数据工程
18
把来源接进来，按字段落库
维护采集管道，把十几个来源的原始记录映射成统一字段，跑每天发布前的自动化比对，异常先挂起再人工过。
- 采集管道
- 字段映射
- 自动比对
品牌愿景
把赛事数据做成能拿来比对的东西
2016 年第一版赛程表上线时，我们手上只有几百场比赛。今天，新利赛事由一支 46 人的自有团队支撑 1,240 余家俱乐部档案，横跨 38 个联赛与杯赛体系。你打开客户端看到的每一条出场时间与半场比分，都是当天有人经手过才发出去的。
- 数据团队
- 46 人
- 俱乐部档案
- 1,240 余家
- 联赛与杯赛体系
- 38 个
- 单条档案字段
- 18 个
01
从一张赛程表走到今天
第一阶段只解决一件事：把散在各处的开赛时间排到同一个页面上。后面每一段，都是被用的人推着往前走的。
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2016
第一版赛程表上线
按项目手工排当天的开赛时间，先让一批人不用再翻好几个渠道。
当时的处理方式
同一场比赛，不同渠道写的时间能差十几分钟。我们先做的是把时间字段固定成一种写法，再把有出入的场次单独标出来，让读的人知道哪条能直接用。
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2019
首份年度赛事数据白皮书
把一个赛季的对位差异写成可以引用的材料，赛季复盘不用再从零拼数据。
当时的处理方式
赛季结束后，做内容的人找不到成体系的横向比较。我们把整季的出场时间、半场比分差异归拢成一本可下载的材料，按章节拆开，方便直接引用其中一段。
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2021
赛事研究小组组建
出场时间、半场比分的记录标准在这一年定下来，两条来源不会各写各的。
当时的处理方式
同一个词在不同来源里含义不一样，读的人经常把两回事当成一回事。小组把每个字段的定义写下来，落到采集脚本里，之后所有联赛按同一套写法进入档案。
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2023
入选省级体育数据服务应用示范案例
同年开始，观察报告被更多内容创作者当成引用来源。
当时的处理方式
为了配合越来越重的引用需求，我们把报告里的数据来源、赛季阶段和更新时间一起印在正文边上，读者看到一条结论就知道对应哪一段赛程。
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现在
客户端走到 v5.4
12 个版本迭代之后，导出从手动拼表变成一键生成 CSV 或 XLSX。
当前版本在做的事
做内容的人过去要把几十场比赛的出场时间拼进一张表，得花半天。现在在客户端里选好俱乐部和赛季范围，一次最多 3 个赛季、500 条记录，两种格式都能直接下载。
站点 2016 年上线 · 客户端已迭代 12 个版本 · 当前 v5.4
02
三支小组，围着同一条发布线转
46 个人分成数据工程、赛事研究、产品与内容三块，各管一段，谁都清楚自己交出去的东西下一步会落到谁手上。
赛事研究
15
定义每个字段怎么写
梳理赛季阶段、对阵历史与主客场战绩的划分方式，维护五维评分矩阵的维度设置，让不同联赛的档案能够摆在一起看。
- 赛季分段
- 对阵梳理
- 评分维度
产品与内容
13
把数据做成能用的界面和文章
负责客户端交互、导出流程和观察报告撰写，也负责把作者提出的字段需求排进版本计划。
- 客户端
- 导出流程
- 报告撰写
团队构成 · 数据工程 18 人 · 赛事研究 15 人 · 产品与内容 13 人
03
一条记录要过三道关才发出去
赛程与比分字段来自 12 家授权数据源的交叉校验。同一个数值至少要两处对得上，才进入当天的发布批次。
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第一道
采集比对
同一场比赛的时间、比分、出场记录从多个来源并排进来，两边对不上的先挂起，等人工判断哪一处可信。
-
第二道
字段清洗
把「出场时间」统一成分钟数，把半场比分拆成上下两个独立字段，让同一条记录放进任何联赛都能直接比较。
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第三道
发布前抽样复查
上午十点整批发布之前，按联赛随机抽出一批场次重新过一遍，看到异常就退回上一道重做，不带着问题发出去。
授权数据源 12 家 · 每日 10:00 整批发布 · 覆盖近 3 个赛季
04
两个俱乐部摆在一起，比什么
1,240 余家俱乐部各自有一份 18 个字段的档案。字段含义先统一，对比才有意义，否则数字放在一起也读不出结论。
做对比的人最怕的是两个数字看着一样、其实说的不是一回事。所以字段在进入档案之前先过一遍含义：出场时间按分钟计，半场比分拆成上下两段，主客场战绩分列，对阵历史只统计同一赛季阶段内的交锋。
- 出场时间
- 半场比分
- 主客场战绩
- 对阵历史
- 赛季阶段
- 联赛归属
- 近期走势
- 档案完整度
- 数据更新时间
横向比较时用五维评分矩阵展开：数据完整度、更新时效、导出能力、档案深度、使用体验。你在客户端切换维度时看到的排序，就是按这套维度重新排出来的结果。
俱乐部档案 18 个字段 · 1,240 余家俱乐部 · 覆盖 38 个联赛与杯赛体系
05
从安徽出发，服务全国 31 个省区市
数据服务以安徽为锚点向外铺开，赛事资料中心落在合肥。无论你在哪个省，客户端、浏览器和导出流程拿到的是同一份更新。
服务范围
31
个省区市
从东部沿海到西北内陆，都能通过客户端或浏览器查到同一批赛事档案，赛程提醒与订阅也在同一套体系里生效。
用户规模
32 万
累计注册用户
月活跃用户约 4.8 万，其中相当一部分是每周固定来查赛程、做俱乐部横向对比的内容创作者与分析团队。
如果你需要针对某个俱乐部或赛季范围做批量导出，把范围写清楚发到 联系通道，客服在工作日 9:00–18:00 回复，导出协助一般在一到两个工作日内给出答复。
覆盖 31 个省区市 · 累计注册用户 32 万 · 月活跃约 4.8 万
06
每周三一篇，每年一本白皮书
观察报告按周三节奏更新，赛季节点另出特辑。每年 1 月发布的年度赛事数据白皮书从 2019 年起没有断过。
报告写的是具体问题：某个联赛的半场比分差异为什么集中在某个阶段，两支球队的主客场战绩在档案里呈现什么形状，某个字段扩到 18 个之后对比维度发生了什么变化。累计已发布 2,600 余篇，作者大多来自赛事研究小组，写完的数据底稿同步进档案。
看看白皮书里都有哪些章节
- 01 赛季总览与覆盖范围
- 02 俱乐部档案的字段构成
- 03 出场时间分布与阶段性变化
- 04 半场比分差异的读法
- 05 主客场战绩对照
- 06 导出字段顺序与格式说明
往期报告和特辑都收在 观察报告 里，按赛季阶段归档，可以直接跳到感兴趣的联赛去读。
观察报告每周三更新 · 累计 2,600 余篇 · 白皮书自 2019 年起每年 1 月发布，已出 7 份
07
往后三年想做的事
方向只有三条，都围绕同一件事：让你在开赛之前能把想比的东西一次比完。
档案
字段继续往下扩
在现有 18 个字段之外补充更多赛场记录维度，让低级别联赛和杯赛的档案也能站到同一张对照表上。
导出
批量范围再放开一些
在 CSV 与 XLSX 之外补充更多字段顺序模板，让做内容的人拿到文件就能直接进排版流程。
服务
区域协作做得更细
围绕安徽及周边省市的赛事内容团队，把导出协助、引用规范和赛季复盘支持做得更贴身。
想直接上手的话，平台服务里有客户端查赛程和导出流程的完整说明；想先看看我们怎么分析，从观察报告读一篇开始也行。
客户端支持 Android 与 iOS 双端 · 浏览器可直接查赛程