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92场，有效率92%）
（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91场，有效率91%）
（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88场，有效率88%）
（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86场，有效率86%；凯利方差近100场标红高危赛果提醒有效85场，有效率85%）
（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89场，有效率89%）
（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85场，有效率85%）
（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75场，有效率75%；亚洲抵偿风险近100场亚洲数据建议有效71场，有效率71%；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74场，有效率74%）
（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）成绩回顾：昨天成绩出现波动，虽然这样的波动对于数据模型高速前进的势头来说，是微不足道的，但是概率学家也是极为重视这样情况的出现，因为最近一次出现这样的波动要追溯到上个月6号（净胜出现-1的波动不作统计），一个多月才出现一次的小波动不足为奇，今天概率学家也进行了地毯式复查工作，对数据模型也进行适量的调整，数据模型就是一直在不断适应新环境变化，这样才能屹立于不败。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。
10月成绩：
整体成绩：
（四）赛事前瞻：
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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1.阿甲 02:45 帕特罗纳图 0 竞技俱乐部
分析数据梳理：
欧洲分析数据显现出对主负信心较为不足；欧洲分析数据数值差异对进行信心不足
概率学家观点：受到数据模型对主队信心倾向，与当前平手的亚洲数据结合，帕特罗纳图平手值得信心参考；北单参考：胜平。受到数据模型对进球信心下调倾向，与当前进球数的亚洲数据结合，谨慎态度可支持2球小，高效态度合适支持1.75球小；北单参考：进球数0/1
2.欧洲预选 02:45 卢森堡 +1 塞尔维亚
分析数据梳理：
亚洲分析数据提示主队不败亚洲受让信心充足
概率学家观点：受到数据模型对主队信心倾向，与当前客队让步的亚洲数据结合，卢森堡受一球/球半值得期待；北单参考：让胜让平
3.欧洲预选 02:45 法罗群岛 +2 奥地利
分析数据梳理：
主队不败亚洲受让得到亚洲分析数据高度信心支持
概率学家观点：受到数据模型对主队信心倾向，与当前客队让步的亚洲数据结合，信心选项为法罗群岛受球半；北单参考：让胜
4.欧洲预选 02:45 摩尔多瓦 +3 丹麦
分析数据梳理：
亚洲反力离散出现对客队胜出亚洲让步有冷力支持力度
概率学家观点：受到数据模型对客队信心倾向，与当前客队让步的亚洲数据结合，丹麦让两球半信心较佳；北单参考：让平让负
5.欧洲预选 02:45 安道尔 - 英格兰
分析数据梳理：
亚洲分析数据提示主队不败亚洲受让有较足信心
概率学家观点：受到数据模型对主队信心倾向，与当前客队让步的亚洲数据结合，安道尔受三球半/四球具备支持价值（中国竞彩参考：平）
6.西乙 03:00 奥维多 0 希洪竞技
分析数据梳理：
欧亚共同反力对主队进行冷力信心提振
概率学家观点：受到数据模型对主队信心倾向，与当前主队让步的亚洲数据结合，谨慎态度可支持奥维多平手，高效态度可参考奥维多让平半；北单参考：胜平
7.阿甲 05:00 班菲尔德 +1 河床
分析数据梳理：
主队不败信心受到欧亚反力离散的信心提振
概率学家观点：受到数据模型对主队信心倾向，与当前平手的亚洲数据结合，谨慎态度可支持班菲尔德受平半，高效态度可参考班菲尔德平手；北单参考：胜平
8.哥伦甲秋 05:00 卡利体育会 - 拉伊奎达德
分析数据梳理：
欧洲分析数据数据数值差异对进球信心不足
概率学家观点：受到数据模型对进球信心下调倾向，与当前进球数的亚洲数据结合，2球小期待有出色表现；北单参考：进球数0/1
9.美职业 06:00 纽约红牛 -1 国际迈阿密
分析数据梳理：
主队取胜机会在欧亚反力的出现下进行提振
概率学家观点：受到数据模型对主队信心倾向，与当前主队让步的亚洲数据结合，谨慎态度合适支持纽约红牛让半一，高效态度可取纽约红牛让一球支持；北单参考：让胜让平
10.巴西甲 06:00 巴拉纳竞技 0 巴伊亚
分析数据梳理：
欧亚反力离散提示客队有较高的不败机会
概率学家观点：受到数据模型对客队信心倾向，与当前主队让步的亚洲数据结合，巴伊亚受半一值得期待；北单参考：平负
11.巴西乙 06:00 维多利亚 0 康菲加
分析数据梳理：
欧洲分析数据数值差异对进球信心不足
概率学家观点：受到数据模型对进球信心下调倾向，与当前进球数的亚洲数据结合，谨慎态度可支持2球小，高效态度可参考1.75球小；北单参考：进球数0/1
12.美职业 08:00 辛辛那提 0 费城联合
分析数据梳理：
亚洲反力离散出现提示主队不败信心较佳
概率学家观点：受到数据模型对主队信心倾向，与当前平手的亚洲数据结合，谨慎态度可支持辛辛那提受平半，高效态度可参考辛辛那提平手；北单参考：胜平
13.巴西甲 08:00 尤文图德 0 米内罗美洲
分析数据梳理：
欧洲反力离散出现与亚洲分析数据信心方向迎合
概率学家观点：受到数据模型对主队信心倾向，与当前平手的亚洲数据结合，谨慎态度可支持尤文图德受平半，高效态度可参考尤文图德平手；北单参考：胜平
14.哥伦甲秋 09:10 修罗 - 国民竞技
分析数据梳理：
亚洲分析数据对主队不败信心进行较佳信心支持
概率学家观点：受到数据模型对主队信心倾向，与当前客队让步的亚洲数据结合，修罗受平半球为信心较佳选项（中国竞彩参考：平）
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以上各种数据截止时间为：10月9日17点00分
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