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懂球帝是一款专注于足球领域的资讯社区类应用，于2013年12月发布其第一版App。该应用提供足球新闻、深度报道、社区帖子等内容，拥有详尽的球员、球队、比赛等数据，可观看足球直播、视频集锦，可定制关注球队的Twitter和Instagram等信息。
懂球帝这款App用户主要是足球爱好者，为足球爱好者提供新闻阅读、足球事件交流的平台，可获得专业足球写手的深度报道。
用户以男性为主（96%），集中在20-39岁区间，符合足球迷属性。
主要使用人群分布在北上广外，这些地区特性人口密集、互联网发达、足球市场热门，有广州恒大、北京国安、上海上港等知名中超球队，相应球迷集中。
从安卓分发市场下载量上看，懂球帝对比虎扑体育、新浪体育、直播吧等依托于网站的体育综合类应用，在下载量上处于明显劣势，但对比同类型专业足球应用看球啦，有明显优势。
而在iOS平台上，App Store体育类免费应用排行榜上，懂球帝处于第4，在此次竞品市场对比中高于虎扑体育、新浪体育，仅次于直播吧（第3）。
对比其它体育综合类应用，懂球帝的活跃用户人数较少，但使用时长不短，与其它体育综合类应用差距不大（甚至比新浪体育有微弱优势）。
从用户评分对比发现，懂球帝Android版评分不高，低于大部分竞品。而iOS版评分高。
小结
懂球帝在市场表现及用户评分上Android版与iOS版本有较大差别。建议加强Android版本迭代优化，同时加大推广力度，进一步结合网站，与移动端相互依托获取更多用户。
懂球帝以绿色为主色调，符合足球爱好者审美；固定底栏中心显示关注球队图标，讨好忠诚球迷用户。打开App，首页显示内容为头条，采用焦点图片滑动+赛事提醒+List显示的文章简介，方便用户快速找到重要信息入口。
问题： 首页下的二级tab导航菜单，内容分类众多，分为“头条“、”视频“、”集锦”等多达14项，切换分类操作繁杂。
建议： 在该导航栏最右部增加自定义喜好筛选及排序功能，方便用户对导航栏及分类内容定制。
直播页面分为三类：“重要“、”关注“、”足彩”。直播信息采用List显示，简单明了显示球迷关心信息（时间、比分、赛事类型等），提供视频直播的赛事有明显提示，方便用户找到相应入口。
问题： “重要”分类显示所有比赛信息，用户难以找到自己关心的比赛信息。而“关注”中的比赛仅能通过点击星星按钮关注，未能追踪一个球队所有赛事。
建议： 在保留点击星星按钮添加关注的同时，加上“添加关注”按钮，可由用户选择关注任一球队的所有赛事，使用户收到相应推送，提高用户黏性。
关注球队功能是懂球帝的特色功能，可定制自动跟踪关注球队的社交平台信息、球迷圈更新信息。但消息排列以时间坐标排列，信息多且繁杂，没有筛选功能。
圈子页面具备“圈子”及“热帖”分类，圈子作为用户原创内容的来源，可大胆猜想是未来营业收入的一个重要入口。圈子内球迷社区氛围维护量化，具备完善的举报功能，防止谩骂。作为内容来源入口，新建文章按键固定在板块内的顶栏，设计原则合理。
问题： 点击底部导航栏圈子，显示的是“圈子”子分类的内容，方块显示各个分类板块，用户首要接触到的不是“热帖”的热门内容，属于按基于业务模型的设计，不够吸引用户关注。
建议： 底部导航栏圈子入口的首要内容显示改为“热帖”这一子分类。
侧边栏为设置页面。点击头像弹出用户私有页面，帐号可绑定第三方社交平台，方便分享；登录网页版模仿与微信扫描二维码功能，减少用户输入，提高体验；提示信息提供丰富分类，一目了然。总之，侧边栏提供丰富的功能接口。
问题： 侧边栏交互过于复杂，点击头像还有二级页面。“关于”及“意见反馈”等较少使用的功能嵌入于侧边栏第一页面中，而“消息通知”提醒等常用功能却嵌入在二级页面中，设计不合理。
建议： 将“关于”至“语言”的所有菜单改为嵌入至“设置”菜单的二级页面内。“我的主页”内地所有内容直接嵌入于侧边栏。
懂球帝作为一个专注于足球领域的社区类移动端应用，在发布不到2年的时间内发展迅速，其用户活跃度及参与度的得到迅速提升，加之国家政策对足球发展的大力支持，可见懂球帝越来越受到用户关注，也预示其有着不俗的潜力。
由于不能掌握懂球帝更多的运营数据、推广渠道、KPI等数据，因此对产品的分析可能存在错误的成分，所以提到意见也仅供参考。
本文由 @newpunch 原创投稿，并经人人都是产品经理编辑。未经许可，禁止转载。
2024年欧洲杯比赛正酣。在赛场之外，一些围绕观赛的自发科技创新也开始涌现，成为了一道独特的风景。
近日，据TuGraph图计算官方微信，其创新小组研发了一项融合图计算、大模型等技术的足球赛事分析工具“智猜足球”，旨在探索新兴人工智能技术在体育赛事应用的可行性。据介绍，这项应用分析了一年多以来欧洲各球队和俱乐部的赛事公开数据，利用图算法构建了一张球员关系网络图，分析了近30000名球员之间的协作关系，并借助图神经网络（GNN）、Transformer、大语言模型等前沿技术，量化球员间的默契配合与竞技对抗元素，训练了近10000场比赛数据。截至17日20点，TuGraph分析的7场比赛中，有5场与实际比赛结果一致，准确率达71%。
（TuGraph官方微信“智猜足球”页面）
大型体育赛事已成为科技公司技术试炼场，科技研究者们也想借此拓宽技术想象力。2014年巴西世界杯，百度、微软、谷歌纷纷参与到赛事预测中，其中，百度、微软1/4决赛的准确度达到了100%。 科研机构从业者也不甘下风，2018年俄罗斯世界杯期间，德国与比利时的研究人员共同采用随机森林算法模型预测世界杯冠军。2022年卡塔尔世界杯期间，英国艾伦图灵研究所的三位研究员，基于一款足球游戏“AIrsenal”模型以及贝叶斯统计计算等方法，尝试预测比赛冠军。
过往各类团队采用了多种算法模型，普遍使用了机器学习和统计学技术手段，更多关注于球员自身属性的统计分析和预测。
与上述赛事分析方案不同的是，TuGraph程序员的赛事分析视角更加侧重于团队协作，这也是足球、篮球这类团队运动的最大影响因素之一。据小组成员描述，发现关键“关系”正是图计算的优势，运用在赛事分析中，能够更加全面和高精度地解析足球比赛中的动态交互关系，理论上也可为球队战术部署及场上应变提供科学的数据支持。通过图计算点、边的模式来描述球员和球员之间的传球、协作、对抗，得以直观感知球队的协作模式，并识别核心球员和重要战术和对手战术的变化规律。
不过，这套分析方案也存在一定的缺陷。比如数据量相对较少的年轻球员在比赛实力分析中成为了一个显著的不确定性因素，对预判的准确度产生了不小的影响。
（TuGraph引入了“默契度”和“对抗度”分析赛事走向）
实际上，图计算本身就是全球科技巨头和高校关注的一项前沿技术。市场调研机构Gartner预测，图计算在2025年会应用于80%的数据和分析创新，在金融、制造、能源、脑科学等领域有巨大的应用价值和前景。随着大模型时代的到来，图技术也被应用于解决大模型幻觉等问题，以提高大模型的准确性和可靠性。
据了解，TuGraph是蚂蚁集团与清华大学联合研发的大规模图计算系统，构建了一套包含图存储、图计算、图学习、图研发平台的完善的图技术体系，实时处理海量、多源的关联数据，显著提升数据分析效率。在2020年、2022年的世界图数据库基准性能测试LDBC-SNB中，TuGraph多次打破世界纪录，性能领先世界。
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