山谷独立我是概率学家，是经过CDALevelⅢ认证的数据分析专家，曾在IBM大数据大学任教。现在主要工作为体育领域的球队数据分析，以支持和满足教练的要求为主导，基本是递送分析结果到球队，协助任职球队调整阵容、球队攻防、场控分布等精湛谨慎的排布。本人精通CDA的概率统计、数据挖掘、数据库、数据报告领域。
（一）数据模型使用说明：
模型包含10个分析数据，每个数据都经过历史考验，经过大数据的洗礼和大众的考验经久不衰，最终得到认同，它们已经在多个领域得到广泛应用。但在体育领域赛果分析方面，因为计算的复杂变得远离我们，现在通过数据收集并进行编程，把这些神级参考数据为比赛赛果分析作出直观的主导。
（1）欧亚差异：欧洲玩法与亚洲玩法之间预计的胜平负概率差异值， 数据取自欧洲平均概率和亚洲实际热度造成的概率。如果某个赛果在亚洲数据愿意承受的热度拉力超过欧洲方面, 这迹象表明亚洲游戏不看好该赛果。计算出数值越小，证明外界越希望出现该结果。（欧亚差异近100场标红高危赛果提醒有效88场，有效率88%）
（2）欧洲离散：由著名分析家康纳德-多西在1993年提出，用来衡量外界对赛果意见统一与否的重要指标。 数值越小，表明分歧越小，该赛果越容易出现。但是外界意见也会存在误差，必须同时通过各家主流外界胜平负数据寻找暗示信号，判断是出正/反离散，出现反向离散有较大的遇冷机会存在。（欧洲离散近100场标红高危赛果提醒有效86场，有效率86%）
（3）抵偿风险：外界最希望得到实际支持率与理论概率相符，这样可以哪个赛果将获得都受益。 但是实际情况会出现支持率比例失衡，这情况外界自然对该赛果有风控准备。计算方式按照欧洲方面最大流量比例来计算各家的胜平负的风险数值,然后求其平均值，因此抵偿数值越小，外界承受抵偿压力越小，越愿意看到该赛果出现。（抵偿风险近100场标红高危赛果提醒有效87场，有效率87%）
（4）凯利偏统/凯利方差：欧洲离散原理差不多，用于反映各个外界对一场比赛赛果看法的差异。数值越归向0，表明分歧越低，该方向概率越高。可以与欧洲离散结合使用，用于排除或者更加明确赛果。（凯利偏统近100场标红高危赛果提醒有效90场，有效率90%；凯利方差近100场标红高危赛果提醒有效87场，有效率87%）
（5）益损指值：益损指值是建立在对大众支持比例分析的基准上，对外界的益损模式进行分析。反馈更为直接，以此来计算外界的益损情况，其准确性自然要更高一筹。数值越低，出现的该赛果概率越高，负值会出现高概率出现该赛果。（益损指值近100场标红高危赛果提醒有效91场，有效率91%）
（6）理论与实际数值差异：根据两队当前的静态基本面，模拟外界所使用的数学模型计算出一个胜平负理论数值，与欧洲平均数值进行对比，当理论数据低开时，该赛果概率较高。因此我们用理论与实际数据差值计算出的负值越大，对应的赛果也是外界最为看好。（理论与实际数值差异近100场标红高危赛果提醒有89场，有效率89%）
（7）亚洲数据分析方面同样使用离散数据、抵偿风险、亚洲凯利值，在此不作过多解释。（亚洲离散近100场亚洲数据建议有效72场，有效率72%；亚洲抵偿风险近100场亚洲数据建议有效75场，有效率75%；亚洲凯利值选用BET、CR、WL三家进行分析，选用两家意见一致的为亚洲数据建议，近100场有效70场，有效率70%）
（简单讲述就是：分析数据越小，出现该赛果的可能性越高；同组分析数据，上下数据差异大，拉力大，更容易令较小的分析数据赛果出现；初始数据和即时数据观点越是前后一致，对赛果更利好；欧洲离散类型标注（反）有出现遇冷机会，必须提防）
（二）CDA数据模型重点参考数据排行：每天进行汇总公示，对CDA数据模型的利用可以根据分析数据近期的情况，进行重点分析数据参考和次要分析数据参考进行赛果预判工作，这方法实用性是相当高，数据模型大家在使用过程中发现更好的使用办法，希望随时交流，希望出现青出于蓝而胜于蓝的学者，把模型再次发挥得淋漓尽致：
（三）上期回顾：上一期筛选出9场CDA数据模型较为理想的比赛进行分析，正常信心场次达4胜3的成绩，由于出现一场铂金信心场次进行数据填写时出现了一个短暂的让步升档，概率学家把当前让步填写进去，但是该高出的让步很快回调正常，相信大部分老铁们最终也是回调后的让步进行参考。概率学家重质不重量，目标为大家交出一份长长红红的统计列表。一场比赛信息面波谲云诡，外界利用信息面的不对称，达到他们所希望的目的，我们唯一能做的不是寻找更多信息面，而是通过数据面的复杂计算，了解他们的目的，做到知己知彼、百战不殆。
精彩回顾：铂金信心场次2，阿尔甲 塞堤夫vs艾恩米利拉，对于这样比赛，概率学家最想表达就是，大数据的作用是非常大，此话怎说，两队实力不用多说，主队的让步明显偏深，作为主场球队塞提夫过去两次主场迎战艾恩米利拉，都是4：0取胜结束，对于这场比赛，CDA数据模型继续通过数据对主队塞提夫信心支持，最终结局巧合般第三次塞提夫主场4：0取胜，这在外人觉得巧合，但是作为专业研究概率的概率学家来说，这是大数据的威力；黄金场次9，哥伦甲春 托利马体育vs国民竞技，作客的国民竞技目前在联赛排名首位，10场只败一场，对于目前这么强势的国民竞技，与托利马体育过去10次对阵，出现国民竞技7次失败的结局，历史是固定吗？CDA数据模型关于此役对主队托利马体育进行信心支持，最终结局主队托利马体育2：1取胜，CDA数据模型融入了大数据，不得不相信其能力的高效。
（四）赛事前瞻：（通过筛选，挑选分析数据较为突出的比赛进行推送，标红为铂金信心场次，标黄是黄金场次）
铂金信心场次6：欧洲预选 02:45 乌克兰vs哈萨克斯坦，乌克兰作为世界排名前列的球队，欧洲预选的两次比赛都以平局结束，此轮面对鱼腩的哈萨克斯坦， CDA数据模型对乌克兰亚洲数据让步球半作出如何看法？不妨通过CDA数据模型一起进来学习和指导。
以下解锁内容包括：赛事前瞻公示的比赛，欧洲数据的七个分析数值参考+亚洲数据的三个分析数值参考+对分析数值进行梳理+北单方向参考+亚洲数据方向参考
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