Without a doubt, the most popular event this summer is the World Cup 2018. We’re celebrating the event through a company-wide competition. Each ClearPeaker has predicted the outcome of all the World Cup matches, including who will be crowned the winning team of this year’s final. Of course ClearPeaks wouldn’t be ClearPeaks if there wasn’t some underlying analysis going on!
Most of the ClearPeakers used a qualitative forecasting approach, relying on a mixture of passion and intuition (and maybe a dash of national pride) to make their predictions. Others preferred to predict 2-0 outcome for all matches based on the fact that, statistically, this is the most common score in the World Cup. Our data scientists went a step further, using machine-learning algorithms to make their predictions. They extrapolated outcomes based on: each country’s population, GDP, number of World cups won, % of victories in the last 4 years, total price in market of the players, average age, average position of the players’ teams in the league, number of players that won the league with their teams last and current year, number of goals scored by the players and number of goals scored by rivals.
Of course, there is always an element of surprise and luck that can throw off even the most well-crafted of predictions. After all, having only barely won 50% of their matches in the last 4 years, who would have imagined that Mexico would have beaten reigning World Cup champions Germany?
Nadie duda que el evento de este verano es el Mundial de Futbol. En ClearPeaks lo celebramos con una sana competición entre toda la empresa. Cada ClearPeaker ha tenido que predecir los resultados de todos y cada uno de los partidos, incluyendo quién se hará con la tan deseada copa. Por supuesto, ClearPeaks no sería ClearPeaks si esta competición no incluyera algún tipo de analítica…
Gran parte del equipo ha realizado sus predicciones de forma cualitativa, basándose en una mezcla de intuición y pasión. Otros, en cambio, han preferido predecir un 2-0 en todos los partidos ya que, estadísticamente, éste es el resultado más común en un Mundial.
Nuestros Data Scientists han ido un poco más lejos y han realizado sus predicciones con la ayuda de algoritmos de machine-learning. Han extrapolado distintos resultados basándose en factores como: el PIB de cada país, el número de Mundiales que ha ganado cada país, el % de victorias en los últimos 4 años, el precio total de los jugadores en el mercado, su edad media, su posición media en las distintas ligas nacionales o el número de jugadores que han ganado la liga nacional en sus respectivos equipos este año.
Por supuesto, siempre la suerte que puede echar por tierra la mayoría de las predicciones. Después de todo, después de solo haber Ganado el 50% de los partidos, ¿quién podía imaginas que México ganaría a la actual campeona, Alemania?
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