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83场，有效率83%）
（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81场，有效率81%）
（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79场，有效率79%）
（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83场，有效率83%；凯利方差近100场标红高危赛果提醒有效78场，有效率78%）
（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80场，有效率80%）
（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78场，有效率78%）
（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62场，有效率62%；亚洲抵偿风险近100场亚洲数据建议有效60场，有效率60%；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62场，有效率62%）
（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：昨天成绩没有取得积极表现，近两天成绩增长出现疲态，起伏不断转变是正常，整体趋势是否处于递增上升才是关键，近6天时间亚洲净胜为+23场，10月亚洲净胜增长+68场，这些成绩数据是证明整体趋势处于高效成长，高速的成长是完全覆盖局部的颠簸。今天赛事较多，数据模型进行了更精细化的筛选，对赛事的信心有质的飞跃，今天的赛事方向有更值得期待的参考价值。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：
（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
(温馨提示：数据由三方作者提供，仅代表数据上传者个人意愿，与本网站无关，用户请谨慎参考)
1.西甲 01:00 马洛卡 +1 塞维利亚
分析数据梳理：
欧亚共同反力离散对主队进行不败信心支持
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，马洛卡受半球信心较佳；北单参考：让胜
2.瑞典超 01:00 马尔默 -1 索尔纳
分析数据梳理：
主队取胜信心得到亚洲反力离散的提振作用
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，马尔默让半一具备信心价值；北单参考：让胜让平
3.瑞典超 01:00 卡尔马 -1 瓦尔贝里
分析数据梳理：
欧亚分析数据共同对主队进行取胜信心支持
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，卡尔马让半球值得期待；北单参考：让胜让平
4.瑞典超 01:00 奥斯特桑斯 +1 赫根
分析数据梳理：
亚洲反力离散冷力支持客队不败亚洲让步信心
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，谨慎态度可支持赫根让半一，高效态度可参考赫根让一球；北单参考：让平让负
5.捷甲 01:00 布拉格斯拉维亚 -2 奥洛莫茨
分析数据梳理：
欧亚分析数据一致高度对主队进行信心加持
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，支持布拉格斯拉维亚让球半/两球具备信心；北单参考：让胜让平
6.西甲 02:00 皇家贝蒂斯 -1 巴伦西亚
分析数据梳理：
客队不败信心在欧亚共同反力离散的支持下得到提升信心
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，巴伦西亚受半球值得期待；北单参考：让负
7.意甲 02:45 卡利亚里 +1 罗马
分析数据梳理：
亚洲反力离散出现对客队进行不败亚洲让步冷力支持
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，谨慎态度可支持罗马让半一，高效态度可参考罗马让一球；北单参考：让平让负
8.意甲 02:45 恩波利 +1 国际米兰
分析数据梳理：
客队信心在亚洲反力离散的支持下冷力推升
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，国际米兰让一球/球半合适信心支持；北单参考：让负
9.苏超 02:45 利云斯顿 0 邓迪联队
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：受到数据模型对客队信心倾向，与当前平手的亚洲数据结合，谨慎态度可支持邓迪联队受平半，高效态度可参考邓迪联队平手；北单参考：平负
10.英联杯 02:45 莱切斯特城 0 布莱顿
分析数据梳理：
亚洲分析数据信心提示主队取胜比赛
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，莱切斯特城让平半值得期待；北单参考：胜
11.英联杯 02:45 伯恩利 0 托特纳姆热刺
分析数据梳理：
欧洲分析数据显示出对平局具备支持力度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，伯恩利受平半参考价值较高；北单参考：胜平
12.德国杯 02:45 门兴格拉德巴赫 +1 拜仁慕尼黑
分析数据梳理：
亚洲分析数据提示主队具备取胜亚洲受让的信心
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，门兴格拉德巴赫受球半为信心选项；北单参考：让胜让平
13.法甲 03:00 尼斯(中) - 马赛
分析数据梳理：
客队信心更为充足得到亚洲分析数据信心支持所致
概率学家观点：受到数据模型对客队信心倾向，与当前平手的亚洲数据结合，马赛平手期待有精彩表现；北单参考：平负
14.西甲 03:30 皇家马德里 -2 奥萨苏纳
分析数据梳理：
亚洲反力离散出现支持主队取胜亚洲让步冷力支持
概率学家观点：受到数据模型对主队信心倾向，与当前主队让步的亚洲数据结合，皇家马德里让球半支持价值较高；北单参考：让胜让平
15.美职业 07:00 新英格兰革命 -1 科罗拉多急流
分析数据梳理：
欧亚分析数据一致对主队进行取胜信心加持
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，新英格兰革命让半一合适进行信心参考；北单参考：让胜让平
16.美职业 07:30 亚特兰大联 -1 国际迈阿密
分析数据梳理：
主队不败亚洲让步信心在亚洲反力离散的支持下提神
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， 谨慎态度可支持亚特兰大联让一球，高效态度可参考 亚特兰大联让一球/球半；北单参考：让胜让平
17.美职业 07:30 多伦多FC 0 费城联合
分析数据梳理：
亚洲反力离散出现提示主队有较高的信心力度
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，谨慎态度可支持多伦多FC受平半，高效态度可参考多伦多FC平手；北单参考：胜平
（温馨提示：数据由三方作者提供，仅代表数据上传者个人意愿，与本网站无关，用户请谨慎参考）
以上各种数据截止时间为：10月27日17点25分
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