欧洲赛事报道:上周欧赛29胜 净+9

最近更新:2022-11-07 15:27 3连红近20中13最长9连红
西甲 11/08 04:00 完场
巴列卡诺主队
3 : 2
客队皇家马德里

  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。

  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。

  成绩优势汇总:

  1.昨天三个板块表现合计取得12胜6的不过不失表现,以不败姿态结束了上周的阶段上分,合计上周提供了75场次比赛有效提示,取得了43的胜利观点,7天日均净+1.6场优质增长,合计净+11的一周优势增速;

      2.上周欧赛囊括了43胜里的29场胜利,净+9的优质增长,是众多赛区板块里的优质种子环节!

  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:(标★赛事表示信心更佳)

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以下为隐藏内容

  1.丹麦超 02:00米迪兰特vs洛斯查兰特

  分析数据梳理:米迪兰特本赛季攻守能力逐渐失衡,虽然刚刚结束了欧罗巴杯的小组赛赛程,但是球队在短期内的体力仍处于恢复阶段,本次作客的对手是赛季走强的洛斯查兰特,对手本赛季前后场表现均属联赛一线水平,此番作客不怀好意,米迪兰特要捍卫主场的难度很大。根据北单数据分析,目前开出2.06,4.06,3.69结合以上数据分析和离散模型参考,对洛斯查兰特进行的信心支持更合理。

  北单观点:平、负  (附加观点:洛斯查兰特+0.25)

  2.意乙 03:30雷吉纳vs热那亚

  分析数据梳理:热那亚降级之后在次一级联赛的状态具备不错的稳定性,尤其是作客得分能力上处于联赛的第一位置,近期已经取得了作客3连胜的抢分表现,本场主队雷吉纳近两个赛季以来在意乙只属中游,走的同样是大开大合的进攻路线,此番比赛对攻未必能够捍卫主场,根据北单数据分析,目前开出5.35,3.90,1.79结合以上数据分析和离散模型参考,对热那亚进行的信心支持更合理。

  北单观点:负  (附加观点:热那亚-0.25)

  3.西甲 04:00巴列卡诺vs皇家马德里★

  分析数据梳理:皇家马德里上场联赛被作客的弱旅赫罗纳逼进平局,球队在积分榜上被巴塞罗那力压失去争抢榜首的先机,本场面对上赛季的升班马巴列卡诺,此战若未能抢下三分局面将会十分被动,球队上场比赛在欧冠杯大胜凯尔特人一扫颓风,此番作客主队巴列卡诺已经获得了4连不败的成绩,如此优秀的表现并不见得能够阻挡皇马争冠的道路,反而有机会激活皇马在对阵弱旅期间的放下轻敌之心,根据北单数据分析,目前开出1,1.43,8.26,5.45结合以上数据分析和离散模型参考,对皇家马德里进行的信心支持更合理。

  北单观点:+1,让平、让负  (附加观点:皇家马德里-0.75)

  4.西乙 04:00卢高vs卡塔赫纳

  分析数据梳理:卢高虽然近年来赛季都在联赛的中下游位置徘徊,但是历史对阵卡塔赫纳从不怯战,两个主场比赛均力压卡塔赫纳全取三分,目前球队深陷降级区急需分数保命,此番再次迎战对手战意相当充足,作客的卡塔赫纳近期两次客战遭遇对手零封,异地作战能力开始下降,此番遇上球队作客的苦主取分难度持续增大。根据北单数据分析,目前开出0,3.53,3.65,2.25结合以上数据分析和离散模型参考,对卢高进行的信心支持更合理。

  北单观点:胜、平  (附加观点:卢高+0)

  5.葡超 04:15查维斯vs辛达卡拉★

  分析数据梳理:查维斯本赛季作为升班马目前获得的表现是尚算合格,尤其是主场作战上不败能力充足,上场比赛虽然遭到联赛豪门本菲卡的横扫,但是回到主场且对手难度降低之下,取分战意立刻恢复,辛达卡拉锋线在异地作战阶段难有强势表现,此前出现了持续4场客战遭到对手零封的低迷表现,本次作客未必能够摆出强势姿态。根据北单数据分析,目前开出0,3.48,4.41,2.05结合以上数据分析和离散模型参考,对查维斯进行的信心支持更合理。

  北单观点:胜、平 (附加观点:查维斯-0.25)

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  以上各种数据截止时间为:11月07日15点05分

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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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