四年一度的奧運盛會已于8月5日在巴西里約熱內盧馬拉卡納體育場正式拉開了帷幕。在這場全民關注的盛會中，機器人、無人機等企業及多家媒體都紛紛想要借勢博得公眾的眼球，自然不會少了的“倩影”。

早在里約奧運會開幕的前一個月，各大媒體專業人士便開始活躍起來，利用大數據建模預測2016年里約奧運會金牌榜。雖然具體建模模型并沒有哪家公開發布。不過，建模的大體思路可能是：使用歷史數據作為先驗分布，然后不斷加入最新GDP、人口、經濟及國際錦標賽數據來更新初步預測。用來建模的數據都是往屆獎牌榜歷史數據、各國人口總數、國家GDP、各種經濟數據、各類國際賽事近一年中的成績以及眾多相關業內人士的采訪信息。

從以上預測結果不難看出，三個預測共同地的就是把俄羅斯放在了第三位，第一名的位置依舊是中美之爭。就目前比賽結果來看，美國9塊金牌暫領跑金牌榜，中國僅以一塊之差暫居第二，奧運金牌榜首之爭正如大數據預測的結果一樣一直在中美之間激烈展開。此前并不受關注的匈牙利則是本屆奧約會的一匹黑馬，暫以四塊金牌位居金牌排行榜第三的寶座，而此前預測排名第三的俄羅斯則暫居第五。

另外，大數據預測結果顯示，國民對本屆里約奧運會我國代表隊的表現充滿信心，除了對整體賽事結果看好，用戶對乒乓球、跳水等傳統奪金項目信心最高。大數據預測的結果能夠反映出國民對里約奧運會的信心指數，而在對運動員進行訓練時，利用大數據分析卻能夠幫助提升他們的技巧，已達事半功倍之效。

例如，在此次里約奧運會的拳擊項目中，英國隊的拳擊手就受益于謝菲爾德哈勒姆大學參與制作的分析軟件iBoxer。該分析技術利用的數據來源于英國隊本身的拳擊手以及他們的對手，其中包括各個動作的細致分析。運動員進行訓練時，教練參考數據分析結果幫助運動員改善了技巧，讓他們做到了真正的“見招拆招”。

此外，運動員進行賽艇的項目訓練中也用到了大數據。訓練期間為了獲得運動員和獨木舟兩方數據，教練在賽艇上安裝傳感器，在運動員身上也會安裝心臟監測儀。所有收集的信息都被傳輸到互聯網平臺上的主機系統，建立一個運動員運動數據的大型數據庫。計算機對庫里的數據進行分析，分析結果能夠反映出運動員的訓練狀態。教練人員再以大數據分析的結果作為參考，對運動員的訓練方式作出合理調整。而運動員也能依據大數據統計出的數據對自己的比賽結果做出合理的預期。

總而言之，科技早已成為社會進步的強有力支撐，在經濟發展中扮演著不可或缺的角色。大數據預測奧運會金牌在很大程度上滿足了公眾的獵奇欲，同時也彰顯出了公眾對這場奧運盛宴的極大關注。借助科技的力量，運動員和教練員都能以大數據分析結果借助大數據分析結果為參照物，獲得更為科學的訓練方案。

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