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93场,有效率93%)
(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95场,有效率95%)
(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90场,有效率90%)
(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88场,有效率88%)
(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86场,有效率86%)
(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92场,有效率92%)
(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82场,有效率82%;亚洲抵偿风险近100场亚洲数据建议有效70场,有效率70%;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78场,有效率78%)
(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:昨天的成绩有所下滑,目前整体成绩已经累计统计超过100天,在这100天的成绩单里面,亚洲净胜出现-2以上的情况仅仅只有10天,下滑的局部出现是正常,成绩主体一直处于上升趋势才是关键,亚洲整体净胜突破+230大关就是有力证据,概率学家对数据模型的拿捏能力不断提升,和积极调整状态的工作态度,整体亚洲净胜增长是数据模型的主题话题。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。
整体成绩:

近期成绩详细:

(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.韩K联 13:00 江原FC 0 光州FC

分析数据梳理:
亚洲离散和亚洲抵偿风险对主队取胜进行支持
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,江原FC让平半值得信心支持;北单参考:胜
2.日职乙 13:00 枥木SC +1 磐田喜悦

分析数据梳理:
欧洲反力离散出现迎合亚洲分析数据信心方向
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,枥木SC受半一值得期待;北单参考:让胜
3.日职乙 13:00 金泽 0 甲府风林

分析数据梳理:
欧亚共同反力离散出现对主队进行信心提振
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,谨慎态度可支持金泽受平半,高效态度可参考金泽平手;北单参考:胜平
4.日职乙 13:00 山口雷法 +1 水户蜀葵

分析数据梳理:
亚洲抵偿风险和亚洲凯利对客队取胜进行支持
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,水户蜀葵让半球参考价值加大;北单参考:让平让负
5.日职乙 15:00 群马草津温泉 +1 京都不死鸟

分析数据梳理:
欧洲反力离散出现迎合亚洲分析数据观点
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,谨慎态度可支持群马草津温泉受一球,高效态度可参考群马草津温泉受半一;北单参考:让胜让平
6.亚冠杯 18:00 全北现代 0 蔚山现代

分析数据梳理:
亚洲分析数据信心方向对客队不败支持
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, 谨慎态度可支持蔚山现代受平半,高效态度可参考蔚山现代平手;北单参考:平负
7.意甲 18:30 卡利亚里 0 桑普多利亚

分析数据梳理:
亚洲离散和亚洲凯利对主队进行信心提示
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,卡利亚里平手为信心选项;北单参考:胜平
8.土超 18:30 卡斯帕萨 0 哥茲塔比

分析数据梳理:
欧亚分析数据对主队取胜进行信心支持
概率学家观点:受到数据模型对主队信心倾向,与当前主队让步的亚洲数据结合,卡斯帕萨让平半参考价值较佳;北单参考:胜
9.法甲 19:00 特鲁瓦 +1 尼斯

分析数据梳理:
欧亚共同反力离散对主队不败进行冷力支持
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,特鲁瓦受半球值得信心期待;北单参考:让胜
10.丹麦超 19:00 洛斯查兰特 +1 米迪兰特

分析数据梳理:
客队不败亚洲受让得到欧亚反力离散的提振支持
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,谨慎态度可支持洛斯查兰特受一球,高效态度可参考洛斯查兰特受半一;北单参考:让胜让平
11.俄超 19:00 乌拉尔 +1 莫斯科中央陆军

分析数据梳理:
欧亚分析数据共同对客队取胜进行信心支持
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,谨慎态度可支持莫斯科中央陆军让半一,高效态度可参考莫斯科中央陆军让一球;北单参考:让平让负
12.德乙 19:30 达姆斯塔特 0 云达不莱梅

分析数据梳理:
欧洲分析数据数值差异对进球信心提振
概率学家观点:受到数据模型对进球信心提振倾向,与当前进球数的亚洲数据结合,谨慎态度可支持2.75球大,高效态度可参考3球大;北单参考:进球数3/4/5
13.德乙 19:30 特雷斯登 0 纽伦堡

分析数据梳理:
亚洲分析数据信心一致对主队进行支持
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,特雷斯登平手值得期待;北单参考:胜平
14.荷甲 20:30 尼美根 0 维迪斯

分析数据梳理:
欧洲反力离散出现对客队进行信心弱化作用
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,尼美根受平半为信心选项;北单参考:胜平
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以上各种数据截止时间为:10月17日10点30分
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