大数据挖掘是发觉和运用信息中全新的,有效的和可赢利的关系的艺术和科学,
BetSPSSModeler通过数据挖掘模型获取海量足球比赛数据,并通过强大的算法实现足球预测。
在足球预测流程中,BetSPSSModeler始终致力于科学研究怎样改善机器足球分析运算能力。
我们的总体目标:
1、寻找比赛进行方式
2、提供计算机生成的足球预测
3、可预测的足球比赛分析結果
4、并将其转换为有利可图的预测模型。
在过去的一年中,为了开发能够预测足球比赛结果的模型,我们已经做了一些工作并进行了改进。
以往,对科学预测足球的研究因为所涉及到的数据获取难度的巨大停滞不前。
过去两年中,针对大部分分析公司来讲,相较过去我们能够得到更大量的足球信息,包括球员资料、俱乐部数据等等。
同事能够应用大量的数学算法来分析该信息,而且能够应用不足的人为控制来将信息中的聚合信息以自动化控制的方式得到完善。
BetSPSSModeler数据挖掘算法包含实体模型搭建和聚类算法。
实体模型搭建致力于建立与足球分析流程有关的预测分析实体模型。
比如,我们能够试着对不一样的联赛针对某一特定比赛的概率开展模型,人们期待得到的是如何足球预测可以获得更多盈利。
我们通过估算球队获胜概率和估算的盈利来指导决策足球爱好者该以怎样的方式足球预测。
依据所挑选的技术性,实体模型是非全透明的(人们不必精确地掌握实体模型是怎样开展一切预测分析),但仍然可以获取想到的结果。
聚类算法试着将整体区划为一个或好几个具备类似特点的足球比赛。
与实体模型搭建不一样,一般沒有足球预测分析的特殊結果或特性。核心目标是将类似的足球比赛组成在一起,便于机器算法能够尽快获取他们。
在实体模型搭建和聚类算法外,仍在存在许多可以被使用的技术。选用哪样技术性将在于特殊的足球分析流程和特定的比赛情况。