是一种通过在高维空间中构造最优分割超平面来进行分类的方法。

神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的模型，通过对模型的训练和优化，可以实现复杂的数据挖掘任务。

这些模型在体育比赛结果预测中都有广泛的应用。

在进行数据挖掘模型训练之前，需要首先进行数据预处理。

数据预处理包括数据清洗、数据变换和数据规约等步骤。

数据清洗是指对数据集中的缺失值、异常值和噪声进行处理，以提高数据的质量。

数据变换是指对数据进行转换、归一化或标准化，以提高模型的收敛性和稳定性。

数据规约是指对数据进行降维处理，以减少特征数量和计算复杂度。

当前，基于数据挖掘的体育比赛结果预测研究已取得了一定的进展，但仍存在一些问题和挑战。

首先，数据的质量对于模型的预测效果至关重要，而目前很多体育数据的采集和存储仍存在问题，如数据缺失、异常值等。