大数据下的欧洲杯
Part 1 欧洲杯比赛数据盘点
1 冠军之路
虽然决赛中在场面上处于劣势，多项技术数据落后于法国队，但从小组赛勉强出线到最终夺冠，葡萄牙凭借的正是放弃控球的防守反击战术以及关键场次的得分机会把握能力。淘汰赛阶段葡萄牙队的进球转化率要高于16强球队平均水平。
2 战术趋势
拥有绝对传控优势的德国队止步四强，完全放弃控球的冰岛队却闯入8强，本届欧洲杯传控打法开始走下神坛，防守反击战术重新抬头。
3 扩军影响
本届欧洲杯扩军为24支球队，赛事改制让各队在小组赛阶段踢得更加保守，进入淘汰赛后比赛进攻质量得到改观，场均进球数超过2012年欧洲杯同期。
4 黑马奔腾
赛事扩军让威尔士、冰岛这两只首次参加欧洲杯决赛圈比赛的球队成为了本届大赛的最大“黑马”，最终分别负于冠亚军球队足以让他们昂首退场。
5 球员表现
帮助葡萄牙首夺欧洲杯的C·罗纳尔多无愧于巨星身价，而西班牙队过早出局降低了阵中球星的评价，科克成为身价TOP30中表现与身价最不相符的球星。
Part 2 移动应用的欧洲杯效应
6 不同类型应用活跃度分析
欧洲杯期间，通讯社交、移动购物、新闻阅读等面向大众用户的应用活跃度基本不受赛事推进影响，欧洲杯的话题性难以影响普通人群的日常生活。
7 典型通讯社交应用24小时活跃指数分析
通过微信、微博交流球赛是球迷群体的常规项目，但是欧洲杯期间微信、微博比赛时段的活跃指数只有细微提升，肯在工作日为赛事熬夜的球迷还是少数。
8 典型体育应用活跃度分析
央视虽然独占本届欧洲杯转播权，但受用户体验影响，央视影音并没有迎来爆发式增长，电视看直播、体育应用看回顾是更多球迷的选择。
9 典型彩票应用活跃度分析
欧洲杯本是彩民们的投注热点，但是受互联网彩票停售影响，彩票应用在欧洲杯期间整体表现平静，与线下体彩的火爆销售形成鲜明对比。
10 外卖应用比赛时段活跃指数分析
欧洲杯小组赛阶段比赛对外卖应用不同时段的活跃指数影响最为明显，比赛前后的21时-次日0时是球迷点外卖的高峰时段。
11 出行应用比赛时段活跃指数分析
外出聚会看球带动了球迷出行，小组赛比赛日23时至次日1时内出行类应用活跃度提升最为明显，大多数球迷选择在观看完首场比赛后回家。
Part 3 移动应用上的球迷生活
12 铁杆球迷群体画像
肯为德意大战牺牲美容觉的女球迷不在少数，但欧洲杯的看球主力还是80后的男球迷，70后球迷正在退场，90后球迷有待培养。
13 比赛时段社交活跃指数
小组赛阶段球迷大多只观关注首场比赛，上半场时段是球迷社交互动的高峰期，而淘汰赛阶段的激烈对决让球迷更多的选择在比赛结束后的凌晨5时进行交流。
14 外卖及出行城市指数
三线城市用户更喜欢在比赛后点一份外卖当宵夜，而对于去酒吧、大排档等场所聚会看球，全国各城市是一样的热情。
15 典型城市球迷关注指数
北京球迷更关注三狮军团，上海球迷更关注蓝衣军团，天津球迷更关注高卢雄鸡，最愿为日耳曼战车熬夜的是广州与深圳的球迷。
16 北京球迷活动区域热力图
北京球迷上班多聚集在国贸、朝阳门、中关村一带，周末喜欢去三里屯、东单、双井等场所休闲消费。
17 上海球迷活动区域热力图
上海球迷上班多聚集在陆家嘴、人民广场、浦电路一带，周末喜欢去徐家汇、虹口、外滩等场所休闲消费。
研究报告说明
1、数据来源：
TalkingData数据中心数据来自TalkingData AppAnalytics、TalkingData GameAnalytics、TalkingData Ad Tracking的行业数据采集，以及诸多合作伙伴的数据交换，如应用市场、渠道、运营商等多种不同来源的数据复合而成。
报告中有明确注明数据来源的，均由足球大数据平台足球魔方提供。
2、数据周期：
2016年6月1日-2016年7月13日。
3、概念定义：
时段活跃指数：目标小时应用活跃终端数量/当日应用活跃终端量总量*100%。
应用活跃度：使用应用的终端数量/当日应用覆盖终端数量。
目标城市用户球迷应用活跃量占比=[目标城市用户球迷应用活跃量/所有统计城市用户球迷应用活跃量]*100%。
典型球迷应用：包括乐视体育、懂球帝、央视影音、直播吧、新浪体育、虎扑体育6款应用。
