足球数据价值链是针对性不同玩法提取、组织并利用数据、开发数据功能、发挥数据价值，通过科学直观的表现形式清晰传达和沟通数据分析结论，实现数据向信息、知识、智慧的逐步升华，最终实现支持投机决策的一系列过程。因此，足球数据价值链是从数据中产生价值和需要的一系列有序步骤，是从数据生成到数据应用的整个数据生命周期中逐步提取数据价值的可重复过程。
足球数据价值链的三大要素
足球数据价值链的“三大要素”包括：数据、玩法、技术，支撑着数据价值链运行的全路径。各种数据是足球数据价值链的原材料；玩法是足球数据价值链的服务对象，数据是从玩法中来，最终也需要回到玩法中去，足球数据价值链唯有回归玩法决策，方能沿着价值导向使能；技术是足球数据价值链的承载与实现工具，包括从最初的需求分析到最终的数据价值释放过程中大量运用的思维模型、统计学原理、计量方法以及数据清洗、机器学习、可视化等各种技术。
足球数据价值链的六大步骤
足球数据价值链“六大步骤”包括玩法需求分析、数据采集、数据清洗、数据探索、数据算法和数据可视化。足球数据价值链的系列步骤如同厨师烹饪菜肴，起点是玩法需求分析，如同厨师的首要工作是明确客户的点单需求，再根据需求进行数据采集、数据清洗，对应买菜、洗菜，然后进入数据探索、数据算法、数据可视化，好比厨师需要切菜、炒菜，最后摆盘上菜，完成烹饪菜肴的一系列动作。
玩法需求分析
玩法需求分析是足球数据价值链的起点。玩法需求涉及投机的不同方面，足球数据价值链基于对玩法需求的深层剖析与深入理解，明确发挥作用的目标。根据玩法需求通常可分为四类：描述性分析需求（发生了什么）、诊断性分析需求（为什么会发生）、预测性分析需求（未来可能发生什么）、规范性分析需求（需要做什么）。不同类型的需求，决定着不同的价值导向以及后续不同数据采集范围、分析方法等。
玩法需求分析环节首先从理解玩法背景开始，确定玩法需求所属的本质。然后进行数据理解，判断玩法需求是否可通过数据分析项目实现。若可以，则根据玩法需求类型将其转化为数据分析项目，再规划通过数据分析满足玩法需求的路径并确定所需目标数据。最后进行需求评估，界定所需资源。
数据采集
数据采集到的原始数据时常会存在数据格式错误、数据逻辑错误、数据冗余、数据缺失、数据异常、数据不一致等典型问题，需要根据不同的数据问题采取针对性的清洗策略，以去除或修正数据中的错误。利用软件云服务器数据库等使积种数据变成可以查询利用的结构化库。
数据算法
数据算法作为足球数据价值链的核心，与数据探索共同发挥着数据分析的关键作用。数据算法是一系列有助于解决问题和实现目标的规则，代表着系统性的解题方法和策略，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。从投机的角度出发，数据算法也可以理解为将数据提炼，从而形成的符合投机诉求的思路和方法。常见的数据算法模型包括回归、分类、聚类、关联规则、时间序列五类。
足球数据价值链作为足球数字化转型的核心要素之一，是从繁杂无序的数据中提炼出价值信息和知识的途径及方法，是数据价值生产、加工的过程。足球数据价值链的构建及稳定高效运行极大地提升了足球的数据分析效率和信息提炼能力，使得足球玩家能够高质高效地在投机过程中不同场景需求下的价值分析、规律洞察和预警预测职能。足球玩家通过数据价值链的应用实现决策和价值提升。
