保超01:30[11] 特萨斯科塞洛-索菲亚斯拉维亚 [5]

非【橙】勿扰

特萨斯科塞洛vs索非亚斯拉维亚之间进行的保加利亚A PFG比赛时间为2020年6月9日 01:30。本场比赛的亚盘初盘为特萨斯科塞洛0.0,+0.5，大小球初盘2.0,2.5。在此之前，特萨斯科塞洛和索非亚斯拉维亚两队进行的1次历史交锋中，共产生了0次大球，0次大角。其中特萨斯科塞洛取得了0胜0平1负的成绩，总共打入了 0个进球，被索非亚斯拉维亚1次攻入球门。

在最近参加的5场比赛中，特萨斯科塞洛取得了2胜3负0平的成绩。总共打进了3个进球，失球8个，场均进球0.6个，场均失球1.6个。其中大球概率为60%，赢盘率50%，胜率40%；场均角球4.2个，大角率-。
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. v  F: n+ X% C0 P/ b8 j% p索非亚斯拉维亚在最近参加的5场比赛中取得了4胜1负0平的成绩。总共打进了8个进球，失球5个，场均进球1.6个，场均失球1个。其中大球概率为60%，赢盘率80%，胜率80%；场均角球5.6个，大角率-。
( J. [" n  Y* i! V+ d) g1 J
! }3 G; S! S% v+ Z" K; e初:0.0,+0.5/2.0,2.5/-
4 |( M) Q) f4 u5 v$ {* x大家好，我是你们的分析师，来ds有一年了，一直以来都没有改变当初的信念，为了给大家带来更多的红单我会继续努力。分析一场比赛，不仅仅靠近期成绩，还有底蕴，历史，综合近期状态加上同模型下的打出概率。这些都是有必要的。所谓付出多少，回报就有多少。不经过分析的投注，运气比较重要，长时间下来赔的可能性很大而数据分析耗费时间精力，也需要耗费金钱。不断的研发也是稳定性的必要条件。需要兄弟姐妹们不断的支持，你们的支持将是对我莫大的鼓励，你们的一个赞也是我成长路上的垫脚石！
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大数据分析是结合大数据，对一场比赛的走势进行优先匹配对应场次，然后对场次进行分类筛选，对不同的类别再进行二次估计，利用统计学里的一些方法（比如大数定律等）对一场比赛进行综合判断，借助matlab先进行数据的估计，再进行python爬虫进行二次比对，把数据进行多次的对比最后得出结论，配合人工分析，推出人工分析与大数据分析结果相同的比赛。
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数据：
8 e5 A/ d) q4 n$ J( f
长时间数据，长期：

主盘口打出率：45%

客盘口打出率：55%

注释：平手盘亦包括在内

* r" o1 ^" e7 c. u* N短时间数据，短期：

- e7 m( ]' Q; g! A主盘口打出率：63%
! {: F# Y# N. ^4 C' r3 g3 N
" D& r9 [0 L; {( c8 n6 A/ D客盘口打出率：37%

" `( z5 g+ b! o* z4 V( r' S整体偏移散度：0.83

1 p" X) I; Y+ ~1 ?; d- I  |注释：越接近1代表数据越集中 越接近0代表数据越零散。
& E& n8 q6 _' }. f# D! K
: c  G% G' `! T大球概率：40%
  F; d$ Y% l' t+ v  H
近期同类盘大球概率：45%

( F6 N1 X# O! S同类型盘口有无特别性：有
+ B2 _8 n! u, A5 d$ n, T
2 F5 z0 S" h( O* u( b9 R注释：同类型盘口不仅仅是盘口开的水位相同，包括大小球，角球，近期队伍情况，经过多次筛选得出的，不是简单的数值。
1 \# A% d' |- c! u
" W/ T, w) V' b+ b' ^$ G9 C+ U9 E注释：其他一些数据由于无法过多解释，就不在这边公布，包含一些可视化的参数以及打出难度，综合爆冷率等等。

推荐：特萨斯克+0.25

6 i& P: a/ W" ^$ p7 x专家推荐
# F5 i/ D: H7 ~' F; A; z1 x推荐类型：全场让球
推荐内容：全场主队 0.0,+0.5（1.800）

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