
大數(shù)據(jù)一發(fā)威 博彩公司就破產(chǎn)_數(shù)據(jù)分析師
談到數(shù)據(jù)分析,有些行業(yè)一直遙遙領(lǐng)先。博彩業(yè)就是其中之一。不過,大數(shù)據(jù)技術(shù)也正在使博彩業(yè)的“預(yù)測”能力大眾化,這對于博彩公司而言是一個壞消息。利用大數(shù)據(jù)幫助投注者“擊敗莊家”的分析公司正不斷涌現(xiàn)。
多年以來,數(shù)據(jù)處理和智能預(yù)測手段為網(wǎng)絡(luò)及街邊的投注站提供了便利的條件,從足總杯決賽到皇室寶寶(關(guān)于威廉王子和凱特王妃之子的投注),博彩項目可謂花樣繁多。數(shù)據(jù)能讓他們按各種模糊變量開出賠率,這些變量可能是足球比賽中的首個角球,也可能是某場板球比賽結(jié)束時攻方的得分?jǐn)?shù)。
此類數(shù)據(jù)的規(guī)模持續(xù)快速地發(fā)展壯大。現(xiàn)今,對于每支球隊的每位球員,均會產(chǎn)生大量可用于預(yù)測比賽結(jié)果的數(shù)據(jù)。博彩公司將預(yù)測模型技術(shù)應(yīng)用于這些不斷增加的數(shù)據(jù)集,產(chǎn)生越來越多的博彩機(jī)會。
筆者做了一項統(tǒng)計,世界杯期間,一家在線博彩公司僅針對一場比賽就提供了328種選項。如今,對于博彩公司而言,一個關(guān)鍵性挑戰(zhàn)是能否迅速地做到這一點,以便可以實時改變賠率,同時,讓投注者幾乎可以在比賽的任何時段下注。
例如,Betegy公司聲稱,可以通過一種復(fù)雜算法,準(zhǔn)確預(yù)測90%的英超比賽結(jié)果。他們會分析每一種可能影響比賽的因素,從最近表現(xiàn)和進(jìn)球平均數(shù)等基礎(chǔ)統(tǒng)計數(shù)據(jù),到天氣影響和激勵政策等更為復(fù)雜的因素。
這引出了以下問題:那些癡迷數(shù)據(jù)的體育迷何時才能利用自己的算法在與博彩公司的對弈中取勝?大數(shù)據(jù)能否毀掉博彩行業(yè)?大數(shù)據(jù)技術(shù)大多是免費的。Hadoop是一種先進(jìn)的大數(shù)據(jù)技術(shù),采用了被稱為“R語言”的高性能預(yù)測分析工具,其源碼是開放的,這意味著他們免費提供下載。只要我用不到400英鎊買下一臺存儲容量為1Tb的電腦,我就有足夠能力去建立十分復(fù)雜的模型。我們可以裝載各種不同的統(tǒng)計數(shù)據(jù)和已知結(jié)果,從而實現(xiàn)類似神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這類尖端技術(shù)。該軟件會根據(jù)所有可用數(shù)據(jù)建立“最佳匹配”模型,結(jié)果10次中有9次會擊敗“專家”,而且擊敗博彩公司也將會司空見慣。
筆者最喜歡的一個例子就是,2011年電影《點球成金》所講述的小人物運用數(shù)據(jù)擊敗大專家的故事。這是“奧克蘭運動家”棒球隊經(jīng)理Billy Beane(由布拉德·皮特飾演)的真實故事,影片講述了他獲取和運用大量的球員統(tǒng)計數(shù)據(jù),以頂級球隊1/3的預(yù)算成功打造出一支戰(zhàn)績顯赫的棒球隊。如今,我們確實能得到大量關(guān)于隊員表現(xiàn)及比賽相關(guān)的數(shù)據(jù),我們可以借此研究眾多的國際體育賽事,從而為夢幻球隊制定決策,或者在埃普索姆賽馬場以3.15倍賠率選中勝者。
足球?qū)<視f,這些模型不能替代對比賽規(guī)則的了解,也不能回避眾多影響因素,比如,誰狀態(tài)良好,球隊采用什么策略,還有那些各種各樣的更衣室事件。上述情況也適用于洛杉磯警察局。該局警官從來就不相信電腦會告訴他們該如何工作。但當(dāng)使用原計劃用于建立地震數(shù)學(xué)模型的預(yù)測技術(shù)來預(yù)測潛在犯罪現(xiàn)場時,他們發(fā)現(xiàn)自己從前的認(rèn)識是錯誤的。他們將警官派往預(yù)測可能發(fā)生犯罪行為的地點,最后結(jié)果是,入室盜竊案減少33%,暴力犯罪減少21%,涉財犯罪減少12%。
所以說,如果你精通電腦,就可以充分利用現(xiàn)今有利于你的分析軟件,它值得嘗試。不要只關(guān)注勝隊和進(jìn)球數(shù)這些較傳統(tǒng)的投注結(jié)果,使用基礎(chǔ)預(yù)測分析軟件可以十分靈活地對更不確定的結(jié)果進(jìn)行投注。
博彩公司側(cè)重于盡快提供對每一種結(jié)果的分析。而對于我們大多數(shù)人而言,采用稍顯謹(jǐn)慎、成本較低的大數(shù)據(jù)建模來預(yù)測某一結(jié)果(比如進(jìn)球先后),可能會有所斬獲。觀察你的模型給出哪些與博彩公司賠率不同的結(jié)果,這可能是一種不錯的起步方法——在他們設(shè)定的規(guī)則下,你又向最終擊敗他們邁近了一步。
當(dāng)博彩公司的賠率被數(shù)據(jù)研究人員戰(zhàn)勝時,他們還能給我開多大的賠率呢?或許值得一賭。一旦發(fā)生這種情況,筆者認(rèn)為,我們會看到賠率逐漸降低到某個點,以抵消普通大眾不斷增強的數(shù)據(jù)處理能力。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗是驗證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學(xué)計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學(xué)計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實踐到業(yè)務(wù)價值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導(dǎo)向 統(tǒng)計模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10