墨西哥美洲我是概率学家，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.昨日已完成的9场比赛再有正向增长，而作为主要信心支撑的五星赛事依然是发挥稳定，再次取得了3场全胜的优质胜利表现，近18场的五星赛事里，合计拿下了13场的胜利观点分享，创造了正+8的阶段向上增长成绩！
2.在过去的7周时间里，笔者均拿到了优秀的周末收官表现，携手此前7周的优秀状态，对本周的收官之战再次进行冲击！
3.墨西联昨日比赛再次取得3胜2的优质增长，连续2版收获向上的正向增长频次！为紧张精彩的收官战提供了稳定的增长基础支持！
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）
（资讯仅供体育爱好者浏览、中国足彩参考之用。任何人不得用于非法用途，否则责任自负，本作者“概率学家”仅在本网发布赛事资讯，一切在其余地方发布的均为假冒，请细心辨别。)
1.墨西联 07:00 阿苏尔vs圣路易斯竞技
分析数据梳理：阿苏尔目前在墨西联排名第9，赛季10轮比赛取得4胜1平得分表现，进球11个失球13个，主客积分9：4，主场胜率在60%位置，上场主场比赛1：0小胜普马斯创造了3连胜的主场表现，并且是连续3战均能 成功零封对手，前后场表现比较稳定，本场迎战对手是赛季排名第12的圣路易斯竞技，后者赛季11轮比赛取得3胜3平得分表现，进球10个失球14个，主客积分8：4，前面赛程曾遭遇了5轮不胜的低迷表现，球队直至上场比赛主场战胜倒数阵营的克雷塔罗才重新回到胜轨，作客赛程上，圣路易斯竞技同样是连续5轮比赛取得胜利并且是4次遭到对手零封无法取得进球，此番作客挑战主场处于上升区间的阿苏尔，球队能够打破僵局全身而退的机会不大。根据北单数据分析，目前开出-1，18.52，20.20，1.11，结合以上数据分析和离散模型参考，对阿苏尔进行的信心支持更合理。
北单观点：-1，让胜、让平 （附加观点：阿苏尔-0.75）
2.墨西联 09:05 泰格雷斯vs蒙特瑞
分析数据梳理：泰格雷斯目前在墨西联排名第3，赛季11轮比赛取得6胜3平得分表现，进球16个失球8个，主客积分8：13，球队的赛季主场对比起目前排名并不强势，上次迎战赛季状态一般的墨西哥美洲被对手0：2零封，在强强对抗的比赛里缺乏说服力，本场迎战对手是赛季排名第1的蒙特瑞，后者赛季11轮比赛取得9胜1平得分表现，进球22个失球9个，主客积分15：13，球队的进步状态仍然在持续发酵，除了首战落败之后至今已经保持了10轮比赛不败，上场比赛作客1：2战胜了实力不俗的帕丘卡，在少赛一轮的情况下领先了第二位的托卢卡6个积分，上升状态是深不见底。根据北单数据分析，目前开出0，1.93，3.92，4.33，结合以上数据分析和离散模型参考，对蒙特瑞进行的信心支持更合理。
北单观点：平、负 （附加观点：蒙特瑞+0.25）
3.墨西联 11:10 瓜达拉哈拉vs墨西哥美洲★
分析数据梳理：瓜达拉哈拉目前在墨西联排名第4，赛季11轮比赛取得6胜3平得分表现，进球14个失球9个，主客积分7：14，瓜达拉哈拉本赛季的进步主要支撑是其出色的作客抢分能力，球队上战在上场的作客比赛不敌普埃布拉，此前的4连胜进程遭到了阻击，士气上是有所回落的，本场迎战对手是赛季排名第5的墨西哥美洲，后者赛季11轮比赛取得5胜5平得分表现，进球23个失球14个，主客积分11:9，球队虽然在前场得分效率和不败能力上保持着上位球队的姿态，但是在制胜手段上还是稍微有所欠缺的，在上一场作客对阵泰格雷斯的比赛上，墨西哥美洲凭借依旧强势的前场得分效率0：2反客为主击败的实力不俗的泰格雷斯，整体士气再次得到提振并逐渐回到联赛的一线梯队位置，本次作客挑战主场并不强势的瓜达拉哈拉自然是无惧一战。根据北单数据分析，目前开出0，4.59，2.41，2.71结合以上数据分析和离散模型参考，对墨西哥美洲进行的信心支持更合理。
北单观点：平、负 （附加观点：墨西哥美洲-0.25）
（资讯仅供体育爱好者浏览、中国足彩参考之用。任何人不得用于非法用途，否则责任自负。)
以上各种数据截止时间为：3月18日15点38分
@概率学家独家稿件，未经许可严禁转载。
打赏
