
大数据分析系统助你玩转数字彩
数字彩票中奖完全随机?过滤缩水软件徒劳无功?高频想中大奖只能听天由命?关于数字型彩票技术分析工具,网友和彩民一直争论纷纷,未有定论。但近期,彩经网推出“彩票大数据”系统,这种创新模式,让彩民不由眼前一亮。
彩经网的彩票大数据分析系统通过10多万个数学模型针对每个彩中以往所有历史开奖号码行进实时运算分析,通过智能分析,推送号码最易中出的阶段。彩民在系统提醒的指标中选择号码,成功率高,即有效提升了中奖的概率。而不是像以前那样盲目选号,在全部号码里赌运气选择,更不会在不易中出的号码里选,因为大数据分析系统已经帮彩民把易中出的号码自动的筛选出来了!
目前彩票大数据分析系统包含时时彩(重庆时时彩、新疆时时彩、江西时时彩、天津时时彩);11选5(山东11选5、广东11选5、江西11选5);时时乐;3D;排三,共10个彩种。
何为有效过滤不中的号码呢?我们以“小指标”为例,给大家演示一下彩票大数据分析系统的效果。
首先给大家解释一个名词:理论概率。 理论概率:理论概率即指标理论上的中出几率。例如三星玩法,理论上有1000组号码,如果指标为250注号码,则该指标的理论概率为250/1000=25%。如果指标为300注号码,则理论概率为300/1000=30%。
我们把理论概率20%以及以下的这些指标称之为小概率指标,即“小指标”。这些指标注数非常少,因此中出之后的收益非常可观。我们看一下大数据分析系统扑捉“小指标”的效果:
一,小指标的回补
在专业版里,将欲出几率设置为14,理论概率区间定义为5%-20%,进行指标搜索。这些小指标有一个共同的特点——在中出后10期还会再次中出。
根据统计,我们可以看到从2015年3月到2015年9月一共出现了81个小指标。其中符合中出后10期再中出规律的指标达到75个!仅错误了6个。
碰到错的指标用户要懂得止损,不要盲目追号。但是总体下来,用户操作这些指标成功率极高,收益丰厚!
二、小指标的打法
在大数据分析极限方案中,检索理论概率5%-20%的小指标。从2015年3月到2015年9月,我们大数据分析出来的小指标一共有24个,在系统提醒后10期之内中出的指标有18个!如下图所示:
举个例子
新疆千百十位15080169期出,理论概率6.4%,欲出几率达到15.42。( 欲出几率:欲出几率为理论概率与当前遗漏值的乘积,欲出几率值越大,代表这个指标越容易出现。)
经过大数据的科学运算,这个指标连续遗漏241期没有中出。根据往期历史的数据分,我们在极限方案里遗漏234期的时候提醒客户开始操作,按照我们设定的收益5%进行指标的规划,果然在下一期就中出。
仅仅这样还没有结束。大数据分析出来的指标在经过大遗漏之后,在中出后一段时间内还会进行回补。我们看到河内的这个指标回补2期就中出了。
一个这样的小指标可以进行二次操作,用户打得非常过瘾而且收益也非常高。
大数据分析系统极限方案里这样的指标一个月能有5到10个,碰到的用户千万不要错过!
讲到这里彩民朋友是不是对小指标的操作方法有了一定的的认识了呢。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01