如今五大联赛到来了，每天都有众多的足球比赛开赛，那么有没有一种科学有效的方法能够预测足球比赛呢，擅于分析随机性事件的泊松分布又能否承担足球预测的重任呢？而我们具体又该如何使用泊松分布来分析预测足球赛事呢？
首先我们需要了解一下泊松分布的由来，这门分析法起源于19世纪初，由著名的法国数学家西莫恩·德尼·泊松提出。他通常被用在于固定时间或空间内，对随机事件发生次数的概率分布预测。而足球比赛中，就正好满足泊松分布的使用条件，那自然，通过泊松分布来预测足球比赛，这个方法是可行的。
当然，要预测足球的进球数，我们首先需要知晓比赛的预期进球数，而这就离不开对历史数据的统计计算，例如：我们可以统计两支球队过往的交战数据，经过计算统计，得出其中的规律，这个过程可以用AI来进行相应的简化，接下来，就是泊松分布出马的环节了，泊松分布可以根据历史数据，计算出在这场比赛中，双方预期进球的概率。
不过有一点值得提出的是，泊松分布并不能预测足球完美相容。它存在一个重要假设：事件发生的概率是独立的。在足球比赛中，这个假设显然不成立。例如，一方进球后，另一方可能会加强进攻，从而提高进球概率。此外，比赛中的红牌、伤病等因素也会影响进球概率。因此，虽然泊松分布原理简单，当单纯使用泊松分布，其实还是不太能够准确预测足球的。
但这一缺陷也并非不能避免，例如，worldliveball就对泊松分布进行了改进，引入了“修正泊松分布”。修正泊松分布考虑了比赛中的各种因素，如球队实力、比赛性质、天气等，使得预测结果更加准确。
经此修正后，泊松分布更加契合了足球赛事的预测流程，如今根据数据统计表面，系统规范化地使用泊松分布，能将足球预测的准确率提升至80%。
当然，我们不能完全依赖泊松分布来预测足球。在实际应用中，我们需要通过其他算法公式来查漏补缺，取长补短，譬如worldliveball除了泊松分布之外，还引入了蒙特卡洛法、埃罗预测法、BP神经网络，增加了足球预测的稳定性。
总之，泊松分布作为一种统计学方法，在足球预测领域具备不俗的应用价值，但囿于使用方法的复杂性，人们往往会采用工具辅助进行预测，目前市面上大多足球预测系统普遍采用的就是泊松分布，以及AI技术与之结合，由此可见泊松分布的前景依旧十分广大。
