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86场，有效率86%）
（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93场，有效率93%）
（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90场，有效率90%；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88场，有效率88%）
（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78场，有效率78%；亚洲抵偿风险近100场亚洲数据建议有效73场，有效率73%；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：昨天成绩继续取胜，CDA数据模型连续取得4天胜绩。近4天时间成绩处于飙升亚洲净胜状态，近4天亚洲净胜暴涨+12场，CDA数据模型恢复巅峰成绩表，同时再度突破记录。目前整体成绩累计时间为154天，亚洲整体净胜累计叠加到+378场，亚洲整体净胜再上新台阶显现呼之欲出。周六表现一直是CDA数据模型成绩的强力推动力，目前已经连续7个周六取胜，7个周六累计取得亚洲净胜+55场，有三个周六出现双位数净胜成绩增长，上周也是亚洲净胜+6保持胜利，周六的赛事方向提示加持更高价值。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。
周六7周连胜精彩表现：
近期成绩亚洲净胜暴涨：
整体成绩再破记录：
每周表现汇总：
每月表现汇总：
（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：另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.意甲 01:00 威尼斯 +1 尤文图斯
分析数据梳理：
欧亚分析数据对客队取胜亚洲让步信心进行信心支持
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，尤文图斯让一球/球半具备支持价值；北单观点：让负
2.捷甲 01:00 皮尔森 -1 利贝雷茨
分析数据梳理：
亚洲反力离散出现对主队进行信心有利提振
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，皮尔森让一球具备支持价值；北单观点：让胜让平
3.英超 01:30 诺维奇 +1 曼彻斯特联
分析数据梳理：
欧亚分析数据同步对客队取胜亚洲让步进行信心支持
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，谨慎态度合适支持曼彻斯特联让一球，高效态度合适参考曼彻斯特联让一球/球半；北单观点：让平让负
4.西甲 01:30 巴伦西亚 -1 艾尔切
分析数据梳理：
主队取胜机会在亚洲反力离散的支持下得到提升
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，巴伦西亚让半一具备支持价值；北单观点：让胜让平
5.德甲 01:30 沃尔夫斯堡 -1 斯图加特
分析数据梳理：
欧亚分析数据对主队取胜进行有力支持
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，沃尔夫斯堡让半球合适作为信选项；北单观点：让胜让平
6.比甲 01:30 圣图尔登 0 色格拉布鲁日
分析数据梳理：
亚洲反力离散冷力对主队进行有利支持
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，谨慎态度合适支持圣图尔登受平半，高效态度合适参考圣图尔登平手；北单观点：胜平
7.葡超 02:00 吉马雷斯 - 唐迪拉
分析数据梳理：
亚洲反力离散迎合欧洲分析数据对主队进行支持
概率学家观点：受到数据模型对主队信心倾向，与当前主队让步的亚洲数据结合，谨慎态度合适支持吉马雷斯让一球，高效态度合适参考吉马雷斯让一球/球半（中国竞彩观点：胜）
8.瑞士超 03:30 圣加仑 0 卢加诺
分析数据梳理：
欧亚共同反力离散对客队进行冷力信心加持
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，谨慎态度合适支持卢加诺受平半，高效态度合适参考卢加诺平手；北单观点：平负
9.意甲 03:45 乌迪内斯 +1 AC米兰
分析数据梳理：
主队不败得到欧亚共同反力离散对其信心加持
概率学家观点：受到数据模型对主队信心倾向，与当前客队让步的亚洲数据结合，乌迪内斯受半球合适作为信心选项；北单观点：让胜
10.西甲 04:00 毕尔巴鄂竞技 0 塞维利亚
分析数据梳理：
欧洲分析数据显示对平局具备较足的支持力度
概率学家观点：受到数据模型对客队信心倾向，与当前主队让步的亚洲数据结合，塞维利亚受平半为信心选项；北单观点：平负
11.法甲 04:00 兰斯 0 圣埃蒂安
分析数据梳理：
欧亚分析数据显示都主队取胜具备充足支持信心
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，兰斯让平半值得期待；北单观点：胜
12.美职业附 04:00 波特兰伐木者 0 纽约城
分析数据梳理：
亚洲离散离散与亚洲抵偿风险对客队进行有利支持
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，纽约城平手期待精彩表现；北单观点：平负
13.阿甲 04:00 阿根廷青年人 -1 萨尔米安杜
分析数据梳理：
欧亚离散同步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，谨慎态度合适支持阿根廷青年人让半一，高效态度合适参考阿根廷青年人让一球；北单观点：让胜让平
14.葡超 04:30 里斯本竞技 -2 博阿维斯塔
分析数据梳理：
主队不败亚洲让步得到亚洲反力离散的冷力提振
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，里斯本竞技让球半/两球符合信心要求；北单观点：让胜让平
15.阿甲 06:15 图库曼竞技 +1 河床
分析数据梳理：
亚洲分析数据显示对主队取胜亚洲受让进行高度信心提振
概率学家观点：受到数据模型对主队信心倾向，与当前客队让步的亚洲数据结合，图库曼竞技受一球/球半具备支持价值；北单观点：让胜让平
（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：12月11日17点00分
捷报网@概率学家独家稿件，未经许可严禁转载。
打赏
