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89场，有效率89%）
（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92场，有效率92%）
（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88场，有效率88%；凯利方差近100场标红高危赛果提醒有效91场，有效率91%）
（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72场，有效率72%；亚洲抵偿风险近100场亚洲数据建议有效69场，有效率69%；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）成绩回顾：昨天成绩继续是大胜，亚洲方向参考15胜13，净胜场次达到+11场，昨天的成绩继续令人叹为观止。近期的成绩增速大家是能切切实实感受其速度是高速的，仅仅6天时间亚洲净胜增长就达到+32场，10月末与11月开始都呈现出十分精彩的表现，承上启下的优质成绩增长，预示着11月是更加值得大家期待，一个好的开头提示11月将有更大的成绩增长突破。整体成绩方面，昨天的的高速递增成绩过后，亚洲整体净胜达到+290场，目前我们的目标再度明确踏进亚洲净胜+300大关，数据模型一路的成绩累计增长，其凸显的高效性和稳定性是无可置疑，与数据模型继续相伴前行，显然是十分理想的选择。今天继续是欧冠杯之夜，昨天数据模型在欧冠杯赛事亚洲4胜3，欧冠杯整体成绩亚洲44胜30，数据模型对欧冠杯具备整体高效指引的特性。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。
欧冠杯整体成绩：
近期成绩：
整体成绩：
每周成绩汇总：
每月成绩汇总：
（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.欧冠杯 01:45 AC米兰 0 波尔图
分析数据梳理：
欧亚分析数据对主队取胜信心进行充足力度支持
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，AC米兰让半球符合信心要求；北单参考：胜
2.欧冠杯 01:45 皇家马德里 -2 顿涅茨克矿工
分析数据梳理：
主队不败亚洲让步信心得到亚洲反力离散的冷力支持
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，谨慎态度合适支持皇家马德里让球半/两球，高效态度合适参考皇家马德里让两球；北单参考：让胜让平
3.英冠 03:45 伯恩茅斯 -1 普雷斯顿
分析数据梳理：
客队得到欧亚共同反力离散的冷力信心支持
概率学家观点：受到数据模型对客队信心倾向，与当前主队让步的亚洲数据结合，谨慎态度合适支持普雷斯顿受一球，高效态度合适参考普雷斯顿受半一；北单参考：让平让负
4.英冠 03:45 布莱克本 0 富勒姆
分析数据梳理：
欧亚分析数据一致信心支持客队取胜
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，富勒姆让半球具备较佳支持信心；北单参考：负
5.英冠 04:00 西布罗姆维奇 -1 赫尔城
分析数据梳理：
欧洲反力离散对主队进行信心弱化作用
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，赫尔城受一球/球半具备参考价值；北单参考：让平让负
6.欧冠杯 04:00 曼彻斯特城 -3 布鲁日
分析数据梳理：
客队取胜亚洲受让得到亚洲反力离散的冷力提示
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，布鲁日受两球半值得期待；北单参考：让负
7.欧冠杯 04:00 RB莱比锡 0 巴黎圣日尔曼
分析数据梳理：
欧洲分析数据提示主负方向出现较大弱化信心力度
概率学家观点：受到数据模型对主队信心倾向，与当前客队让步的亚洲数据结合，谨慎态度合适支持RB莱比锡受平半，高效态度合适参考RB莱比锡平手；北单参考：胜平
8.欧冠杯 04:00 利物浦 -1 马德里竞技
分析数据梳理：
亚洲分析数据对客队进行高度信心提振
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，谨慎态度合适支持马德里竞技受一球，高效态度合适参考马德里竞技受半一；北单参考：让平让负
9.欧冠杯 04:00 里斯本竞技 -1 贝西克塔斯
分析数据梳理：
欧亚分析数据对主队进行高度一致的信心支持
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，里斯本竞技让一球/球半为信心选项；北单参考：让胜
10.西乙 04:15 拉斯帕尔马斯 -1 富恩拉布雷达
分析数据梳理：
客队不败信心欧亚共同反力离散的冷力支持
概率学家观点：受到数据模型对客队信心倾向，与当前主队让步的亚洲数据结合，富恩拉布雷达受半球期待有精彩表现；北单参考：让负
11.美职业 07:30 蒙特利尔冲击 -1 休斯敦迪纳摩
分析数据梳理：
亚洲离散正向支持主队取胜信心
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，蒙特利尔冲击让一球为信心选项；北单参考：让胜让平
12.巴西甲 08:00 米内罗竞技 -1 格雷米奥
分析数据梳理：
亚洲抵偿风险与亚洲凯利对客队进行不败受让支持
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，谨慎态度合适支持格雷米奥受一球/球半，高效态度合适参考格雷米奥受一球；北单参考：让平让负
13.美职业 09:00 奥斯汀FC 0 肯萨斯竞技
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，奥斯汀FC受平半具备支持价值；北单参考：胜平
14.墨西联春 09:00 帕丘卡 0 圣路易斯竞技
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，与当前主队让步的亚洲数据结合，圣路易斯竞技受半一为信心选项；北单参考：平负
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以上各种数据截止时间为：11月3日17点00分
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