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87场，有效率87%）
（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90场，有效率90%；凯利方差近100场标红高危赛果提醒有效88场，有效率88%）
（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70场，有效率70%；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71场，有效率71%）
（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：昨天取得亚洲11胜7成绩，继续保持胜利，暂贡献出亚洲净胜+3，再度值得称赞鼓励。两天的积极优质表现累计取得亚洲净胜+7。优质表现已经连续进行7天时间，近7天累计取得亚洲净胜+19场。CDA数据模型近期处于极优质状态，成绩增长势头勇猛飙升，参考价值无疑更高。今天周六，全周的关键一天，统计过去33个周六，累计拿下亚洲净胜+121，周六为CDA数据模型作出了杰出贡献，周六的CDA数据模型无疑更为锦上添花，参考价值更加毋庸置疑。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。
近两天成绩详细公示：
（提示：1.由于CDA数据模型对赛事分析需读取多方亚洲数据，对赛事方向观点也综合采取多方亚洲数据进行反馈；2.进行分析赛事较多。以上两个因素导致后期数据变动属于正常情况，也无法避免，读者查阅内容时间不同，数据实时情况也有差异，敬请谅解。成绩统计过程按发布时数据为准，有不便之处可以及时善意提示，如有错漏作者会及时校正。）
周六成绩汇总：
整体成绩：
周成绩汇总：
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.英超 20:30 利兹联 +1 托特纳姆热刺
分析数据梳理：
亚洲抵偿风险与亚洲凯利对客队取胜进行一致支持
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，托特纳姆热刺让半球符合信心标准；北单观点：让负
2.西甲 21:00 马洛卡 0 巴伦西亚
分析数据梳理：
亚洲反力离散提振主队取胜信心
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，马洛卡让平半值得期待；北单观点：胜
3.波兰超 22:00 沙斯辛 0 莱克普斯纳
分析数据梳理：
欧洲反力离散对客队进行取胜信心弱化
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，沙斯辛平手具备支持价值；北单观点：胜
4.捷甲 22:00 波希米亚1905 0 奥斯特拉瓦
分析数据梳理：
欧亚共同反力离散对主队进行信心有效支持
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，波希米亚1905平手为信心观点；北单观点：胜
5.德甲 22:30 弗赖堡 -1 柏林赫塔
分析数据梳理：
欧亚共同反力离散对客队进行信心提振
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，谨慎态度合适支持柏林赫塔受一球/球半，高效态度合适参考柏林赫塔受一球；北单观点：让负
6.德甲 22:30 柏林联合 0 美因茨
分析数据梳理：
欧洲分析数据显示主胜出现较高的弱化信心力度
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，美因茨平手值得期待；北单观点：负
7.德甲 22:30 勒沃库森 -1 比勒菲尔德
分析数据梳理：
亚洲分析数据对客队进行取胜亚洲受让支持
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，比勒菲尔德受球半期待精彩表现；北单观点：让平
8.英冠 23:00 巴恩斯利 +1 米德尔斯堡
分析数据梳理：
欧亚分析数据对客队取胜进行集结信心支持
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，米德尔斯堡让半球符合信心标准；北单观点：让负
9.英冠 23:00 伯明翰 0 哈德斯菲尔德
分析数据梳理：
亚洲离散正向提振客队信心
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，哈德斯菲尔德平手值得期待；北单观点：负
10.英冠 23:00 伯恩茅斯 -1 斯托克城
分析数据梳理：
亚洲分析数据集结信心对客队不败进行支持
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，斯托克城受半一具备支持价值；北单观点：让负
11.英冠 23:00 彼得堡联 0 赫尔城
分析数据梳理：
欧洲分析数据集结信心提振主胜方向
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，彼得堡联平手为信心选项；北单观点：胜
12.英冠 23:00 米尔沃尔 0 谢菲尔德联队
分析数据梳理：
亚洲分析数据提示客队具备取胜信心
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，谢菲尔德联队让平半值得信心期待；北单观点：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：2月26日17点00分
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