大数据下的竞彩足球胜平负分析技巧2

上期内容：

大数据下的竞彩足球胜平负分析技巧1_sundayhost的博客-CSDN博客

上期内容分析、证明了竞彩官方终赔时，当主队让1球同时又满足：让负赔率>平负均值赔率的情况出现了6胜3平1负，说明了竞彩官方给出的让负过大条件下并不利于客队打出，此时近十场中主不败概率90%，其中主胜的概率为60%，这个是在不分盘口的情况下的总体概率。分析过程是基于官方数据的合理性展开的，并非个人的主观臆断。

这种简单、易操作的读数方式对应的准确率已经远高于公众号推荐的准确率。

在排除一些胜平负的选项中，这种读数对比的方法非显得十分重要，但另一方面，也存在一个问题：在投注截至前，一场比赛的胜平负和让球赔率有可能会有变化，为此，同样的统计方法，我们可以考察初赔时，主队让1球而让负>平负均值的胜平负分布情况。统计结果如下：

值的思考的是：以上是近10场数据的量，其基础量实在是太少了，还不足以说明问题，那么在近十年的竞彩数据中满足以上条件的一共出现了多少场次，主胜、平局和主负又分别有多少场次？这种模式下看好至少看好主不败而出现客胜的连续次数又是多少？通过简单的数据查询就可以得到。如果该条件下的胜平负判断在1年内有所下降，如何找出其他条件加以限制从而提高准确率？竞彩官方的历史数据，如需要数据可以联系我。

上述查询用到的语句：

SELECT
    matchtime,
    matchNum,
    league,
    homeTeam,
    awayTeam,
    fullscore,
    result,
    c.* 
FROM
    (
    SELECT
        c.* 
    FROM
        (
        SELECT
            a.*,
            hr,
            dr,
            ar,让球 
        FROM
            ( SELECT matchId, h, d, a FROM datajingcai.sporttery_odd WHERE 初 = '初' ) a
            LEFT JOIN ( SELECT matchId, h hr, d dr, a ar,让球 FROM datajingcai.sporttery_odd_rang WHERE 初 = '初' ) b ON a.matchId = b.matchId 
        ) c 
    WHERE
        让球 = '-1' 
        AND ( d + a )/ 4 <= ar 
    ) c
    LEFT JOIN ( SELECT league, matchId, homeTeam, awayTeam, matchtime, matchNum, fullscore, result FROM datajingcai.sporttery_info ) d ON c.matchId = d.matchId 
ORDER BY
    matchtime DESC,
    matchNum ASC;

竞彩官方数据，包括胜平负赔率、让球胜平负赔率、赔率变化过程、胜负彩场次（任九）、比分、单双、总进、上下半场、奖金分布等数据是数据分析的基础。竞彩官方给出的每场数据都有严格的意义，从这些数据中学习分析比赛结果通常能找出一些规律特点。

下期介绍利用大数据多表联合下的的客队让球的归纳总结，观察与主队让球时的准确率有何区别，能否运用该方法。欢迎关注