足球大数据分析大小球胜平负的技巧与经验实例附分析软件

项目简介

走地之王 是一个集足球数据采集器,简单分析.

程序采用JAVA+大数据+AI开发,项目模块化结构清晰完整,非常容易入手并进行二次开发分析.

走地之王为程序全自动处理,全程无人为参与干预足球分析预测程序.

⚡️ 避免了人为分析的主观性及不稳定因素.

✨ 程序根据各大指数多维度数据,结合作者多年足球分析经验,精雕细琢,

集天地之灵气,汲日月之精华,历时七七四十九天,经Bug九九八十一个,编码而成.

程序执行流程包括且不仅限于(数据自动获取–>分析学习–>自动推送发布).

☕ 经近十四个月的实验准确率一直能维持在一个较高的水平.

‍ 公众号演示

走地之王

项目来由

热衷于足球多年,之余也会去研究一下,时间久了,都会有自己的心得.

但不可能每次都那么费劲的自己人工去看盘分析,

所以结合所学,就有这个项目.

几年前熬夜看欧冠，利物浦 3-0 击败巴萨晋级决赛，赛后一个同为球迷的朋友问我“现在大数据能分析足球比赛的胜平负或者大小球吗？”

我一听，没有做很肯定的回答。早些世界杯的时候，百度体育运用大数据的技术预测过，关注过的朋友都知道，准确率不理想。后来我仔细的想了想，任何数据，你只要去挖掘，绝对是有价值的，足球赛事的数据也一样。由于之前自己也买过足球财票，北京单场、混合过关、任九都玩过，对赔率、亚盘稍有了解。这几天自己写了个爬虫，把近十年欧洲五大联赛足球的赛事数据爬了下来，包扣欧赔、亚盘、大小球、比分数据。

大数据的技能

数据收集： ETL东西担任将散布的、异构数据源中的数据如联系数据、平面数据文件等抽取光临时中间层后进行清洗、转化、集成，最终加载到数据仓库或数据集市中，成为联机剖析处理、数据发掘的根底。

数据存取： 联系数据库、NOSQL、SQL等。

根底架构： 云存储、散布式文件存储等。

数据处理： 自然言语处理(NLP，Natural Language Processing)是研讨人与核算机交互的言语问题的一门学科。处理自然言语的关键是要让核算机”了解”自然言语，所以自然言语处理又叫做自然言语了解也称为核算言语学。一方面它是言语信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的中心课题之一。

核算剖析： 假设查验、显著性查验、差异剖析、相关剖析、T查验、 方差剖析 、 卡方剖析、偏相关剖析、间隔剖析、回归剖析、简略回归剖析、多元回归剖析、逐步回归、回归猜测与残差剖析、岭回归、logistic回归剖析、曲线估量、 因子剖析、聚类剖析、主成分剖析、因子剖析、快速聚类法与聚类法、判别剖析、对应剖析、多元对应剖析（最优标准剖析）、bootstrap技能等等。

数据发掘： 分类 （Classification）、估量（Estimation）、猜测（Prediction）、相关性分组或相关规矩（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描绘和可视化、Description and Visualization）、杂乱数据类型发掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)

项目结构

|-- assets 素材文件夹
|   |-- common
|   |   `-- template
|   |       `-- analycontent 主要用于生成推荐文字说明内容
|   |-- leisu
|   |   `-- html 
|   `-- wechat
|       |-- html  发布公众号使用到的素材html
|       `-- img   发布公众号使用到的素材图片
|-- bin     一键打包的存放目录
|   |-- assets
|   |   |-- common
|   |   |   `-- template
|   |   |       `-- analycontent
|   |   |-- leisu
|   |   |   `-- html
|   |   `-- wechat
|   |       |-- html
|   |       `-- img
|   `-- conf
|-- conf    配置文件夹
|-- foot-api  实体类项目,用于存放模块的载体类
|   |-- common
|   |   `-- base
|   |       `-- pojo
|   `-- module
|       |-- analy
|       |   |-- pojo
|       |   `-- vo
|       |-- core
|       |   `-- pojo
|       |-- elem
|       |   `-- pojo
|       |-- match
|       |   `-- pojo
|       |-- odds
|       |   `-- pojo
|       `-- suggest
|           |-- enums
|           |-- pojo
|           `-- vo
|-- foot-core  核心库,用于提供数据库CRUD的功能,及对接第三方网络的功能
|   |-- common 通用库
|   |   |-- base 
|   |   |   |-- controller
|   |   |   `-- service
|   |   |       `-- mysql
|   |   |-- fliters
|   |   |-- routers
|   |   `-- utils
|   |-- launch
|   |-- module
|   |   |-- analy  分析模型模块
|   |   |   |-- constants
|   |   |   `-- service
|   |   |-- check
|   |   |   `-- sql
|   |   |-- core
|   |   |   `-- service
|   |   |-- elem
|   |   |   `-- service
|   |   |-- index
|   |   |   `-- controller
|   |   |-- leisu
|   |   |   |-- constants
|   |   |   |-- controller
|   |   |   |-- service
|   |   |   |-- utils
|   |   |   `-- vo
|   |   |-- match 提供赛事的相关数据库操作
|   |   |   |-- controller
|   |   |   `-- service
|   |   |-- odds  提供指数的相关数据库操作
|   |   |   `-- service
|   |   |-- spider
|   |   |   `-- constants
|   |   |-- suggest  用于获取推荐的比赛列表
|   |   |   `-- service
|   |   |-- tesou  无用
|   |   |   |-- constants
|   |   |   |-- service
|   |   |   |-- utils
|   |   |   `-- vo
|   |   `-- wechat  微信发布相关
|   |       |-- constants
|   |       |-- controller
|   |       `-- service
|   `-- test
|       `-- bson
|-- foot-gui
|   `-- handler
|-- foot-robot
|   `-- helper
|-- foot-spider 足球相关赛事指数数据的爬虫模块
|   |-- common
|   |   `-- base
|   |       `-- down
|   |-- launch
|   `-- module
|       `-- win007
|           |-- down
|           |-- proc
|           `-- vo
|-- foot-web
`-- logs

代码片段：

String url="http://xxxx.xx/";//想采集的网址
 
String refer="http://xxx.xx/";
 
URL link=new URL(url);
 
WebClient wc=new WebClient();
 
WebRequest request=new WebRequest(link);
 
request.setCharset("UTF-8");
 
request.setProxyHost("x.120.120.x");
 
request.setProxyPort(8080);
 
request.setAdditionalHeader("Referer", refer);//设置请求报文头里的refer字段
 
设置请求报文头里的User-Agent字段
 
request.setAdditionalHeader("User-Agent", "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:6.0.2) Gecko/20100101 Firefox/6.0.2");
 
//wc.addRequestHeader("User-Agent", "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:6.0.2) Gecko/20100101 Firefox/6.0.2");
 
//wc.addRequestHeader和request.setAdditionalHeader功能应该是一样的。选择一个即可。
 
//其他报文头字段可以根据需要添加
 
wc.getCookieManager().setCookiesEnabled(true);//开启cookie管理
 
wc.getOptions().setJavaScriptEnabled(true);//开启js解析。对于变态网页，这个是必须的
 
wc.getOptions().setCssEnabled(true);//开启css解析。对于变态网页，这个是必须的。
 
wc.getOptions().setThrowExceptionOnFailingStatusCode(false);
 
wc.getOptions().setThrowExceptionOnScriptError(false);
 
wc.getOptions().setTimeout(10000);
 
//设置cookie。如果你有cookie，可以在这里设置
 
Set cookies=null;
 
Iterator i = cookies.iterator();
 
while (i.hasNext())
 
{
 
wc.getCookieManager().addCookie(i.next());
 
}
 
//准备工作已经做好了
 
HtmlPage page=null;
 
page = wc.getPage(request);
 
if(page==null)
 
{
 
System.out.println("采集 "+url+" 失败!!!");
 
return ;
 
}
 
String content=page.asText();//网页内容保存在content里
 
if(content==null)
 
{
 
System.out.println("采集 "+url+" 失败!!!");
 
return ;
 
}

有了数据就有了分析的支撑点，这几天把这些数据好好了研究了下，后台通过编写模型规则，逐步的做了验证，发现有很多赔率组合打出来的赛果都很接近，也就是我们常说的大概率赛果，显然大数据是能分析出足球赛事的大概率赛果的。由于预测分析准确率高的赔率组合很多，不一一说明，这里我只举例一种大概率分析组合，分享给有缘人。