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90场，有效率90%）
（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88场，有效率88%）
（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93场，有效率93%）
（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84场，有效率84%）
（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91场，有效率91%）
（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73场，有效率73%；亚洲抵偿风险近100场亚洲数据建议有效70场，有效率70%；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73场，有效率73%）
（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：昨天取得大胜，新的一周以胜利成绩开启，新的一周将延续上周的胜利大步前进。周日轻微的颠簸何足挂齿，CDA数据模型连续8天的积极成绩才是重头戏，快速调整为精准赛事方向才是关键。纵观长达192天的整体成绩统计，连续多天取胜的情况是频繁出现，最高纪录是10月27日至11月17日长达22天的连续胜利，连胜已经成为CDA数据模型的关键字。要真实感受到CDA数据模型胜利带来的喜悦，与其坚持结伴前行是唯一途径，局部颠簸在所难免，断断续续对CDA数据模型进行参考胜利喜悦会大打折扣。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。
昨天成绩十分优质：
整体成绩突破记录：
每周成绩汇总：
每月成绩汇总：
（若出现同一赛事附上谨慎方向与高效方向，在成绩统计环节会以谨慎方向计算；由于提供较多赛事方向原因，在成绩统计过程若出现失误情况，并非有意为之，欢迎大家及时善意提示）
（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.英冠 03:45 富勒姆 -2 伯明翰
分析数据梳理：
欧亚共同反力离散冷力支持客队取胜亚洲受让信心
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，伯明翰受球半/两球具备支持价值；北单观点：让负
2.苏超 03:45 阿伯丁 +1 格拉斯哥流浪者
分析数据梳理：
主队不败信心得到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，谨慎态度合适支持阿伯丁受一球，高效态度合适参考阿伯丁受半一；北单观点：让胜让平
3.苏超 03:45 邓迪联队 0 圣米伦
分析数据梳理：
亚洲反力离散出现对主队进行信心加持表现
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，邓迪联队平手期待精彩表现；北单观点：胜平
4.苏超 03:45 哈茨 -1 圣约翰斯通
分析数据梳理：
亚洲抵偿与亚洲凯利对客队进行不败亚洲受让支持
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，谨慎态度合适支持圣约翰斯通受一球，高效态度合适参考圣约翰斯通受半一；北单观点：让平让负
5.苏超 03:45 利云斯顿 0 邓迪FC
分析数据梳理：
亚洲分析数据对客队不败进行高度信心提振
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，邓迪FC受平半参考价值较佳；北单观点：平负
6.苏超 03:45 罗斯郡 0 马瑟韦尔
分析数据梳理：
欧亚共同反力离散冷力支持客队方向
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，谨慎态度合适参考马瑟韦尔受平半，高效态度合适支持马瑟韦尔平手；北单观点：平负
7.英甲 03:45 莫.雷坎比 +1 维冈竞技
分析数据梳理：
客队取胜信心得到亚洲反力离散支持
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，谨慎态度合适参考维冈竞技让半一，高效态度合适支持维冈竞技让一球；北单观点：让平让负
8.英甲 03:45 AFC温布尔登 0 朴茨茅斯
分析数据梳理：
欧亚分析数据高度集结信心支持客队取胜方向
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，朴茨茅斯让平半具备支持价值；北单观点：负
9.英甲 03:45 剑桥联 -1 唐卡斯特
分析数据梳理：
欧洲反力离散出现迎合亚洲分析数据对客队不败支持
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，唐卡斯特受半一符合信心条件；北单观点：让负
10.英甲 03:45 罗瑟汉姆 -1 林肯城
分析数据梳理：
亚洲反力离散对主队取胜亚洲让步有效提示
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，谨慎态度合适支持罗瑟汉姆让一球，高效态度合适参考罗瑟汉姆让一球/球半；北单观点：让胜让平
11.德国杯 03:45 圣保利 +1 多特蒙德
分析数据梳理：
客队取胜亚洲让步得到亚洲反力离散加持信心
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，多特蒙德让球半为信心选项；北单观点：让负
12.英超 04:00 布莱顿 +1 切尔西
分析数据梳理：
欧亚共同反力离散冷力支持主队具备不败条件
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，布莱顿受半一值得期待；北单观点：让胜
13.意杯 04:00 尤文图斯 -1 桑普多利亚
分析数据梳理：
亚洲分析数据对客队取胜亚洲受让进行一致信心支持
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，桑普多利亚受球半具备信心条件；北单观点：让平让负
（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：1月18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
