談到數據分析，有些行業一直遙遙領先。博彩業就是其中之一。不過，大數據技術也正在使博彩業的“預測”能力. . .
談到數據分析，有些行業一直遙遙領先。博彩業就是其中之一。不過，大數據技術也正在使博彩業的“預測”能力大眾化，這對于博彩公司而言是一個壞消息。利用大數據幫助投注者“擊敗莊家”的分析公司正不斷涌現。
多年以來，數據處理和智能預測手段為網絡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。數據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束時攻方的得分數。
此類數據的規模持續快速地發展壯大。現今，對于每支球隊的每位球員，均會產生大量可用于預測比賽結果的數據。博彩公司將預測模型技術應用于這些不斷增加的數據集，產生越來越多的博彩機會。
我做了一項統計，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，一個關鍵性挑戰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，可以通過一種復雜算法，準確預測90%的英超比賽結果。他們會分析每一種可能影響比賽的因素，從最近表現和進球平均數等基礎統計數據，到天氣影響和激勵政策等更為復雜的因素。
這引出了以下問題：那些癡迷數據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?大數據能否毀掉博彩行業?大數據技術大多是免費的。Hadoop是一種先進的大數據技術，采用了被稱為“R語言”的高性能預測分析工具，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雜的模型。我們可以裝載各種不同的統計數據和已知結果，從而實現類似神經網絡這類尖端技術。該軟件會根據所有可用數據建立“最佳匹配”模型，結果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。
我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據擊敗大專家的故事。這是“奧克蘭運動家”棒球隊經理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計數據，以頂級球隊1/3的預算成功打造出一支戰績顯赫的棒球隊。如今，我們確實能得到大量關于隊員表現及比賽相關的數據，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。
足球專家會說，這些模型不能替代對比賽規則的了解，也不能回避眾多影響因素，比如，誰狀態良好，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。但當使用原計劃用于建立地震數學模型的預測技術來預測潛在犯罪現場時，他們發現自己從前的認識是錯誤的。他們將警官派往預測可能發生犯罪行為的地點，最后結果是，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，就可以充分利用現今有利于你的分析軟件，它值得嘗試。不要只關注勝隊和進球數這些較傳統的投注結果，使用基礎預測分析軟件可以十分靈活地對更不確定的結果進行投注。
博彩公司側重于盡快提供對每一種結果的分析。而對于我們大多數人而言，采用稍顯謹慎、成本較低的大數據建模來預測某一結果(比如進球先后)，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果，這可能是一種不錯的起步方法——在他們設定的規則下，你又向最終擊敗他們邁近了一步。
當博彩公司的賠率被數據研究人員戰勝時，他們還能給我開多大的賠率呢?或許值得一賭。一旦發生這種情況，我想，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據處理能力。
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