自从人类在草原上开始赛跑以来，观众们就开始预测结果，并且在体育赛事上投下赌注。而近些年，一种与众不同的数据分析法逐渐雄踞赛事预测市场。高盛，彭博以及纳特•西弗尓的538（FiveThirtyEight）官网都在利用数据，而非凭借直觉来判断比赛结果。高盛预测本土作战的巴西有48.5%的几率拿下冠军；538给出的几率是45%，而彭博认为巴西夺冠的几率仅有19.9%。
这些数据从何而来？
所有的数据分析专家都以数据为准，足球赛事预测网站也需要参考过去比赛的结果。这样的分析方法有理可循。但大型的世界级足球比赛有限，所以分析员还要考虑，在结果无可争议的国际足球友谊赛中，如何评价各支球队的表现。建模时，分析员首先应该决定收集多少时间之内的相关数据——比如说，当队中年龄最大的球员已经34岁，是否会对巴西国家队光辉的战绩产生影响？
以及如何利用个人球员在俱乐部（曼联和皇马等）的表现给他们做出适当的评价？
不管数据的来源，分析员最后都会将它整合成模型。通常情况下，建模人员会把问题从“哪一支队伍会胜出”改为“X队和Y队比赛，两对分别会进多少球”。这里使用的方法名为“双变量泊松回归分析法”（bivariate Poisson regression）。
利用“双变量泊松回归分析法”进行预测。也许你并不熟悉上面提到的专有名词，我们可以将它拆开来一一解释。“双变量”是指，在做出某个单一结果的预测时需要参考两个相互影响的因素，比如一场比赛中的X队和Y队的表现。“回归分析法”是指，将即有数据填充到模型中去。而“泊松分布”则是很有趣的分析方法。
试想像，你站在路旁，想要知道一分钟会有多少汽车急驰而过。首先，你必须利用秒表和计数器收集数据。假设第一分钟有15辆车驶过；第二分钟有18辆； 而下一分钟只有4辆。持续记录下去，你就可以得到一个模型，这便是“泊松分布”的原型。这项分析方法由法国数学家西莫恩•德尼•泊松提出，用于估测做出错误判断的概率。
根据泊松分布，足球比赛的结果同样具有分散性。一支足球队进1或2个球的可能性最大，其次为不进或者进3个，而进4或5个球（或者更多）的几率则大大下降。于是建模人员会根据这支队伍之前的表现，通过泊松分布制图，预测它们之后得分的情况。
想要下注的人们看过来！截止本稿发布，网络博彩公司“必发”（BetFair）预测巴西将有24.4%的胜算。如果你相信高盛或者是538的预测数据，认为巴西有一半的夺冠几率，那么就赶紧下注吧！当然，估计有人即使读了高盛和538的分析，还是会一如既往地赌巴西24.4%夺冠。