上期重点再获胜+昨午场3胜2午场再冲胜

最近更新:2023-01-16 11:04 近20中12最长9连红
CBA 01/16 20:00 完场
北京主队
88 : 103
客队福建

  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。

  成绩优势回顾:

  1、上期NBA赛事获得胜利,昨天午场3胜2正向数据持续获胜!五星重点赛事上期再获胜利,CDA数据模型全胜数据不断呈现。

  2、周日赛事保持单日正向前进,本期精选赛事再出发,命中率也是节节上升,本期继续重拳出击,数据差异已简化,取胜决心强劲。

  3、大型赛事一直是CDA模型强项之一,信心也是十足,CDA数据模型从多角度分析赛事要点,特别注重于竞彩数据差异进行分析,从而精准出击提高胜率。

  4、2023年1月共呈现2次全胜成绩!CDA数据模型2022年赛事分析统计,12月已呈现3次全胜战绩,11月共有3次全胜数据跑出,10月全胜数据共有4次呈现,9月份出现8次全胜数据诞生,8月份共出现3期全胜成绩,7月共呈现8次单期三胜三全胜战绩,此前平均不到4天能出现一次单期全胜战绩,高胜率CDA数据模型近期参考价值极高,单期全胜战绩也频繁呈现,新一期精彩赛事以出炉,极佳数据模型敬请期待。

  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★赛事表示五星标红为信心赛事)

  (温馨提示:以上回顾统计均取自竞彩建议;另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

  CBA 15:30 天津先行者 vs 北京控股

  (一)队中状况整理:

  1、天津先行者5胜21负成绩排名联赛第18位,上回比赛天津120-120不敌福建浔兴股份,再次遭遇败战。

  2、北京控股10胜16负成绩排名联赛第16位,上回比赛北京控股72-107不敌浙江稠州金租,遭遇三连败。

  3、双方有过多次交手,近10场比赛北京控股获得7场比赛胜利,近一次双方交手北京控股97-91战胜天津先行者。

  (二)数据面分析:综合分析双方球队特性,双方进攻能力非常强,场均失分也是较大,结合以上数据认为大比分更适合本场比赛。

  (三) 赛事方向参考:

  中国竞彩观点:198.5大(附加观点:198.5大)

  NBL(A) 16:30 东南墨尔本凤凰 vs 布里斯班

  (一)队中状况整理:

  1、东南墨尔本凤凰12胜11负成绩排名联赛第6位,上回比赛墨尔本联85-94不敌坎斯大班,正处于四连败状态。

  2、布里斯班5胜17负成绩排名联赛第9位,上回比赛布里斯班91-101不敌墨尔本联,遭遇五连败。

  3、双方有过多次交手,近10场比赛东南墨尔本联获得6场比赛胜利,近一次双方交手墨尔本凤凰104-77战胜布里斯班。

  (二) 数据面分析:综合分析双方球队,两队近期屡战屡败,全场竞彩数据总分不断在提升,结合CDA模型认为大比分更值得信赖。

  (三)赛事方向参考:

  中国竞彩观点:182.5大(附加观点:182.5大)

  CBA 20:00 北京首钢 vs 福建浔兴股份

  (一)队中状况整理:

  1、北京首钢17胜9负成绩排名联赛第4位,上回比赛北京首钢79-100不敌九台农商,遭遇两连败。

  2、福建浔兴股份4胜22负成绩排名联赛第19位,上回比赛福建队130-120战胜天津先行者,结束连败回归胜轨。

  3、双方有过多次交手,近10场比赛北京首钢获得7场比赛胜利,近一次双方交手北京首钢123-81战胜福建浔兴股份。

  (二)数据面分析:综合分析双方球队特性,福建浔兴股份虽然排名联赛靠后位置,但获得竞彩数据优势明显,结合CDA数据认为福建浔兴股份胜出更为适合。

  (三) 赛事方向参考:

  中国竞彩观点:客,福建浔兴股份+12.5(附加观点:福建浔兴股份+12.5)

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  以上各种数据截止时间为:1月16日11点00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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