赛前数据舱 · 移动端优先

开球前十分钟,把这轮看清

半岛体育把开球时刻、近期主客场对照和联赛筛选收进同一块屏幕。经常跟着同一支球队看球的球迷不必来回翻页,掏出手机就能确认今晚几点开球、上一场打成什么样、接下来该盯哪几个数字。

距下一场开球

00:14:38

当日全部开球时刻集中在一条轮次时间轴上,一次横向滑动就能看完,赛前 10 分钟还会提醒你。

深蓝调夜间球场俯拍,看台灯光拉成细长轨迹,画面叠加半透明数据网格
夜间赛场影像压在数据网格之下:从看台灯光的走向到跑动热区的密度,都落在同一套坐标里读。

01 / 轮次时间轴

当日开球时刻,一滑到底

这就是半岛娱乐手机看轮次安排这件事的起点:场次按开球时刻依次排开,当前一场自动停到屏幕中间,也可以用键盘左右键逐场切换,用不着在列表里反复比对时间。

观众席灯光长曝光形成的横向光带,冷青色为主,画面边缘压暗
一场比赛从入场到终场,灯光轨迹横贯整条时间轴。
  • 19:30

    欧洲联赛

    第 12 轮 · 赛前

  • 21:00

    国内联赛

    第 8 轮 · 赛前

  • 22:45

    杯赛

    1/8 决赛 · 赛前

  • 00:30

    亚洲联赛

    第 15 轮 · 次日凌晨

  • 02:00

    南美联赛

    第 9 轮 · 次日凌晨

02 / 主客场表现 V3

同一支队,主客场的差距一眼看见

近 5 场与近 10 场两个时间窗并排放着,胜率、进失球、控球占比、射门转化与跑动热区按主客场拆开。跟了一支球队整个赛季的人都清楚,主场和客场往往是两支不同的球队。

近 5 场 · 主客场胜率

主场 64%
客场 38%

近 5 场的主客场胜率对照,随本轮赛程同步刷新。

V3

近 5 场 · 场均进失球

主场 1.8 / 0.9
客场 1.1 / 1.6

每行前面是场均进球,后面是场均失球,主客场分开统计。

V3

近 10 场 · 控球占比

主场 57%
客场 48%

控球占比拉长到近 10 场,避免单场起伏带偏判断。

V3
球员跑动热区俯视图,青色到珊瑚橙的密度渐变层,覆盖细网格与坐标刻度
跑动热区按主客场分别成图,密度越高的区域颜色越亮。

03 / 联赛筛选

按联赛找到自己的队

12 个一级分类、64 个细分标签,按项目、地区与赛季阶段三层排布。点一下标签就能筛出对应联赛,不必在长列表里逐条往下翻。

由密集标签块组成的几何矩阵,深蓝底色上少量荧光青高亮
分类标签密集排布,点中的那一块会亮起来。

选一个分类

当前展示全部 4 个分类

  • 欧洲联赛

    第 12 轮 · 开球时刻集中在晚间

    本轮主客场对照已随赛程一并更新,近 5 场与近 10 场两个窗口都能直接切换查看。

    赛程每 60 秒刷新
  • 国内联赛

    第 8 轮 · 常规赛后段

    赛季阶段标签会跟着轮次推进自动归位,找本队所在小组不必从头翻。

    阶段标签已更新
  • 杯赛

    1/8 决赛 · 单场定胜负

    淘汰赛阶段把客场进失球单独成列,方便判断球队在客场的基本盘。

    主客场分列
  • 亚洲联赛

    第 15 轮 · 凌晨开球

    开球时刻按你所在时区换算,跨时区观赛不用自己算时差。

    本地时间呈现

04 / 数据节奏

多久刷一次,打开有多快

60 秒 · 赛程刷新
15 秒 · 比分与状态刷新
1.2 秒 · 4G 下首屏加载
38万 月活跃球迷

上一版首屏在同样的 4G 网络下大约需要 2.6 秒,新版把首屏压到 1.2 秒左右,赶在开球前打开的一分钟里能省下实实在在的等待。比赛日 07:00 至次日 02:00 设有赛前数据值守,赛程与比分一旦出现异常会即时处理;发现数据问题可通过站内反馈通道提交,平均 6 小时内跟进。

05 / 使用场景

三种最常见的打开方式

  1. 01

    跨时区观赛,先换个时区

    人在北美或欧洲的华人球迷,打开就能看到按当地时区换算好的开球时刻,不用心算差几个小时。今晚熬不熬夜,看一眼就决定。

    打开应用中心
  2. 02

    赛前十分钟,快速确认这一轮

    地铁上或者临睡前的十分钟,滑一遍当日开球时刻,再翻一下本队近 5 场的主客场对照,这一轮大概是什么形状心里就有数了。

    查看操作步骤
  3. 03

    赛后复盘,看差异出在哪

    结果不理想的时候,把主客场胜率、进失球和跑动热区摆在一起,差异出在哪个环节比单看比分清楚得多。

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先看一眼你常跟的那支队

应用中心里已经备好轮次时间轴、主客场对照与联赛筛选入口;品牌专栏每周更新 3 至 5 篇轮次观察与版本手记,想知道数据是怎么读的,可以从那里开始。