足球大小球分析之大球
相比小球,热爱大球玩法的更多。走地大小球,预测进球数简单明了。无论比赛双方哪一方进球,对于您而言,都是欢喜的。只要进球数量达到了,您就妥妥的了。
走地大球玩法之挑赛事
那么有些赛事疯狂进球,有些赛事又常常零蛋,那么多的赛事该如何挑选好的赛事呢?
我认为如果对赛事比赛双方球队有足够了解,分析近半年内球队比赛状态,比赛双方是否有交锋,以往比赛是以进攻为主,还是防守为主。了解清楚这些历史战况,就能大概挑选出容易有球的赛事。
大数据的技能
数据收集: ETL东西担任将散布的、异构数据源中的数据如联系数据、平面数据文件等抽取光临时中间层后进行清洗、转化、集成,最终加载到数据仓库或数据集市中,成为联机剖析处理、数据发掘的根底。
数据存取: 联系数据库、NOSQL、SQL等。
根底架构: 云存储、散布式文件存储等。
数据处理: 自然言语处理(NLP,Natural Language Processing)是研讨人与核算机交互的言语问题的一门学科。处理自然言语的关键是要让核算机”了解”自然言语,所以自然言语处理又叫做自然言语了解也称为核算言语学。一方面它是言语信息处理的一个分支,另一方面它是人工智能的中心课题之一。
核算剖析: 假设查验、显著性查验、差异剖析、相关剖析、T查验、 方差剖析 、 卡方剖析、偏相关剖析、间隔剖析、回归剖析、简略回归剖析、多元回归剖析、逐步回归、回归猜测与残差剖析、岭回归、logistic回归剖析、曲线估量、 因子剖析、聚类剖析、主成分剖析、因子剖析、快速聚类法与聚类法、判别剖析、对应剖析、多元对应剖析(最优标准剖析)、bootstrap技能等等。
数据发掘: 分类 (Classification)、估量(Estimation)、猜测(Prediction)、相关性分组或相关规矩(Affinity grouping or association rules)、聚类(Clustering)、描绘和可视化、Description and Visualization)、杂乱数据类型发掘(Text, Web ,图形图像,视频,音频等)
走地大小球分析之看实时数据
1.实时数据
分析实时数据,比赛进程中看赛事激烈程度,射门次数,射正次数,如果十分钟内有五次以上射门,有三次以上射正,接下来大概率有球,我们可以去看体育视频网站的实时直播。结合平台盘的升降,可以挑选高水时入,若是赛事在开始后短时间内就已经一球了,一般后面防守都会加强。您也可以视情况而定了。
🌰 项目结构
|-- assets 素材文件夹
| |-- common
| | `-- template
| | `-- analycontent 主要用于生成推荐文字说明内容
| |-- leisu
| | `-- html
| `-- wechat
| |-- html 发布公众号使用到的素材html
| `-- img 发布公众号使用到的素材图片
|-- bin 一键打包的存放目录
| |-- assets
| | |-- common
| | | `-- template
| | | `-- analycontent
| | |-- leisu
| | | `-- html
| | `-- wechat
| | |-- html
| | `-- img
| `-- conf
|-- conf 配置文件夹
|-- foot-api 实体类项目,用于存放模块的载体类
| |-- common
| | `-- base
| | `-- pojo
| `-- module
| |-- analy
| | |-- pojo
| | `-- vo
| |-- core
| | `-- pojo
| |-- elem
| | `-- pojo
| |-- match
| | `-- pojo
| |-- odds
| | `-- pojo
| `-- suggest
| |-- enums
| |-- pojo
| `-- vo
|-- foot-core 核心库,用于提供数据库CRUD的功能,及对接第三方网络的功能
| |-- common 通用库
| | |-- base
| | | |-- controller
| | | `-- service
| | | `-- mysql
| | |-- fliters
| | |-- routers
| | `-- utils
| |-- launch
| |-- module
| | |-- analy 分析模型模块
| | | |-- constants
| | | `-- service
| | |-- check
| | | `-- sql
| | |-- core
| | | `-- service
| | |-- elem
| | | `-- service
| | |-- index
| | | `-- controller
| | |-- leisu
| | | |-- constants
| | | |-- controller
| | | |-- service
| | | |-- utils
| | | `-- vo
| | |-- match 提供赛事的相关数据库操作
| | | |-- controller
| | | `-- service
| | |-- odds 提供指数的相关数据库操作
| | | `-- service
| | |-- spider
| | | `-- constants
| | |-- suggest 用于获取推荐的比赛列表
| | | `-- service
| | |-- tesou 无用
| | | |-- constants
| | | |-- service
| | | |-- utils
| | | `-- vo
| | `-- wechat 微信发布相关
| | |-- constants
| | |-- controller
| | `-- service
| `-- test
| `-- bson
|-- foot-gui
| `-- handler
|-- foot-robot
| `-- helper
|-- foot-spider 足球相关赛事指数数据的爬虫模块
| |-- common
| | `-- base
| | `-- down
| |-- launch
| `-- module
| `-- win007
| |-- down
| |-- proc
| `-- vo
|-- foot-web
`-- logs
🌰代码片段:
// 通过浏览器插件加载数据
import webLogger from 'tdw-web-logger'
import {
isInstalled,
setValue,
formatRuleConfig,
teamNameMatch,
getKeyInMap,
matchLog,
getLogData,
isReadyToOrder,
fundTeam
} from './common'
import {contentUtil} from 'tdw-chrome-extension-base-util'
webLogger.info('初始化完成,version:' + chrome.runtime.getManifest().version)
有了数据就有了分析的支撑点,这几天把这些数据好好了研究了下,后台通过编写模型规则,逐步的做了验证,发现有很多赔率组合打出来的赛果都很接近,也就是我们常说的大概率赛果,显然大数据是能分析出足球赛事的大概率赛果的。由于预测分析准确率高的赔率组合很多,不一一说明,这里我只举例一种大概率分析组合,分享给有缘人。