足球数据分析系列（一）：开启足球数据探索之旅？
足球当之无愧是体育界最火爆的项目，比赛结果充满变数，这也是这项运动吸引人的地方，要想看懂比赛发展，就必须分析清楚，列出所有影响比赛的关键点，接着把这些点转化为数值，再借助统计和模型来辅助判断。
量化的重要性
把宏观抽象的概念转化为具体数字这一过程十分关键，否则你就只能依赖直觉，而直觉往往不可靠。比如，主场优势属于宏观抽象的概念，A队一直有恐怖主场的名声，因此人们认为A队更占上风，直觉就会偏向A队，但是A队的主场优势究竟有多大？能增强多少竞争力？无从得知，只知道它有影响，就只能凭借直觉判断。
幸运的是，联赛提供了一个极好的平台，主客场轮换的规则可以在一定程度上作为参照物，帮助我们找到答案，只要统计出A队对全部对手的主场和客场战绩，这个数据就能清晰地揭示出问题的答案。
接下来，我们先罗列所有的影响因素
1. 纸面实力
这是衡量一支球队战斗力的最直接的办法，有几个因素需要考虑，
1）球员身价，衡量硬实力最直接的天然数值；
2）球王，超巨，球星，普通球员的数量分布；
进攻队员，防守队员，控制队员，守门员的人员安排，各个位置上的球员重要表现；
4）伤病减员数量，以及每个伤缺球员的影响
2. 球员状态
这个很重要，可惜的是普通人接触不到，只能旁敲侧击：
1）统计球员近来的比赛数据；
2）抓取球队新闻做情感分析来第一时间掌握球员的动态；
3）球队最近几场比赛的表现；
4）医疗团队华佗还是兽医
3. 团队凝聚
1）抓取球队新闻做语义理解，找是否将帅不和，内部矛盾；
记录球员个性特点，博格巴这种前卫型，萨卡这种内向型，谁更具爆发力显而易见
4. 战斗意志
1）根据联赛进程，争冠、争四，争六，保级还是无欲无求；
2）双赛是保联赛还是保欧冠，足总杯和联赛杯谁是谁的鸡肋
5. 战术选择
1）主教练人选，主教练的更迭；
2）做流派分类，瓜流，鸟流，各有克制，看谁人员配置技高一筹
6. 主场优势
这项其实最简单达成共识的量化评估，由于赛事本身就是主客场两回合对抗，所以很容易得出最终结果，
即便是在疫情爆发的那个年份，场馆空无一人，我们依然能够剖析出缺少观众这一因素，导致主场气势削弱了多少分
1）球迷助威因素；
2）场地大小，草皮情况；
3）旅途劳顿
7. 前后赛程
1）球队板凳深度；
2）球队一周双赛的战绩；
3）是否有选择性的放弃；
8. 历史战绩
1）球风相克: 阿森纳面对曼城8连败是同源学艺不精；
历史积怨包括德甲鲁尔区对决，西班牙国家间较量，以及河床与博卡之间的超级对决。
9. 资本倾向
1）通过裁判影响争冠或者争四，增加联赛激烈程度；
比如在去年联赛决战阶段之前，当阿森纳领先曼城很多分时，他们碰到了两次关键判罚不公，包括一次点球没判出来，另一次对方越位进球却被认定有效，这就是明显的利益驱动型误判。我们要借助人工智能的文本分析能力，去挖掘当时的新闻报道，重现当时的积分排行状况，确定这些事件具体发生的时间以及背景。这样等将来再出现类似情形时，就能提前利用算法发出冷门风险提示。
10. 菜价波动
这个数值能够直接获得，实际上在一定程度上蕴含了前述所有信息，并且在那个基础上还包含了博弈方面的内容，因此如何运用这些信息反而成为一件棘手的事情。在寻找到有效的发掘并解读手段之前，采用聚类，相似度，最近邻等手段都收效甚微。因此可以探索的领域非常广阔，到目前为止我的成果并不令人满意。
建立模型
整体考量所有相关变量，需将其转化为具体量化指标，再借助数学方法构建关系式，最终通过求解该关系式中的常数项，便能形成预测方案。
若有十项变量，即便采用最基础的方案，例如对每项变量施加一个乘数，这些乘数即为模型中的参数，它们同时表明各变量所起的作用大小，换言之：
公式里，x1到x10象征十种不同变量，y指竞赛的成效，只要运用统计方法算出这些参数，就能代入x求得y。
众所周知，这些因素并非各自独立存在，它们之间存在着广泛的相互作用，因此，图表中呈现的线性关联难以准确反映实际情况，此处仅以一个简化的案例进行说明，目的是为了便于理解。
实际运用时，能够借助更繁复的联系和更丰富的变量来刻画这个精妙的体系。不过，构建模型固然关键，但更为核心的是挑选出前述要素并使这些要素定量化。人们也能体会到，部分要素的量化或许较为直接，而多数要素则是一个复杂环节，必须汇集不同种类的资料进行加工，方能解析得出。我目前正从事这项工作，取得了一些成果，然而与心中期望的景象相比，仍有很大差距，前路漫长且艰巨，我将不断探索，寻求突破。
您认为这些要点是否已经全部涵盖？欢迎在文末发表您的见解，或者私下联系我，让我们共同把这一思路做得更加周全。