基于海量历史数据与AI模型，提供实时比分、深度赛事分析、视频集锦与专业预测。超过10万+场赛事数据，助力每一位球迷做出更明智的判断。
数据延迟不超过30秒，覆盖全球主要足球赛事，智能推送关键进球与红黄牌事件。
从1950年世界杯至今，超过10万场国际赛事数据，精准记录每一场比赛的每一个细节。
| 日期 | 赛事 | 主队 | 比分 | 客队 | 半场 | 数据 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026-03-28 | 世预赛 | 巴西 🇧🇷 | 2 : 1 | 阿根廷 🇦🇷 | 1 : 0 | 详情 → |
| 2026-03-27 | 欧洲杯 | 法国 🇫🇷 | 3 : 0 | 葡萄牙 🇵🇹 | 2 : 0 | 详情 → |
| 2026-03-27 | 欧洲杯 | 德国 🇩🇪 | 1 : 1 | 意大利 🇮🇹 | 0 : 1 | 详情 → |
| 2026-03-26 | 欧冠 | 英格兰 🏴 | 0 : 0 | 西班牙 🇪🇸 | 0 : 0 | 详情 → |
| 2026-03-26 | 欧洲杯 | 荷兰 🇳🇱 | 2 : 2 | 比利时 🇧🇪 | 1 : 1 | 详情 → |
| 2026-03-25 | 欧冠 | 克罗地亚 🇭🇷 | 1 : 0 | 丹麦 🇩🇰 | 1 : 0 | 详情 → |
| 2026-03-25 | 世预赛 | 乌拉圭 🇺🇾 | 0 : 2 | 哥伦比亚 🇨🇴 | 0 : 1 | 详情 → |
| 2026-03-24 | 亚洲杯 | 日本 🇯🇵 | 1 : 2 | 韩国 🇰🇷 | 0 : 1 | 详情 → |
自1950年首届世界杯以来，全球国际A级赛事累计超过10.8万场。其中主队胜率占比46.2%，客队胜率占比28.7%，平局占比25.1%。近十年数据显示，主队胜率呈现轻微下降趋势，从48.5%降至44.8%，反映出球队之间实力差距的缩小以及战术体系的全球化发展。
在欧洲五大联赛（英超、西甲、德甲、意甲、法甲）中，英超的主场胜率最高，达到51.3%，而意甲的主场胜率最低，为44.7%。这一数据差异与各联赛的战术风格、裁判尺度以及主场氛围密切相关。德甲联赛场均进球数最高，达到3.2球，展现了开放的比赛风格。
历届世界杯中，巴西队以5次夺冠位居榜首，德国和意大利各获得4次冠军。近五届世界杯（2006-2022），冠军球队在小组赛阶段的场均控球率平均为58.4%，场均射门次数为17.2次，场均传球成功率达到86.7%。这些数据表明，控制型打法在世界杯赛场上具有显著优势。
2026年世界杯将扩军至48支球队，小组赛阶段将分为16个小组，每组3支球队。这一赛制变革将带来全新的数据模型和预测逻辑。基于历史数据的模拟推演显示，小组赛爆冷的概率将提升约12%，为赛事增添了更多不确定性。
基于机器学习的多维度数据分析，揭示比赛背后的真实规律与趋势。
场均进球数从2022赛季的2.68球上升至2025赛季的2.91球，增幅达8.6%。其中，比赛最后15分钟（75-90分钟）的进球占比从22.3%提升至27.1%，说明体能分配和替补球员的作用日益凸显。
在定位球进球方面，角球进球占比为12.4%，任意球进球占比为5.8%，点球进球占比为8.2%。定位球战术已成为决定比赛走向的关键因素之一。
根据近24个月的防守数据综合评分，防守效率排名前五的国家队依次为：法国（92.4分）、巴西（90.8分）、英格兰（89.5分）、意大利（88.7分）和阿根廷（88.1分）。
防守效率的评估维度包括：场均被射门次数、拦截成功率、解围效率、门将扑救率以及高位压迫成功率。其中，法国队在高位压迫成功率方面领先全球，达到34.2%。
通过分析超过5万场比赛的传球数据，我们建立了控球率与比赛结果的相关性模型。当一支球队的控球率超过60%时，获胜概率为58.7%；控球率在50%-60%之间时，获胜概率为52.3%。
值得注意的是，控球率并非越高越好——当控球率超过70%时，获胜概率反而下降至54.1%，这可能与过度控球导致的进攻效率下降有关。西班牙队是唯一在控球率超过70%时仍保持高胜率的球队。
| 排名 | 球队 | 场次 | 胜 | 平 | 负 | 进球 | 失球 | 净胜球 | 积分 | 晋级概率 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 巴西 🇧🇷 | 8 | 7 | 1 | 0 | 22 | 4 | +18 | 22 | 98.5% |
| 2 | 阿根廷 🇦🇷 | 8 | 6 | 2 | 0 | 18 | 5 | +13 | 20 | 97.2% |
| 3 | 法国 🇫🇷 | 8 | 6 | 1 | 1 | 20 | 6 | +14 | 19 | 96.8% |
| 4 | 英格兰 🏴 | 8 | 5 | 2 | 1 | 16 | 7 | +9 | 17 | 92.3% |
| 5 | 德国 🇩🇪 | 8 | 5 | 1 | 2 | 15 | 8 | +7 | 16 | 90.1% |
| 6 | 西班牙 🇪🇸 | 8 | 4 | 3 | 1 | 14 | 9 | +5 | 15 | 87.6% |
| 7 | 荷兰 🇳🇱 | 8 | 4 | 2 | 2 | 13 | 10 | +3 | 14 | 82.4% |
| 8 | 意大利 🇮🇹 | 8 | 4 | 2 | 2 | 12 | 9 | +3 | 14 | 80.7% |
| 9 | 葡萄牙 🇵🇹 | 8 | 4 | 1 | 3 | 14 | 11 | +3 | 13 | 76.5% |
| 10 | 比利时 🇧🇪 | 8 | 3 | 3 | 2 | 11 | 10 | +1 | 12 | 71.2% |
由资深足球分析师与AI数据模型共同打造，每一篇分析都基于海量数据与战术研究。
在南美区世界杯预选赛的焦点战役中，巴西队以2:1险胜宿敌阿根廷。本文从战术布局、球员跑位、数据模型三个维度深度剖析比赛关键节点。巴西队主帅采用了4-3-3阵型，利用边路速度优势反复冲击阿根廷的防线肋部。数据显示，巴西队在左路的进攻占比达到42%，其中维尼修斯的个人突破成功率达到71%，直接制造了第一个进球。阿根廷方面，梅西的回撤接应次数高达58次，但被巴西队的中场绞杀战术有效限制，传球成功率仅为76%，低于赛季平均的84%。防守端，巴西队的高位压迫策略迫使阿根廷后场出球失误率达到23%，远超其赛季平均的12%。综合数据模型显示，巴西队在主场优势、近期状态和历史交锋记录三个维度均占据上风，最终取胜符合预期。
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欧洲杯小组赛A组焦点战，法国队以3:0完胜葡萄牙，展现出世界冠军级别的统治力。姆巴佩在左路的冲击是比赛的绝对亮点，他的最高瞬时速度达到36.2km/h，全场完成12次成功过人，创造5次绝佳机会，并贡献1球2助攻。葡萄牙队的防守策略在姆巴佩的速度面前彻底失效，右后卫坎塞洛被过次数高达7次，评分仅为5.2分。法国队的中场控制同样出色，楚阿梅尼和格列兹曼的组合覆盖了中场每一个角落，传球成功率分别达到92%和89%。葡萄牙队全场仅有2次射正，创下了近三年来的最低纪录。赛后数据显示，法国队的预期进球值（xG）高达3.8，而葡萄牙队仅为0.6，比赛结果完全反映了场上的真实差距。这场比赛也为其他球队提供了如何限制葡萄牙进攻体系的参考样本。
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欧洲杯B组德国对阵意大利的比赛以1:1收场，从数据模型来看，这是一个公平的结果。德国队全场控球率51%，意大利队49%，差距微乎其微。射门次数方面，德国队12次对意大利队11次，射正4次对5次，各项数据都极为接近。值得关注的是，意大利队在本场比赛中的防守组织明显改善，三中卫体系的协防效率达到88%，成功限制了德国队的中路渗透。德国队进球来自一次角球机会，由高中锋菲尔克鲁格头球破门，这正是意大利队防空能力的薄弱环节——本赛季意大利队在角球防守中的失球占比高达31%。意大利队的扳平进球则展示了他们的快速反击能力，从断球到进球仅用时11秒，整个过程只用了3脚传球。数据显示，意大利队的反击进球转化率达到19%，是本届赛事中最高的球队之一。这场平局让两队都保持了小组出线的主动权。
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欧冠1/4决赛即将迎来英格兰与西班牙的强强对话。基于两队近期的数据模型分析，本场比赛的核心博弈将围绕控球权展开。西班牙队本赛季欧冠场均控球率达到63.4%，传球成功率为89.7%，两项数据均排名赛事前列。而英格兰队的防守反击效率极高，场均通过反击打入0.8球，排名欧冠第一。关键对位方面，英格兰队的右路进攻（萨卡/福登）将对位西班牙队的左后卫阿尔巴，后者在欧冠赛场上的被过率达到2.3次/场，可能成为突破口。西班牙队的进攻核心佩德里场均关键传球3.1次，但他的对抗成功率仅为48%，英格兰队可能会利用身体优势进行针对性限制。数据模型预测本场比赛的比分最有可能为2:1或1:1，进球数预计在2-3球之间。综合来看，英格兰队凭借主场优势稍占上风，但西班牙队的控球能力不容小觑。
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