引度侵删：
除了高盛外，德国商业银行称经过数据建模工具上万次的随机模拟，德国队是本届世界杯的夺冠大热门，丹麦银行分析了“成千上万的数据模拟同时考虑经济学变量”，称德国会成为决赛球队的一支。而瑞银集团则在使用了“用以帮助客户挑选股票的计量经济学工具”后得到了“高度精准的模型”，认为德国队将再次捧起大力神杯。
与高盛一样，这些金融机构利用一系列数据模型模拟出来的比赛结果与实际进展并不一致。ai真的懂球吗？或许我们该打上一个大大的问号。
值得一提的是，据介绍，微软的人工智能和数据科学专家sris通过结合泊松回归、排序算法以及随机森林等常用模型进行预测。他采用随机森林模型，在预测过程中建立很多决策树以独立预测世界杯每场比赛的结果。在让每一棵决策树独立生长后，最终将它们的判断进行整合，从而实现比分的预测。
然而需要指出的是，这些预测模型实际上都面临着一个本质性的困难——那就是缺乏真正有效的数据支撑，同时球赛的影响因素充满着不确定性，要想提前准确预测实在是困难重重。
众所周知，各国国家队之间的交手并不频繁，因此同职业联赛相比，国家队赛事往往无法从遥远的记忆中为近期比赛提供足够多的经验支持。以俄罗斯世界杯揭幕战东道主5比0击败沙特阿拉伯的比赛为例，两队上一次交手已经过去了整整5年之久。此外，根据俄罗斯在此前热身赛上的种种表现与阵容配置，人们很难想象他们可以取得这样的大胜，甚至淘汰西班牙这样的豪强。
此外，就像我们常常强调的那样，竞技体育的魅力就在于它的不确定性，这也造就了一个个传奇故事。冰岛逼平阿根廷，韩国爆冷击败德国，俄罗斯点球大战淘汰西班牙……从数据上来看，这些概率事件恰恰构成了竞技体育与世界杯的魅力所在。
无论是选手的身体状态，精神品质，球队士气还是教练的排兵布阵，球员的临场发挥，亦或是裁判的争议吹罚，甚至家庭突发事件，能够影响胜负的要素实在太多。正是绿茵场内外种种纷繁复杂的要素造就了那句名言，“足球是圆的”。
另一方面，数据本身也具有一定的欺骗性，毕竟在统计时，一脚世界波进球和对方的乌龙球都会成为比分牌上的数字“1”，但这个数字却无法完全真实反映场上的情况。
例如，上一届世界杯德国送给了巴西一个耻辱的比分——71。如果抛开比分，从其他各项数据来看，这并不是一场一边倒的比赛——巴西射门1八次，射正1次；德国射门14次，射正1次。从控球率来看，巴西也要超过德国4个百分点。
然而就像新浪体育在当时的报道中所说的那样，“只能说这是一场惊人的比赛，而数据有时候是骗人的……下半场开始时德国队已经‘收手，而巴西依然在‘顽强抵抗，一定程度上造成了这样的数据对比。”
结合以上种种，无论是高盛、微软还是博彩公司、媒体平台。至少从目前来看，要通过人工智能进行数据整合分析并成功预测球赛比分，仍不太现实。
不过，也幸好人工智能无法预测比赛，要不然这个世界的无趣或许会再添一分。
任何品牌与企业，都不能忽视年轻人的存在。我们可能已经习惯了过度观察“千禧一代”的消费习惯，这还不够，因为“世代”也已经走到了市场主流。
用通俗的说法，“千禧一代”泛指“八0后”和“90后”，而“世代”则代表着那些000年之后出生的新兴人类。据联合国发布的人口调查统计显示，到了019年，“世代”的人口数量就会超过“千禧一代”，占全世界总人口的比例达到。当然，这其中的大部分人尚未形成独立的消费能力，但是他们的个人喜好足以决定市场走向。
数据预测分析机构gabs就针对0世纪90年代中期出生的人群发起了一项调查研究，从他们的品牌喜好可以看出，科技和饮食品牌更受欢迎。今年早些时候，代际动力学中心（hrfrraalkiis）也得出过类似的结论，“世代”将科技产品作为与家人和朋友互动的主要方式。
gabs的
第五十谈 相见即怀念[1/2页]