老鐵們好，今天的內(nèi)容將圍繞很精準(zhǔn)的足球預(yù)測(cè)網(wǎng)站軟件推薦下載展開(kāi)，同時(shí)也會(huì)為大家分享關(guān)于英超預(yù)測(cè)比較準(zhǔn)的網(wǎng)站的知識(shí)，希望本文對(duì)您有所幫助！

大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。在足球領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，為球迷和從業(yè)者提供了前所未有的視角和工具。本文將為您詳細(xì)介紹足球大數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)系統(tǒng)免費(fèi)版，帶您領(lǐng)略現(xiàn)代足球智慧革命的風(fēng)采。

一、足球大數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)系統(tǒng)概述

足球大數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)系統(tǒng)是一種基于海量數(shù)據(jù)，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等算法，對(duì)足球比賽進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析的系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過(guò)對(duì)歷史比賽數(shù)據(jù)、球隊(duì)數(shù)據(jù)、球員數(shù)據(jù)等多維度數(shù)據(jù)的挖掘和分析，為用戶提供精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)結(jié)果。

二、足球大數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)系統(tǒng)免費(fèi)版的優(yōu)勢(shì)

1. 精準(zhǔn)預(yù)測(cè)：免費(fèi)版系統(tǒng)運(yùn)用先進(jìn)的算法，對(duì)比賽結(jié)果進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。

2. 多維度分析：系統(tǒng)涵蓋球隊(duì)實(shí)力、球員狀態(tài)、比賽歷史等多維度數(shù)據(jù)，為用戶提供全面的分析。

3. 實(shí)時(shí)更新：系統(tǒng)實(shí)時(shí)更新數(shù)據(jù)，確保用戶獲取最新、最準(zhǔn)確的信息。

4. 操作簡(jiǎn)便：免費(fèi)版系統(tǒng)界面簡(jiǎn)潔，操作便捷，適合各類(lèi)用戶使用。

5. 豐富功能：系統(tǒng)提供比賽預(yù)測(cè)、歷史數(shù)據(jù)查詢(xún)、球隊(duì)對(duì)比等功能，滿足用戶多樣化需求。

三、足球大數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)系統(tǒng)免費(fèi)版的應(yīng)用場(chǎng)景

1. 賭博市場(chǎng)：足球大數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)系統(tǒng)可以為賭徒提供參考，降低賭博風(fēng)險(xiǎn)。

2. 足球愛(ài)好者：用戶可通過(guò)系統(tǒng)了解比賽走勢(shì)，提高觀賽體驗(yàn)。

3. 足球從業(yè)者：教練、分析師等從業(yè)者可利用系統(tǒng)進(jìn)行戰(zhàn)術(shù)研究和比賽預(yù)測(cè)。

4. 企業(yè)宣傳：企業(yè)可借助系統(tǒng)進(jìn)行市場(chǎng)推廣，提高品牌知名度。

四、足球大數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)系統(tǒng)的發(fā)展前景

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷成熟，足球大數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)系統(tǒng)將在以下方面取得更大突破：

1. 數(shù)據(jù)采集：系統(tǒng)將采集更多維度、更細(xì)粒度的數(shù)據(jù)，提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。

2. 算法優(yōu)化：系統(tǒng)將不斷優(yōu)化算法，提高預(yù)測(cè)效率。

3. 應(yīng)用場(chǎng)景拓展：系統(tǒng)將拓展應(yīng)用場(chǎng)景，為更多用戶提供價(jià)值。

4. 跨界合作：足球大數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)系統(tǒng)將與體育產(chǎn)業(yè)、科技產(chǎn)業(yè)等領(lǐng)域進(jìn)行跨界合作，實(shí)現(xiàn)共贏。

足球大數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)系統(tǒng)免費(fèi)版是現(xiàn)代足球智慧革命的重要產(chǎn)物。它不僅為足球領(lǐng)域帶來(lái)了前所未有的變革，也為球迷、從業(yè)者、企業(yè)等提供了豐富的應(yīng)用價(jià)值。相信在不久的將來(lái)，足球大數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)系統(tǒng)將發(fā)揮更大作用，推動(dòng)足球產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展。

足球大數(shù)據(jù)ai智能推薦軟件

1.虎撲足球：虎撲足球是一款在國(guó)內(nèi)具有高知名度的足球社區(qū)應(yīng)用，它為用戶提供實(shí)時(shí)的比賽數(shù)據(jù)、最新的新聞資訊以及專(zhuān)家的賽事預(yù)測(cè)等功能。

2.懂球帝：懂球帝是一款集足球資訊、數(shù)據(jù)分析于一身的應(yīng)用軟件，覆蓋了國(guó)內(nèi)外眾多足球賽事，用戶可以在這里獲得實(shí)時(shí)的比賽數(shù)據(jù)、專(zhuān)家預(yù)測(cè)以及球隊(duì)和球員的詳細(xì)資料。該應(yīng)用自2012年創(chuàng)立以來(lái)，以移動(dòng)端為平臺(tái)，迅速為足球愛(ài)好者提供了全面快速的足球新聞服務(wù)。在此基礎(chǔ)上，懂球帝還拓展了興趣社交、數(shù)據(jù)查詢(xún)和比賽直播等服務(wù)于球迷的功能。

3.足球魔方：足球魔方是由魔方元公司推出的中國(guó)領(lǐng)先的賽前大數(shù)據(jù)決策平臺(tái)。該平臺(tái)采用獨(dú)創(chuàng)的DeepCube人工智能算法，結(jié)合比賽數(shù)據(jù)、球隊(duì)技戰(zhàn)術(shù)分析、前方情報(bào)等多維度的信息，為用戶提供可視化的決策支持，帶來(lái)了前所未有的用戶體驗(yàn)。

4. 5U體育：5U體育成立于2008年，是一家國(guó)內(nèi)知名的體育資訊網(wǎng)站。2014年12月，5U體育正式更名，并以體育情報(bào)為核心，打造了24小時(shí)體育新聞報(bào)導(dǎo)中心。該網(wǎng)站為用戶提供包括新聞資訊、傳聞消息、賽事前瞻、實(shí)時(shí)播報(bào)、直播視頻以及情報(bào)分析等專(zhuān)業(yè)內(nèi)容，并允許用戶參與投票、競(jìng)猜、評(píng)論和分享等互動(dòng)環(huán)節(jié)。

5.彩客網(wǎng)：彩客網(wǎng)專(zhuān)注于提供足球賽事的直播、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和專(zhuān)家推薦等服務(wù)，主要面向足球競(jìng)猜愛(ài)好者。

請(qǐng)注意，以上提及的足球大數(shù)據(jù)AI智能推薦軟件僅供參考，實(shí)際的預(yù)測(cè)效果會(huì)因軟件能力和分析師的專(zhuān)業(yè)水平而有所不同。在使用這些軟件時(shí)，建議綜合考慮多方面的信息，并結(jié)合個(gè)人分析與判斷來(lái)做出決策。

零基礎(chǔ)能自學(xué)大數(shù)據(jù)分析嗎

目前數(shù)據(jù)分析行業(yè)有很大的人才缺口，未來(lái)3年內(nèi)市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將達(dá)到2000億，就業(yè)前景很好。但是入門(mén)門(mén)檻相對(duì)其他行業(yè)較高，專(zhuān)業(yè)性非常強(qiáng)，需要有過(guò)硬的技術(shù)來(lái)進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)處理，報(bào)培訓(xùn)班跟著專(zhuān)業(yè)的老師進(jìn)行學(xué)習(xí)，可以更加系統(tǒng)掌握內(nèi)容，少走彎路，同時(shí)老師也可以對(duì)你進(jìn)行一個(gè)督促。

1、數(shù)據(jù)分析要學(xué)多久？

每個(gè)人的學(xué)習(xí)能力和基礎(chǔ)都不同，所以數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)周期也不同。如果是通過(guò)自學(xué)的方式，由于無(wú)專(zhuān)業(yè)老師指導(dǎo)及無(wú)法系統(tǒng)的學(xué)習(xí)，這個(gè)周期可能會(huì)很長(zhǎng)。一般來(lái)講，如果零基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)者進(jìn)行系統(tǒng)的培訓(xùn)，最快也要將近三、四個(gè)月的時(shí)間。數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)應(yīng)該首先從熟悉表以及表結(jié)構(gòu)開(kāi)始，它的原點(diǎn)一定是在首先了解熟悉Excel的基礎(chǔ)上，在能夠從數(shù)據(jù)庫(kù)里提數(shù)的基礎(chǔ)上再進(jìn)行技能的升級(jí)。你的技能從能夠從數(shù)據(jù)庫(kù)里提數(shù)，并且用Excel和BI處理幾萬(wàn)行的小數(shù)據(jù)量，到使用python批量化處理幾十萬(wàn)甚至百萬(wàn)行中量級(jí)數(shù)據(jù)量，到最終使用大數(shù)據(jù)的相關(guān)組件，例如hadoop，spark，flume等組件處理千萬(wàn)級(jí)甚至是億級(jí)大數(shù)據(jù)量。每一個(gè)階段所需要的工具加方法論都是不一樣的。一般而言，對(duì)于自學(xué)而成為能處理中量級(jí)數(shù)據(jù)量的分析師而言，得至少入門(mén)python的pandas，numpy等數(shù)據(jù)處理庫(kù)。這個(gè)零自學(xué)的周期，也一般跟悟性和自律有關(guān)，悟性和自律性高的同學(xué)，可能在4個(gè)月能夠掌握；如果悟性和自律性不高的同學(xué)，這個(gè)周期有可能就是半途而廢，無(wú)法估量時(shí)間了。這里給大家推薦一下聚數(shù)學(xué)院的《數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)就業(yè)班》（聚數(shù)學(xué)院)，專(zhuān)注于培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析師的數(shù)據(jù)處理能力、數(shù)據(jù)分析能力和數(shù)據(jù)挖掘能力，課程內(nèi)容從數(shù)據(jù)庫(kù)管理、統(tǒng)計(jì)理論方法、數(shù)據(jù)分析主流軟件的應(yīng)用到數(shù)據(jù)挖掘算法等，對(duì)一整套數(shù)據(jù)分析流程技術(shù)進(jìn)行系統(tǒng)講解并配以實(shí)戰(zhàn)練習(xí)，學(xué)完之后，學(xué)習(xí)者可以直接達(dá)到數(shù)據(jù)分析師的水平。

2、數(shù)據(jù)分析要學(xué)什么？

(1) Excel

說(shuō)起Excel可能會(huì)有人覺(jué)得這個(gè)很簡(jiǎn)單，但是Excel確實(shí)是一個(gè)功能強(qiáng)大的利器。零基礎(chǔ)學(xué)數(shù)據(jù)分析師一定要從Excel入門(mén)，因?yàn)镋xcel是處理小型數(shù)據(jù)量企業(yè)用的最多的工具，在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析師與數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)崗位中具有極其重要的地位。作為數(shù)據(jù)分析師的核心工具，具體學(xué)習(xí)內(nèi)容有Excel函數(shù)技巧（查找函數(shù)、統(tǒng)計(jì)函數(shù)、邏輯函數(shù)）、Excel快速處理技巧（格足球大數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)系統(tǒng)免費(fèi)版式調(diào)整、查找定位、快捷鍵技巧等）和Excel可視化技巧（組合圖、條形圖、數(shù)據(jù)氣泡地圖）等。

(2) Mysql

SQL同樣是零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的核心內(nèi)容。因?yàn)樽鳛閿?shù)據(jù)分析師，你首先要解決的問(wèn)題就是你要有數(shù)據(jù)來(lái)做分析。通常企業(yè)都會(huì)有自己的數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)分析師首先得根據(jù)業(yè)務(wù)需要知道自己要從企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中提取哪些數(shù)據(jù)。企業(yè)如果部署本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)，那么一定是SQL語(yǔ)言做提取數(shù)據(jù)的語(yǔ)言。SQL簡(jiǎn)單易懂，非常容易上手，并且是非學(xué)不可的。SQL語(yǔ)言從學(xué)習(xí)MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)始，涉及對(duì)表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的增刪改查。真正在企業(yè)里面，數(shù)據(jù)分析師一般不會(huì)有增刪改的權(quán)限，只會(huì)有查的權(quán)限。學(xué)員應(yīng)該重點(diǎn)掌握查的各種句式。

(3) Python

Python的基礎(chǔ)對(duì)于數(shù)據(jù)分析師而言是非常重要的。對(duì)于十萬(wàn)級(jí)或者百萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)量而言，Excel和BI都會(huì)因?yàn)檫\(yùn)行卡頓而變得完全無(wú)法使用。然而在實(shí)際企業(yè)運(yùn)用中，一次性處理十萬(wàn)級(jí)以及百萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)又是非常常見(jiàn)的。而Python則是處理這種中量級(jí)數(shù)據(jù)的利器。因?yàn)镻ython有很多的第三方強(qiáng)大的庫(kù)，比如Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等。這些庫(kù)能讓數(shù)據(jù)分析師對(duì)百萬(wàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清理和畫(huà)圖分析。Python不僅能數(shù)據(jù)清洗，畫(huà)圖，還能用sklearn進(jìn)行大數(shù)據(jù)算法分析。雖然Python是數(shù)據(jù)分析的重要工具，但是不同的職業(yè)發(fā)展方向，Python掌握的程度也是不一樣的。

(4) BI商業(yè)智能工具

BI可以理解成Excel圖表透視表的高級(jí)版。BI是將表與表相連，然后得出很多指標(biāo)圖。它是一個(gè)大屏的看板，如下圖：

BI看足球大數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)系統(tǒng)免費(fèi)版板圖

企業(yè)銷(xiāo)售指標(biāo)，運(yùn)營(yíng)指標(biāo)，物流指標(biāo)等等。這些圖可以表示企業(yè)在過(guò)去5個(gè)月的平均銷(xiāo)售單價(jià)，過(guò)去24個(gè)月銷(xiāo)售的物流發(fā)貨量的變化曲線，甚至是現(xiàn)在實(shí)時(shí)的銷(xiāo)售額，這些都是企業(yè)關(guān)心的問(wèn)題。有了這個(gè)看板，領(lǐng)導(dǎo)層在監(jiān)控企業(yè)業(yè)務(wù)方面就有了非常直觀的數(shù)據(jù)，以供他們及時(shí)做出決策調(diào)整?，F(xiàn)在市面上比較流行的BI軟件，有FineBI，PowerBI等。而這些BI軟件實(shí)際上都是非常類(lèi)似的，學(xué)起來(lái)難度也不大。學(xué)習(xí)FineReport、FineBI由入門(mén)到精通，快速挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成有用的信息，讓企業(yè)決策有數(shù)據(jù)依據(jù)，從而驅(qū)動(dòng)企業(yè)決策和運(yùn)營(yíng)。

(5)數(shù)足球大數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)系統(tǒng)免費(fèi)版理統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)

數(shù)理統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)方法論是數(shù)據(jù)分析師的理論基石。數(shù)理統(tǒng)計(jì)包括概率論，統(tǒng)計(jì)學(xué)，線性代數(shù)，以及基礎(chǔ)的微積分理論。這些內(nèi)容都不需要理解的很深，但是對(duì)它們的原理以及內(nèi)涵都需要有所掌握。由于整個(gè)數(shù)據(jù)分析的源頭其實(shí)就是脫胎于描述性統(tǒng)計(jì)分析的。描述性統(tǒng)計(jì)分析是對(duì)樣本的總數(shù)、均值等指標(biāo)做統(tǒng)計(jì)的；而數(shù)據(jù)分析后續(xù)涉及到的算法則是架構(gòu)在統(tǒng)計(jì)學(xué)上更深一層次的建模。因此，掌握數(shù)理統(tǒng)計(jì)的相關(guān)知識(shí)對(duì)于入門(mén)數(shù)據(jù)分析師而言是基礎(chǔ)且必要的。

那數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)方法論是什么呢？數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)方法論實(shí)際上是學(xué)習(xí)各個(gè)行業(yè)所運(yùn)營(yíng)的分析模型。例如，對(duì)電商而言，漏斗分析可以分析出來(lái)進(jìn)入主頁(yè)的人數(shù)PV1，到進(jìn)入服裝板塊的人數(shù)PV2，PV2/PV1就可以得出一個(gè)進(jìn)入服裝板塊的比率。還有很多通用的分析模型：相關(guān)分析，A/B test等。對(duì)于想往管理路線發(fā)展的數(shù)據(jù)分析師來(lái)講，數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)是必須要學(xué)習(xí)的知識(shí)。其實(shí)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)知識(shí)也不復(fù)雜，就是根據(jù)自身業(yè)務(wù)需求將指標(biāo)拆解到最細(xì)，然后運(yùn)用同比和環(huán)比兩種數(shù)據(jù)分析方式。

(6)機(jī)器學(xué)習(xí)

最后一個(gè)進(jìn)階要求數(shù)據(jù)分析師掌握對(duì)大量數(shù)據(jù)分析的能力。這種分析就不只是停留在描述統(tǒng)計(jì)分析和運(yùn)用數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)方法進(jìn)行分析了，而是進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。預(yù)測(cè)分析的本質(zhì)是利用已有的數(shù)據(jù)做出一套變量x，與預(yù)測(cè)最終值y之間的關(guān)系（也就是數(shù)學(xué)算法公式），然后利用這套算法，將更多的x輸入算法中去得出一個(gè)預(yù)測(cè)的y值，這里聽(tīng)不懂沒(méi)關(guān)系。總之，這個(gè)階段的數(shù)據(jù)分析是利用大量的歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建出一套數(shù)學(xué)公式（也就是算法），用這個(gè)數(shù)學(xué)公式去對(duì)未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。比如說(shuō)：一個(gè)人大量地刷體育短視頻，根據(jù)算法可以得出這個(gè)人可能對(duì)觀看足球比賽的騰訊體育會(huì)員感興趣。這類(lèi)推斷和預(yù)測(cè)對(duì)于商業(yè)世界是有著極大變現(xiàn)意義的。要想成為掌握算法的數(shù)據(jù)分析師，機(jī)器學(xué)習(xí)是不可跳過(guò)的入門(mén)。學(xué)員應(yīng)該從簡(jiǎn)單的一元回歸，多元回歸，以及邏輯回歸學(xué)習(xí)等，逐漸學(xué)習(xí)更多像決策樹(shù)，隨機(jī)森林，SVM等更高級(jí)的算法。

如果看到這里，你覺(jué)得自己心理上已經(jīng)就入門(mén)數(shù)據(jù)分析師方向做好了準(zhǔn)備，但是你是零基礎(chǔ)實(shí)在不知道如何入行的話，歡迎私聊獲取免費(fèi)的數(shù)據(jù)分析師知識(shí)點(diǎn)大綱，并且免費(fèi)做數(shù)據(jù)分析師的入門(mén)咨詢(xún)。

足球社交大數(shù)據(jù)分析的背后

足球社交大數(shù)據(jù)分析的背后

互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展為數(shù)據(jù)收集創(chuàng)造了平臺(tái)，并不斷擴(kuò)大數(shù)據(jù)收集的范圍和規(guī)模。而社交平臺(tái)的發(fā)展則讓每個(gè)人都有機(jī)會(huì)成為發(fā)聲者，企業(yè)有更多方式和渠道獲得每個(gè)個(gè)體的反饋并提升反饋速度。在新互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，大數(shù)據(jù)正在改變著人們的日常生活。

在本屆世界杯上，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)不光幫助德國(guó)隊(duì)取得了冠軍，在賽事報(bào)道上，社交、移動(dòng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)也正在帶來(lái)無(wú)限的可能性。過(guò)去，傳統(tǒng)媒體主要以單向的方式傳播信息，例如通過(guò)電視轉(zhuǎn)播世界杯比賽，通過(guò)報(bào)紙報(bào)道比賽進(jìn)展，發(fā)表足球評(píng)論等。而隨著社交和移動(dòng)技術(shù)的發(fā)展，每一位普通球迷都可以利用互聯(lián)網(wǎng)和社交媒體，以自己獨(dú)特的角度對(duì)一場(chǎng)比賽進(jìn)行記錄。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，在社交媒體上，大多數(shù)人和在真實(shí)世界里完全不一樣，在現(xiàn)實(shí)生活中很多人反而會(huì)隱藏一些方面，在社交媒體上的展現(xiàn)更接近真實(shí)自我。這一切變化，讓人與人、人與媒體之間的溝通與連接也隨之改變。

在2014年世界杯上，騰訊首先突破，通過(guò)與IBM合作，利用社交媒體數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)上球迷熱議話題、球迷性格進(jìn)行分析，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)改變傳統(tǒng)的報(bào)道方式。大數(shù)據(jù)技術(shù)讀懂球迷心聲我們?nèi)粘Ｉ钪挟a(chǎn)生的數(shù)據(jù)，20%是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，例如企業(yè)通過(guò)內(nèi)部IT系統(tǒng)收集的信息或者通過(guò)機(jī)器和傳感器收集的數(shù)據(jù)，而在數(shù)據(jù)資源中高達(dá)80%是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如電子郵件、圖像、音頻、視頻以及社交平臺(tái)上的信息等。傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析面對(duì)的是如何管理、調(diào)配海量數(shù)據(jù)的問(wèn)題，而與傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相比，非結(jié)構(gòu)化的社交數(shù)據(jù)是人產(chǎn)生的，這其中不僅包括成文的句子，還包括網(wǎng)絡(luò)用語(yǔ)、表情，甚至錯(cuò)別字等。例如，在社交平臺(tái)上，球迷對(duì)于一個(gè)球星的態(tài)度不會(huì)是明確的喜歡或者厭惡，而會(huì)以各種各樣不同的方式表達(dá)出來(lái)，其真正的態(tài)度究竟是支持還是否定，是需要IBM通過(guò)分析給出結(jié)論的。

如何讓機(jī)器理解大量的人類(lèi)語(yǔ)言背后隱藏的情感？將大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是社交大數(shù)據(jù)分析面臨的首要難題，這不僅需要IT技術(shù)的支持，也需要心理學(xué)、語(yǔ)義分析等知識(shí)和技術(shù)的綜合運(yùn)用。為深度挖掘社交平臺(tái)上形式豐富的非結(jié)構(gòu)化信息，提取有指導(dǎo)意義的洞察，IBM構(gòu)建了Blue Pulse系統(tǒng)，利用機(jī)器自學(xué)習(xí)方法和自然語(yǔ)言分析技術(shù)，傾聽(tīng)網(wǎng)民“心聲”。

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