作为资深奥运迷我曾运用天马数据库成功预测了悉尼和北京奥运会中国金牌数。通过对今年31届里约热内卢奥运会的大数据分析，天马发现近几届奥运会200多位奥运举旗手的一个有趣现象。多因往届奥运会表现突出而有幸成为旗手的倒霉蛋，因背上巨大荣誉这个思想包袱，在成绩表现上多呈厚古薄今的无奈——成绩属于过去，当下旗开不胜。当然这需要案例支持，事实胜于雄辩:如里约奥运的中国旗手是伦敦奥运会男子花剑个人赛金牌得主雷声，赛前被国人寄予厚望定会蝉联，结果雷声大雨点小，不但自已陶醉于做旗手的迷幻和虚荣中旗开不胜，还连累整个男子击剑队颗粒无收。有人甚至把16年来第一次首金战略失败归罪于旗手遴选的不当。再如德国的旗手、著名乒乓球运动员波尔,在国内由投票决定。他一直期待在本奥运单打项目中获得突破。原想夺牌的波尔被非洲黑马淘汰，总比分2-4不敌阿鲁纳被淘汰出局。而里约奥运的英国旗手穆雷在比赛首日穆雷兄弟苦战两小时，双抢七告负，这对于之前胜率较高的2号种子穆雷来说俨然是一种痛心疾首的宿命。最能证明奥运旗手是光鲜而不实惠的霉运差事的案例是里约奥运的纳米比亚旗手朱尼厄斯，在开幕仪式中担任国家队旗手，本身是次中量64公斤级拳击选手，8月8日22岁纳米比亚拳击选手朱尼厄斯（Jonas Junius）涉性侵清洁员被捕。原定于巴西时间11日下午出战赛事，却因身陷囹圄而放弃比赛。奥运会赛程本届奥运会赛程刚过两天就让这么多著名奥运旗手折戟刹羽，不得不引起奥运迷和有关人士的深思。

延伸——

1、2016年08月14日04:作为本届奥运会西班牙代表团旗手纳达尔惨遭德尔-波特罗逆转，无缘奥运男单决赛。

2、大数据分析预测2016年里约奥运会金牌榜

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　　数据引用一般都是历届奖牌榜历史数据，各国人口总数，国家GDP, 各种经济数据，近一年来各种国际赛事成绩，还有很多运动员教练业内人士采访信息。建模方法大体思路是：使用历史数据作为先验分布，然后不断加入最新GDP, 人口，经济，国际锦标赛数据来更新我的初步预测，比方说某国新得了个世锦赛冠军，就给这国家加一块金牌，或者gdp大幅增加，再给他加一块，人口一年内大幅下滑，就再给他减几块，就这么不断调整模型，直到奥运前夕达到最后预测。

　　下图是几个有名的金牌榜预测：三个里面两个预测美国第一，一个预测中国第一。第一个预测美国41块金牌，中国31，俄罗斯21，间距为10的等差数列。第二个预测美国35，中国32，俄罗斯23，美国中国差距很小，俄罗斯落后较多。第三个预测中国第一39块金牌，美国35，俄罗斯25，中国小差距战胜美国。三个预测唯一统一的就是把俄罗斯放在了第三位，第一名的位置基本上只可能是中美之争，就像现在世界经济一样。

　　国际奥委会官方数据提供商、著名的荷兰体育数据统计公司Infostrada也给出了经过科学分析后的奖牌预测榜。在这份预测的榜单中，中国代表团将以28金28银20铜的成绩，继续排在美国队之后、位列奖牌榜第二位，但金牌数和奖牌总数分别较伦敦奥运会缩水10枚和12枚。

3、大数据和NBA

　　NBA可谓产生大数据的一块沃土，也是大数据分析最好的实践者。NBA会对每场比赛进行细致的数据统计，可以提供单个球员的查询工作，还能对比两名球员，包括两人攻防中的表现。NBA不仅统计所有球员得分、篮板、助攻、盖帽、抢断、失误、犯规等一系列场上数据，还能提供场上效率、得分区域等分析。

　　例如，NBA 联盟在30个球队的比赛场馆安装了SportVU ICE球队分析与追踪系统，SportVU摄像机每秒钟可拍摄25张图片，每张图片都有时间戳，计算机可将这些数据与比赛流媒体源连接到一起，在90秒内提供一份报告。SportVU应用通过将视频和定制化报告结合起来，重新制作数据,进行深入的球队细节分析。该系统可制作和计算球员指标信息和3D模型，帮助球队更好地理解统计数据的重要性和比赛过程。

　　ICE还能够测量球员的无球跑动和球员之间的间隔，该系统如今可以计算出速度、距离参数和能量区域效率，同时计算力量、爆发力和耐力,查询球员间隔、投篮轨迹和投篮区域。这些统计数据都将成为NBA球队获得比赛胜利、争夺冠军的体系的一部分。

　　比如通过对詹姆斯的大数据分析，能够了解詹姆斯的打法和习惯：詹姆斯在篮框左侧运球时，多选择投篮;而在篮框右侧时，主要用突破上篮...洞悉这些数据，教练就能制定出针对性的方法来防守詹姆斯。

　　如今，几乎NBA每只球队都拥有数据分析专家，他们根据数据统计和分析，在比赛日、选秀大会和交易决定上提出重要建议，在这些数据专家的帮助下，花精力进行数据分析的球队胜率已经远高于不进行分析工作的球队，这就是大数据分析的力量。