数说大连可为足球元年，2025各位还有哪些数字故事？（用数据读懂大连可为足球元年，2025你的数字故事是什么？）

这些题都能“用数字讲故事”，适合贯穿整个赛季做系列内容或赞助复盘。挑 3–5 个做主线，其他做月度/阶段性补充。

Developing a JSON Schema

I'm looking to create a minimal JSON schema that includes example formulas. The final answer should have an optional header and structured lists organized in sections, ideally sticking to 4-6 bullets each. I should consider producing [[NEWS.CONTENT_HTML]]quot;Top 8 数字故事金点子[[NEWS.CONTENT_HTML]]quot; with two lists of 6 bullets each since more topics may be needed. I also want to outline bullet points for [[NEWS.CONTENT_HTML]]quot;数据口径与抓取,[[NEWS.CONTENT_HTML]]quot; [[NEWS.CONTENT_HTML]]quot;可视化与发布节奏,[[NEWS.CONTENT_HTML]]quot; and [[NEWS.CONTENT_HTML]]quot;落地步骤.[[NEWS.CONTENT_HTML]]quot; A short code snippet for computing metrics like PPDA would be useful, but I need to keep it concise.Creating a Digital Story Framework

I’m working on a title called 数字故事备选, which includes several sections. In Section 1, I'll detail 6 bullets focused on youth training metrics. Section 2 will cover fan engagement and commercial aspects with another 6 bullets. Section 3 will highlight city impact and community service, aiming for 4-6 points. In Section 4, I’ll put together a catchy template with 6 example headlines. Section 5 will outline data sources with 6 bullet points. Finally, I'll provide a brief Python snippet for calculating U23 minutes.Outlining Implementation Steps

In Section 7, I’m focusing on 落地节奏 and will provide 4-6 concise steps. I also need to ask for context: [[NEWS.CONTENT_HTML]]quot;你们更偏媒体叙事还是俱乐部运营?[[NEWS.CONTENT_HTML]]quot; and offer options 1, 2, or 3. I should keep everything brief and avoid fabricating 2025 actual numbers; I can only propose examples with placeholders. Finally, I’ll structure the final answer in Chinese to meet the requirements.

这些题都能“用数字讲故事”，适合贯穿整个赛季做系列内容或赞助复盘。挑 3–5 个做主线，其他做月度/阶段性补充。

竞技与青训（赛季主线）

青训出场分钟占比：U23/全队分钟，月度滚动；配合“首发/替补”细分看用人与成果
强度与压迫：PPDA、抢回球平均时长、中前场抢断+反击射门占比，主客场对照
机会质量：xG/xGA、定位球xG占比、二点球权（进攻三区二次进攻次数）
成长曲线：滚动5场的净xG与预期积分xPts，叠加关键引援/战术节点
伤病与轮换：伤病天数、人均连续首发场次、72小时内轮换比；与跑动强度联动
本土贡献率：本土球员进球+助攻/全队；U21直接参与进球数（进球或最后一传）

球迷与商业（赞助/票务叙事）

上座率增长与峰谷：场均上座率、最高/最低、天气与对手强度对照
粉丝漏斗：曝光→互动→购票→复购，关键活动的漏斗转化与获客成本
每积分成本：年度薪资+注册费/联赛积分；对比同级别均值（区间呈现，避免绝对值敏感）
赞助激活转化：看台/内容植入的扫码率→到店率→二次消费；按比赛或主题周拆分
周边与联名热力：单品销售Top、球场周界与城市商圈热力（时间×地理）
观赛体验得分：NPS、入场用时、中场拥堵指数、退票率；与上座率联动

城市与公益（品牌外溢）

校园覆盖：校园活动场次、到场学生数、校队输送到青训的转化率
社区参与：公益时长、志愿者人次、受益人群画像；每万粉公益参与率
城市热度：搜索指数、异地客流（主场比赛周末）与文旅合作共振
少年计划留存：训练营报名→复训→梯队入选的年度留存曲线

标题与选题模板（即拿即用）

“每个积分花了多少钱？”—赛季成本/积分，月度对照联赛区间
“U23 抬头的一年”——U23分钟占比从X%到Y%，并列出关键姓名与瞬间
“12秒追回球”——抢回球平均时长降至X秒，配对压迫热区图
“定位球的第12名队员”——定位球xG占比提升至X%，教练组改造拆解
“主场回来了”——上座率同比+X%，家庭票/学生票贡献曲线
“把球场搬进社区”——公益小时数与参与人次里程碑，温情故事带数据尾注

数据口径与来源（先定标准，避免口水战）

比赛事件与模型：官方技术统计+第三方事件（Opta/Wyscout/本地供应商）；xG口径需固定
手工校验：关键进球/定位球二次点、反抢起点；小样本人工抽检提高可信度
票务与闸机：进出场时间戳、区域分布、联票与家庭票识别
社媒与内容：平台API或抓取，去重与反作弊（异常突增阈值）
赞助转化：独立短链/二维码埋点；与商户POS或小程序订单对齐
隐私与合规：展示区间与占比，避免披露个体隐私或敏感绝对值

快速计算示例（两项核心口径）

U23分钟占比（按比赛或阶段）Python

import pandas as pd# events: match_id, player_id, minutes_played, age

  \n
df = pd.read_csv('events_minutes.csv')df['is_u23'] = df['age'] [[NEWS.CONTENT_HTML]]lt; 23share = (df.groupby('match_id').apply(lambda g: g[g.is_u23]['minutes_played'].sum() / g['minutes_played'].sum())         .rename('u23_share').reset_index())

每积分成本SQL

SELECT season,       (total_wage + transfer_fees) / NULLIF(league_points,0) AS cost_per_point

  \n
FROM finance_season;

可视化与发布节奏

月度：滚动5场净xG曲线、上座率与NPS双轴、U23分钟占比堆叠
关键节点：德比/强强对话做赛后“5张图看明白”
季中复盘（第1/2阶段）：选2条主线做深稿，附完整口径说明卡
赛季终：赞助复盘Dash（6张卡片），媒体版长图+短视频剪

落地步骤（本周即可开工）

定口径与看板字段表（竞技/票务/商业各10项内）
建基础表：match, player, events, tickets, social, sponsor；先CSV后再接数据库
写两条自动稿：赛后“5图速览”、月度“数字月报”
设数据日历：每周一次例会校对+选题打分，重要比赛预置模板
建素材库：热区图、小倍速赛段视频、动图样式统一

需要的位置信息/偏好，给我选项数字即可：

更偏媒体叙事还是俱乐部运营报表？
是否能拿到票务与赞助埋点数据（有/无/部分）？
目标受众优先级：球迷/赞助商/管理层/媒体？
先做哪3个故事？我可按你们口径产出模板和脚本。