足球比赛排名如何预测？
从数据分析的角度去看这个问题，首先我们要确定影响比赛结果的因素。以足球赛事为例，一般我们可以归结为两大因素： 客观因素包括：球队实力、赛场气候和场地条件等；主观因素包括：球员状态、主教练的指挥谋略以及运气等。 接下来要解决的问题就是判断这些因素对比赛结果的影响程度。因为大多数情况我们无法得到这些因素的量化数值（如球队实力的打分、主教练战术思路的复杂度等），但是我们可以用其它方法来代替。如果我们对历史数据足够丰富，可以按不同因素把历史数据分成若干组，然后统计每组数据的比赛结果，最后计算出每个因素的分值——这就是所谓的“主成分分析”。
以英超5个赛季的全部联赛和杯赛数据为例，共2089场比赛，涉及7241名球员和3696支队伍信息。分别对参赛队伍、队员和比赛结果进行主成分分析后，可得出如下结论： (注：上述结论来自论文《基于主成分分析的竞技体育胜负解释》) 从以上结论可以看出，在对比赛结果的预测中，主观因素的贡献远大于客观因素，而偶然性是比赛的又一特点，它的存在会让预测充满不确定性。在足球比赛的预测中需要特别留意主教练的战术安排和对人员配置的调整所带来的效果。
上面分析了比赛结果的影响因素，接下来要解决的问题是如何提前知道这些因素的变化。对于非资深球迷来说，最直接的获取这些信息的方式莫过于观看赛前直播。然而现实情况是我们并不能做到这一点，因此我们需要找到另外一种方法来替代。
在以上讨论的基础上，一种比较可行的替代方案是通过搜索引擎收集赛前观点的统计数据并据此做一个初步的判断。我们以英超为例，在百度中输入“英超 预测”，再按时间排序，可以看到很多关于本场比赛的赛前舆论风向： 我们随意打开几个链接，会发现里面几乎都会提到同样的一些元素： 这些元素大致代表了不同的阵营对比赛结果的主观预测，比如这里就同时出现了“曼联赢”和“切尔西赢”的观点。如果一个网站有大量用户聚集且多数情况下达成共识，那么该网站的舆论风向将很有代表性。通过收集多个网站的实时数据，我们便可以一个较为客观地判断出当前的主导意见。
以上只是简单地介绍了一个预测模型的基本原理，其实这个过程其实还可以进一步简化和优化，而且对于不是特别成熟的模型，我们可以通过各种加权计算给予它修正。所以这只是一个大概的思想框架，具体的操作过程还需要结合具体的问题来进行调整。