上旬完成57胜净+14!亚预选精选晚场

最近更新:2024-06-11 15:35
亚洲预选 06/11 23:45 完场
卡塔尔主队
2 : 1
客队印度

  (温馨提示:观点回顾为已完场赛事的统计,并不能代表未来的观点预测结果走势,观点仅为其个人意见,与平.台无关。资讯仅供体育爱好者浏览,并不构成购.彩建议,任何人不得用于非法用途,请广大用户理性消费。)

  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:

  6月上旬正向计划达成,10天赛程当中连正8天!虽然昨日数据受到了近期少有的阻击,但此前8天赛程豪取50场胜利,正向净增狂+19增长,为上旬计划提供了坚实的向上增长支持!对于数据稳定把握能力可见一斑!整体6月上旬合计取得57场胜利观点并成功转化出净+14的优质增长!继续保持对数据模块的精选信任,抽取本日值得关注的焦点赛程组合出击,争取继续突破目标峰值!

       在过去超过的半年时间里,笔者交出了连续25个胜利旬计划的增长表现,数据击中能力整体稳定且优秀,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,此前的5月增长进程虽然进度有所放缓但整体仍以稳定的增长表现交出正向发挥,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,争取与大家携手扩大胜利优势迈向笔者的下一个连续胜利旬计划!

  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06月11日20时30分-23时45分时段的3场足球赛事走势分析表,当中包括亚预选赛事提供分析参考,具备较高的参考价值。主要关注赛程如下:

  赛事关键概述:

  1.印度尼西亚vs菲律宾,印度尼西亚本次预选赛5场比赛取得2胜1平得分表现,攻守端数据发挥能进更能失,虽然保持着比较稳定的破门能力,但后场防线有比较明显的漏洞,本轮主场迎战对手菲律宾,后者预选赛5场比赛取得一场平局得分表现,攻守端数据发挥严重失衡,锋线冲击能力较弱的同时防线存在的漏洞也是比较明显。

  2. 土库曼斯坦vs中国香港,土库曼斯坦本次预选赛5场主场比赛取得一场平局得分表现,攻守端数据发挥严重失衡,后场防线的失分状态远超前场的得分表现,本轮主场迎战中国香港,后者预选赛5场比赛取得1场平局得分表现,攻守端数据发挥同样失衡严重,本场比赛是分组赛里的菜鸡互啄。

  3. 卡塔尔vs印度★,卡塔尔在国际足联排名第34,在亚区范围内拥有不俗的竞争力,近期状态也十分出色。不久前更是在亚.洲杯决赛里击败约旦拿下了冠军荣誉。球队的近10场比赛中取得了8胜2平的不败佳绩,展现了强大的实力。尤其在主场,卡塔尔更是表现稳定,在近一次的主场对赛里,他们以3:0大胜了同组的科威特,在分组赛里以13个积分稳稳锁定了一个晋级名额,目前卡塔尔球队平均年龄只有22.3岁,这群年轻球员在国际赛场展现出年轻活力和充沛的体能,与分组赛的其余3支球队也拉开了比较明显的差距,本轮亚预选迎战对手是印度,后者在国际足联排名第121,作为世界排名百位开外的队伍,印度近期对赛表现是鲜有强势成绩。近10场国际比赛中,印度仅取得1胜2平7负的成绩,进攻端表现尤为疲软,10场比赛仅打进4球,有7场比赛颗粒无收,攻防两端的发挥都是不尽如人意,本届印度队的主力阵容基本都是在国内联赛抽调,虽然在国内赛程里有着不俗的发挥,但来到国际赛程以后基本不太够看,目前全队只有2名球员在本次的亚预选比赛里打开了进球局面,同时,在进攻端方面也是本组4支球队里的垫底位置,锋线难以对对手造成太多的威胁和冲击。

  (重点提示,阅前须看:数据并不代表任何的未来赛果确定性,请各用户理性参考。展示内容与真实存在偏差可能性,只辅助分析赛事,提升赛事观赏性。展示内容不得用于其他用途,后果自负;同时不得抄袭,未经同意不得转发,与本网站无关,用户请谨慎参考)

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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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