昨5胜 欧洲五大联赛主流焦点精选

最近更新:2024-04-20 14:34 人气榜第4
西甲 04/20 22:15 完场
巴列卡诺主队
2 : 1
客队奥萨苏纳

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  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。

  本文主要以赛事走势分析表进行赛事分析,包含对阵双方胜负走势分析,进球分析。其原理为,对当天赛事基本面和数据面进行提取,搜寻基本面和数据面相类似的历史赛事与之匹配并进行比分统计,计算出类似赛事出现各种走势的概率,对挖掘基本面和数据面之间的背后真实动机有积极帮助。

  成绩优势汇总:

  昨天早场亚系精选拿下优质的5胜4发挥,后续追踪的欧美赛数据进度脚步有所减弱,目前整体4月进度胜利场次为151场,转化正向净+17,中旬赛果净+10,继续保留了冲击更高峰值的机会,本日是中旬收官赛程关键日,争取捉住中旬计划的收官机会再次冲击旬收官计划的优势积累!

       在过去的半年时间里,笔者交出了连续19个胜利旬计划的增长表现,数据击中能力整体稳定,当中出现微弱的阶段数据调整属于合理范围,总体数据净增依然体现出了数据模块对主流赛程的积极调整能力,此前在上旬的赛程计划里也是以一个低开高走后发先至的数据爬升能力回到胜利净增的轨道,本旬主要目标是拿下笔者的第20个胜利增长旬计划,目前中旬剩余1天赛程,继续保持对数据模块的信任和追踪,才是真正能够收获正向增长的关键动作,本日继续精选值得关注的焦点赛程进行组合冲击,争取尽快与大家携手回到胜利增长轨道!

  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。

  赛事前瞻:本文提供4月20日21时30分-次日00时30分时段的5场足球赛事走势分析表,当中包括德甲、英冠、西甲等赛事提供分析参考,具备较高的参考价值。主要关注赛程如下:

  赛事关键概述:

  1.沃尔夫斯堡vs波鸿★,沃尔夫斯堡赛季14轮主场比赛取得4胜4平得分成绩,攻守端数据发挥能进更能失,前场的得分效率偏低是沃尔夫斯堡本赛季被排挤到降级组边缘的主要原因,球队在上月更换了主教练,目前由哈森许特尔临危受命结过了教鞭,但是换帅后球队的3场比赛只拿下1场胜利,新帅的执教能力未能得到很好的体现,目前沃尔夫斯堡仅比保级区球队多出2分优势,赛季保级的形势依然是十分严峻,同时在主力阵容方面,近期中前场存在不少主力伤停,接下来的赛程存在着严峻的抢分压力,本轮迎战对手是排名接近的波鸿,后者赛季14轮作客比赛1胜4平,攻守端数据发挥严重失衡,得失比达超过1:3,赛季的防线几乎崩溃,场均2.6个的失球数据,是联赛18支球队里作客抢分能力垫底的客场虫队伍,近期赛程里波鸿已经连续8场比赛无法取得胜利,目前仅比保级队伍多出1个积分优势,随时有被身后球队超越的可能,剩余的5轮比赛仍有不少被超越的机会,本轮作客对赛面临着比主队更为严峻的抢分压力。

  2. 诺维奇vs布里斯托城,诺维奇赛季21轮主场比赛15胜2平,攻守端数据发挥十分优秀,得失比达到稳定的2:1,是球队赛季主要的抢分环节,本轮主场迎战对手是布里斯托城,后者赛季21轮作客比赛6胜6平,攻守端数据发挥比较中庸没有明显短板,近期联赛赛程保持了5轮不败的连续得分,士气处于一个走高状态。

  3. 巴列卡诺vs奥萨苏纳,巴列卡诺赛季15轮主场比赛2胜8平,攻守端数据发挥微弱失衡,虽然保持着比较稳定的破门能力,但防线失误频繁未能保持稳定的对赛表现,本轮主场迎战对手是奥萨苏纳,后者赛季15轮作客比赛5胜3平,攻守端数据发挥微弱失衡,近4轮比赛锋线2次出现哑火,前场锋线的表现波动较大。

  4. 萨姆松珀vs阿达纳迪美斯普,萨姆松珀赛季16轮主场比赛9胜3平,攻守端数据发挥十分优秀,在保持着稳健防线之余前场也交出了不错的得分效率,本轮主场迎战对手是阿达纳迪美斯普,后者赛季16轮作客比赛取得9场平局积分,攻守端数据发挥严重失衡,防线场均失球达到1.8个,已经有将近一年时间没有在异地赛程取得胜利。

  5. 巴伦西亚vs皇家贝蒂斯,巴伦西亚赛季15轮主场比赛8胜5平,攻守端数据发挥十分优秀,尤其是防线上场均失球只有0.5个,为球队抢分提供了比较坚实的支持,本轮主场比赛迎战对手是皇家贝蒂斯,后者赛季15轮作客比赛3胜6平,攻守端发挥微弱失衡,防线表现失误较多,异地对赛抢分能力一般。

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匹配基本面数据面雷同历史赛事,统计各结果概率,从大数据启示。

经过CDALevelⅢ认证,现在主要工作为教练输送球队分析。精通CDA的概率统计、数据挖掘、数据库等领域。

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