Fußball ist einer der am weitesten verbreiteten, einflussreichsten, attraktivsten und hat heute die meisten Fans auf der Welt, insbesondere der europäische Fußball. Jedes Jahr, mit Ausnahme der fünf großen Ligen (englische Premier League, La Liga, Bundesliga). , Ligue 1 und Serie A .) Laut Statistik tauchte der Profifußball erstmals im Jahr 1885 in England auf. Seitdem sind 134 Jahre vergangen. Dabei wurden zahlreiche Ereignisdaten (Ergebnisse, Quoten, Handicap, große und kleine Bälle, Eckbälle) gesammelt. Mit der Weiterentwicklung von Es ist schwer vorstellbar, dass Wissenschaft und Technologie mit Big Data verknüpft sein werden. In den letzten Jahren gab es einen Boom bei Big Data. Mit der Geburt von Internet + wurden Internet-Big-Data auf verschiedene Branchen angewendet, und der Einsatz von Big-Data-Technologie zur Analyse und Vorhersage von Fußball- und Basketballspielen bildet da keine Ausnahme . Viele Freunde, die Fußball schauen und kaufen, haben eine Frage: Wie liest man das Fußball-Handicap? Wie analysiert man Fußballquoten? Nur so können wir den Spielausgang richtig analysieren und vorhersagen. Im Zeitalter von Big Data gibt es tatsächlich Regeln, die bei Fußballquoten und Handicaps befolgt werden müssen. Heute stellt der Autor eine Methode zur Spielvorhersage mit einer Genauigkeit von über 90 % vor, die mithilfe von Fußballquoten und Big-Data-Analysen ermittelt wurde. Es ist ganz einfach: Wenn man Fußballquoten-Handicap-Daten als Grundlage für die Analyse verwendet, sind die Ergebnisse vieler Handicap-Quoten mit hoher Wahrscheinlichkeit im Rahmen des Big-Data-Aggregationsmodells auf einen Blick klar. Der Autor hat in den letzten zehn Jahren unabhängig Hunderte von Modellen anhand der umfangreichen Daten zu Fußball-Handicap-Quoten entwickelt und Dutzende Ergebnisse zu Handicap-Quoten mit hoher Wahrscheinlichkeit gezählt. Wenn Sie interessiert sind, können Sie einen Blick darauf werfen.
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Hinweis: Diese Methode muss die folgenden Bedingungen erfüllen, um etabliert zu werden.
1. Die englische Premier League (muss die Premier League sein) Australian Cuisine gibt das anfängliche Handicap als Haupthandicap (0,0) an. 2. Bwins Verlust bei den ersten Siegen in Europa ist geringer als der Verlust bei William Hills ersten Siegen in Europa. 3. Die europäischen Quoten von Bwin, anfängliche flache und negative Verluste, sind höher als die europäischen Quoten von William Hill, anfängliche flache und negative Verluste. Für die Premier-League-Spiele, die die oben genannten drei Punkte erfüllen, kann die Analyse von Big Data diese Art von Spielen mit Sicherheit vorhersagen: Die Heimmannschaft ist ungeschlagen, das heißt, die Heimmannschaft hat bei einem Unentschieden im asiatischen Spiel keine Niederlage erlitten.
Ist es so ein Gott? Der Autor zählte die Fußballspiele der Premier League in der Saison 18-19, und es gab 12 Spiele mit Quoten und Quoten, die die oben genannten drei Bedingungen erfüllten. Die Endergebnisse waren die gleichen wie die von Big Data analysierten. Es gab 7 Siege und 5 zieht. Haha, die Analyse des Fußball-Handicaps in Kombination mit Big-Data-Technologie ist wirklich genau. Im Folgenden werden wir die folgenden Spiele als Analysefälle verwenden, um sie schrittweise zu analysieren
Beispiel 1
Runde 30 des Spiels der englischen Premier League 18-19 zwischen Burnley und Southampton. Spielzeit: 02.02.2019, 20:00 Uhr
Abbildung 1
Abbildung 1 zeigt die asiatischen Handicap-Daten dieses Fußballspiels. Es ist deutlich zu erkennen, dass das von der Macau-Firma ausgegebene anfängliche Handicap 0,0 beträgt, was einem Unentschieden-Handicap entspricht und die erste Bedingung oben erfüllt.
Abbildung II
Abbildung 2 zeigt die europäischen Quotendaten dieses Fußballspiels in MySQL. Sie können die von Bwin angegebenen europäischen Quoten deutlich sehen. Die anfänglichen Gewinnquoten sind niedriger als die anfänglichen Gewinnquoten von William Hill. Die anfängliche Pauschalvergütung und die negative Vergütung von Bwin sind beide höher als die anfängliche Pauschalvergütung und die negative Vergütung von William Hill. Erfüllen Sie die zweite und dritte Bedingung oben.
Wie oben erwähnt, lässt sich diese Art von Fußballspiel durch Big-Data-Aggregationsmodellierung und -analyse mit Sicherheit vorhersagen, und die Heimmannschaft wird ungeschlagen sein. Ob zutreffend oder nicht, werfen wir einen Blick auf das Ergebnis des Spiels. Am Ende, Burnley 1:1 Southampton, ist die Vorhersage zutreffend und erfolgreich.
Beispiel 2
Runde 36 der englischen Premier League 2018-19 Leicester City gegen Arsenal Spielzeit: 29.04.2019, 19:00 Uhr
Abbildung 1
Abbildung 1 zeigt die asiatischen Handicap-Daten dieses Fußballspiels. Es ist deutlich zu erkennen, dass das von der Macau-Firma ausgegebene anfängliche Handicap 0,0 beträgt, was einem Unentschieden-Handicap entspricht und die erste Bedingung oben erfüllt.
Abbildung II
Abbildung 2 zeigt die europäischen Quotendaten dieses Fußballspiels in MySQL. Sie können die von Bwin angegebenen europäischen Quoten deutlich sehen. Die anfänglichen Gewinnquoten sind niedriger als die anfänglichen Gewinnquoten von William Hill. Die anfängliche Pauschalvergütung und die negative Vergütung von Bwin sind beide höher als die anfängliche Pauschalvergütung und die negative Vergütung von William Hill. Erfüllen Sie die zweite und dritte Bedingung oben.
Das Ergebnis entsprach immer noch den Vorhersagen unserer Big-Data-Analyse, eine Überraschung konnte erfolgreich vermieden werden, und am Ende besiegte Leicester City Arsenal mit 3:0. Es ist ersichtlich, dass verschiedene Fußballunternehmen Fußball-Handicaps vergeben, und Fußballquoten sind der Ausgangspunkt für unsere Analyse und Vorhersage. Es wird in Zukunft viele solcher Spiele geben. Ich werde hier keine Beispiele nennen. Wer interessiert ist, kann es überprüfen. Alle Vorhersagen sind korrekt, Big Data wird nicht in Panik geraten.