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）数据模型简介：
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。
（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。
（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。
（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。
（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。
（6）理论与实际洲率差异：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。
（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。
（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）模型分析数据胜率比例及近期走势，可根据近期公示分析数据情况进行重点和次要参考：
20日首次利用完整模型展示进行比赛的数据分析，各个分析数值都表现满意：
①欧亚差异对高危预警赛果最为准确，7场判断全部正确；
②凯利方差、理论与实际表现不俗，7场比赛的赛果高危预警正确6场；
③亚洲凯利、凯利偏统、欧洲离散也有正确指引，7场比赛的赛果高危预警正确5场。
（三）20号精彩回顾：
分析数据高度集中看好客队胜出的方向，亚洲离散看好主队胜出方向，但进行了预冷风险提醒。
欧洲分析数据观点零散，表现出色的欧亚差异对客队胜出进行高危预警，欧洲离散对主队的不好也提醒出现预冷；亚洲数据更是一直看好主队的胜出。
（四）近6日公推回顾（本数据具备巧妙之处，大家不要错过）：
根据以上数据模型分析出的结果极具参考意义，过去根据数据模型进行公推测试，近6场命中5场走1场，快速完成考核，模型数据可见一斑。
（五）赛事前瞻：（通过筛选，挑选分析数据较为突出的比赛进行推送，标星为重点关注）
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+竞彩方向参考+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)
以下为解锁内容：
48解锁隐藏内容
比赛已结束
