标星27胜19 CDA标星持续出色发挥

最近更新:2022-05-01 10:57 近20中12最长9连红
英超 05/01 23:30 完场
西汉姆联主队
1 : 2
客队阿森纳

  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88场,有效率88%)

  (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90场,有效率90%)

  (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86场,有效率86%)

  (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88场,有效率88%;凯利方差近100场标红高危赛果提醒有效90场,有效率90%)

  (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93场,有效率93%)

  (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88场,有效率88%)

  (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:标★是CDA数据模型核心实力展示,标★昨天出现极度轻微的下滑,增长是高速的,轻微的波动何足挂齿。标★近7天累计亚洲成绩是27胜19,标★近7天胜率高达70%,标★近7天取得亚洲净胜增长+11场成绩。标★是CDA数据模型长时间运营总结下来的经验进行精选的场次,虽然场次不多,但是其过往与近期的成绩表现,足以印证其效果是保持着积极向上,对标★的关注不提倡局部,而应该全面和长期,只有这样才能真实感受到其胜利的喜悦。另外近期常规赛事也同样值得赞扬,近4天常规赛事录得亚洲成绩是38胜30负,常规赛事近4天贡献亚洲净胜+8场,常规赛事近期表现,提示常规赛事也值得进行关注。在此概率学家需要再度提示,标★才是重点方向,标★和常规的关注重轻程度应该进行区分。列表中红字标星赛事为CDA数据模型的招牌赛事,即是过去一直沿用的赛事分析思维,目前经过了9个多月的成绩统计,累计亚洲净胜450+场,其技术十分成熟,目前采取更为严格的筛选思路,以精益求精的高品质呈现为主要目的,虽然场次不多,但其独当一面的技术含量值得高度关注,概率学家也倾心专注于标星场次的质量优化,其分析思维简称为标星思维,其赛事简称为标星赛事。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。

  (四)赛事前瞻:(红色字体标★为CDA数据模型的招牌实力赛事,沿用过往取下优质成绩的分析思维,目前筛选更为严格,向高质量靠拢)

  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)

以下为隐藏内容

  1.俄超 21:30 希姆基 - 乌法

  分析数据梳理:

  欧亚共同反力离散提振客队信心方向

  亚洲观点:乌法+0(中国竞彩观点:负)

  2.葡超 22:30 吉马雷斯 0 辛达卡拉

  分析数据梳理:

  亚洲抵偿风险与亚洲凯利对客队不败一致信心提振

  亚洲观点:辛达卡拉+0.5

  北单观点:平负

  3.瑞士超 22:30 巴塞尔 0 苏黎世

  分析数据梳理:

  欧亚分析数据对主队集结信心进行提振

  亚洲观点:巴塞尔-0

  北单观点:胜

  4.瑞士超 22:30 卢森 -1 洛桑

  分析数据梳理:

  主队取胜信心得到亚洲反力离散的支持

  亚洲观点:卢森-0.75

  北单观点:让胜

  5.法甲 23:05 波尔多 0 尼斯

  分析数据梳理:

  亚洲反力离散冷力信心提振客队取胜

  亚洲观点:尼斯-0.5

  北单观点:负

  6.英超 23:30 西汉姆联 1 阿森纳★

  分析数据梳理:

  欧洲反力离散对主队不败进行信心支持

  亚洲观点:西汉姆联+0.75

  北单观点:让胜

  7.意甲 23:59 乌迪内斯 1 国际米兰★

  分析数据梳理:

  欧亚分析数据对客队集结充足信心支持

  亚洲观点:国际米兰-1

  北单观点:让负

  8.俄超 23:59 格罗兹尼特里克 - 莫斯科中央陆军

  分析数据梳理:

  亚洲抵偿风险与亚洲凯利对主队不败一致支持

  亚洲观点:格罗兹尼特里克+0.25(中国竞彩观点:胜)

  9.西甲 00:30 巴列卡诺 0 皇家社会

  分析数据梳理:

  亚洲反力离散提振客队取胜比赛信心

  亚洲观点:皇家社会-0.25

  北单观点:负

  10.土超 01:30 加拉塔萨雷 0 锡瓦斯体育

  分析数据梳理:

  欧亚共同反力离散提振客队不败比赛信心

  亚洲观点:锡瓦斯体育+0.5

  北单观点:平负

  11.荷甲 02:00 瓦尔韦克 0 格罗宁根

  分析数据梳理:

  欧洲分析数据显示主胜得到充足的信心支持力度

  亚洲观点:瓦尔韦克-0

  北单观点:胜

  12.意甲 02:45 罗马 -1 博洛尼亚

  分析数据梳理:

  亚洲抵偿风险与亚洲凯利对主队取胜信心支持

  亚洲观点:罗马-1

  北单观点:让胜

  13.法甲 02:45 马赛 0 里昂

  分析数据梳理:

  亚洲反力离散提振主队取胜比赛信心

  亚洲观点:马赛-0.25

  北单观点:胜

  14.西甲 03:00 巴塞罗那 -1 马洛卡

  分析数据梳理:

  欧亚分析数据对主队取胜亚洲让步集结信心支持

  亚洲观点:巴塞罗那-1.5

  北单观点:让胜

  15.葡超 03:30 里斯本竞技 -1 吉维森特

  分析数据梳理:

  亚洲反力离散对主队取胜亚洲让步冷力信心支持

  亚洲观点:里斯本竞技-1.5

  北单观点:让胜

  16.墨西联秋 05:00 圣路易斯竞技 0 桑托斯拉古纳

  分析数据梳理:

  欧亚共同反力离散提振客队不败比赛信心

  亚洲观点:桑托斯拉古纳+0.25

  北单观点:负

  17.美职业 10:00 洛杉矶FC -1 明尼苏达联

  分析数据梳理:

  亚洲反力离散信心提振主队取胜亚洲让步

  亚洲观点:洛杉矶FC-1.25

  北单观点:让胜

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  以上各种数据截止时间为:5月1日10点30分

  捷报网@概率学家独家稿件,未经许可严禁转载。

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