京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据一发威 博彩公司就破产_数据分析师
谈到数据分析,有些行业一直遥遥领先。博彩业就是其中之一。不过,大数据技术也正在使博彩业的“预测”能力大众化,这对于博彩公司而言是一个坏消息。利用大数据帮助投注者“击败庄家”的分析公司正不断涌现。
多年以来,数据处理和智能预测手段为网络及街边的投注站提供了便利的条件,从足总杯决赛到皇室宝宝(关于威廉王子和凯特王妃之子的投注),博彩项目可谓花样繁多。数据能让他们按各种模糊变量开出赔率,这些变量可能是足球比赛中的首个角球,也可能是某场板球比赛结束时攻方的得分数。
此类数据的规模持续快速地发展壮大。现今,对于每支球队的每位球员,均会产生大量可用于预测比赛结果的数据。博彩公司将预测模型技术应用于这些不断增加的数据集,产生越来越多的博彩机会。
笔者做了一项统计,世界杯期间,一家在线博彩公司仅针对一场比赛就提供了328种选项。如今,对于博彩公司而言,一个关键性挑战是能否迅速地做到这一点,以便可以实时改变赔率,同时,让投注者几乎可以在比赛的任何时段下注。
例如,Betegy公司声称,可以通过一种复杂算法,准确预测90%的英超比赛结果。他们会分析每一种可能影响比赛的因素,从最近表现和进球平均数等基础统计数据,到天气影响和激励政策等更为复杂的因素。
这引出了以下问题:那些痴迷数据的体育迷何时才能利用自己的算法在与博彩公司的对弈中取胜?大数据能否毁掉博彩行业?大数据技术大多是免费的。Hadoop是一种先进的大数据技术,采用了被称为“R语言”的高性能预测分析工具,其源码是开放的,这意味着他们免费提供下载。只要我用不到400英镑买下一台存储容量为1Tb的电脑,我就有足够能力去建立十分复杂的模型。我们可以装载各种不同的统计数据和已知结果,从而实现类似神经网络这类尖端技术。该软件会根据所有可用数据建立“最佳匹配”模型,结果10次中有9次会击败“专家”,而且击败博彩公司也将会司空见惯。
笔者最喜欢的一个例子就是,2011年电影《点球成金》所讲述的小人物运用数据击败大专家的故事。这是“奥克兰运动家”棒球队经理Billy Beane(由布拉德·皮特饰演)的真实故事,影片讲述了他获取和运用大量的球员统计数据,以顶级球队1/3的预算成功打造出一支战绩显赫的棒球队。如今,我们确实能得到大量关于队员表现及比赛相关的数据,我们可以借此研究众多的国际体育赛事,从而为梦幻球队制定决策,或者在埃普索姆赛马场以3.15倍赔率选中胜者。
足球专家会说,这些模型不能替代对比赛规则的了解,也不能回避众多影响因素,比如,谁状态良好,球队采用什么策略,还有那些各种各样的更衣室事件。上述情况也适用于洛杉矶警察局。该局警官从来就不相信电脑会告诉他们该如何工作。但当使用原计划用于建立地震数学模型的预测技术来预测潜在犯罪现场时,他们发现自己从前的认识是错误的。他们将警官派往预测可能发生犯罪行为的地点,最后结果是,入室盗窃案减少33%,暴力犯罪减少21%,涉财犯罪减少12%。
所以说,如果你精通电脑,就可以充分利用现今有利于你的分析软件,它值得尝试。不要只关注胜队和进球数这些较传统的投注结果,使用基础预测分析软件可以十分灵活地对更不确定的结果进行投注。
博彩公司侧重于尽快提供对每一种结果的分析。而对于我们大多数人而言,采用稍显谨慎、成本较低的大数据建模来预测某一结果(比如进球先后),可能会有所斩获。观察你的模型给出哪些与博彩公司赔率不同的结果,这可能是一种不错的起步方法——在他们设定的规则下,你又向最终击败他们迈近了一步。
当博彩公司的赔率被数据研究人员战胜时,他们还能给我开多大的赔率呢?或许值得一赌。一旦发生这种情况,笔者认为,我们会看到赔率逐渐降低到某个点,以抵消普通大众不断增强的数据处理能力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15