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日本J联赛详细数据分析公狐狸精报恩记

来源:网络整理 作者:www.ws007.net 人气: 发布时间:2017-08-13
摘要:各位足球财富的读者大家好,相信之前的文章给大家带来了很大的帮助。我一直认为,大概率事件是给我们带来稳定收益的保障,大家有心可以翻看一下我之前的数据分

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各位足球财富的读者大家好,相信之前的文章给大家带来了很大的帮助。我一直认为,大概率事件是给我们带来稳定收益的保障,大家有心可以翻看一下我之前的数据分析就会发现,大概率事件的延续性很强,非常值得我们投资。

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今天我们继续来用数据分析(已经结束的18轮比赛)来分析J联赛的投资机会。

1.初盘大球难打出,依然不适合投资。

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最近分析的这几个联赛除K联赛外,其他联赛初盘大球打出占比均未超过一半,并且都卡在将近一半的水平线附近,可见庄家对大小球的开盘越来越精准。也正因为如此,我们更需要通过数据分析来找到适合投资的盘口和球队。

从数据分析来看,J联赛整体大球打出占比为45.4%,依然处于很低的水平。细化到具体盘口,3球盘只开出了5场比赛,全部打出大球,后期依然值得关注。

2.全场进球超过1.5值得继续关注

经过具体分析,截止到18轮J联赛全场进球超过1.5的占比为73.62%,与一个月之前的72.5%相比提升了1个百分点。可见随着联赛的进行,J联赛的场均进球数也是在不断增加。全场进球超过1.5占比较高的球队如下,大家可以进行跟进。

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从盘口方面来看,进球超过1.5占比较高的初盘统计如下:

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3.上半场进球占比不高,下半场出现进球的占比极高

经过数据统计发现J联赛下半场进球比例很高,甚至下半场出现超过1.5球的场次占比也将近50%

那么我们可以从这方面出发,在一些可以特殊投注的地方进行投注。比如初盘中的哪个半场产生的进球多:

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具体球队下半场出现进球的场次以及占比如下:

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那么我们可以选场面较好的高占比球队,在中场或下半场持续未出现进球时买入特定进球(60分钟之前、70分钟之前以及80分钟之前),相信这样投资能给大家带来不菲的收益。

4.零进球场次极少,如果有机会可以尝试“破蛋”

经过统计发现,在J联赛已经结束的163场比赛里,只有5场比赛结果为0-0,占比仅为3.07%。而半场0-0的比赛共67场,其中有62场比赛最终进球数为大于等于1占比高达92.54%。

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如何七周成为数据分析师19:Python的数据结构jj11jj

本文是《如何七周成为数据分析师》的第十九篇教程,如果想要了解写作初衷,可以先行阅读七周指南。温馨提示:如果您已经熟悉Python,大可不必再看这篇文章,或只挑选部分。

如何七周成为数据分析师19:Python的数据结构jj11jj

Python一共有三大数据结构,它是Python进行数据分析的基础,分别是tuple元组,list数组以及dict字典。本文通过这三者的学习,打下数据分析的基础。

数组

数组是一个有序的集合,他用方括号表示。

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num就是一个典型的数组。数组不限定其中的数据类型,可以是整数也可以是字符串,或者是混合型。

数组可以直接用特定的函数,函数名和Excel相近。

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sum是求和,len则是统计数组中的元素个数。

上述列举的函数是数组内整体元素的应用,如果我只想针对单一的元素呢?比如查找,这里就要用到数组的特性,索引。索引和SQL中的索引差不多,都是用来指示数据所在位置的逻辑指针。数组的索引便是元素所在的序列位置。

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注意,索引位置是从0开始算起,这是编程语言的默认特色了。num[0]指数组的第一个元素,num[1]指数组的第二个元素。

我们用len()计算出了数组元素个数是5,那么它最后一个元素的索引是4。若是数组内的元素特别多呢?此时查找数组最后一位的元素会有点麻烦。Python有一个简易的方法,可以用负数表示,意为从最后一个数字计算索引。

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这里的num[4]等价于num[-1],num[-2]则指倒数第二个的元素。

再来一个新问题,如何一次性选择多个元素?例如筛选出数组前三个元素。在Python中,用:表示范围。

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num[0:3]筛选了前三个元素,方括号左边是闭区间,右边是开区间,所以这里是num[0],num[1]和num[2],并不包含num[3]。这个方法叫做切片。

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上述是索引的特殊用法,[0:]表示从第0个索引开始,直到最后一个元素。[:3]表示从第一个元素开始,直到第3个索引。

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负数当然也有特殊用法。[-1:]表示从最后一个元素开始,因为它已经是最后一个元素了,所以只返回它本身。[:-1]表示从第一个元素开始到最后一个元素。num[-2:-1]和num[-3:-1]大同小异。

数组的增删查

我们已经了解数组的基本概念,不过仍旧停留在查找,它不涉及数据的变化。工作中,更多需要操纵数组,对数组的元素进行添加,删除,更改。

数组通过insert函数插入,函数的第一个参数表示插入的索引位置,第二个表示插入的值。

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另外一种方式是append,直接在数组末尾添加上元素。它在之后讲到迭代和循环时应用较多。

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如果要删除特定位置的元素,用pop函数。如果函数没有选择数值,默认删除最后一个元素,如果有,则删除数值对应索引的元素。

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更改元素不需要用到函数,直接选取元素重新赋值即可。

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到这里,数组增删改查已经讲完,但这只是一维数组,一维数组之上还有多维数组。如果现在有一份数据是关于学生信息,一共有三个学生,要求包含学生的姓名,年龄,和性别,应该怎么用数组表示呢?

有两种思路,一种是用三个一维数组分别表示学生的姓名,年龄和性别。

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学生属性被拆分成多个数组,利用索引来表示其信息,这里的索引有些类似SQL的主键,通过索引查找到信息。但是这种方法并不直观,实际应用会比较麻烦,更好的方法是表示成多维数组。

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所谓多维数组,是数组内再嵌套数组,图中表示的是一个宽度为3,高度为3的二维数组。此时student[0]返回的是数组而不是单一值。这种方法将学生信息合并在一起,比第一个案例更容易使用。

如果想选择第一个学生的性别,应该怎么办呢?很简单,后面再加一个索引即可。

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现在尝试快速创建一个多维数组。

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[0]*3将快速生成3个元素值为0的数组,这是一种快捷操作,而[row]*4则将其扩展成二维数据,因为是4,所以是3*4的结构。

这里有一个注意点,当我们想更改多维数组中的某一个元素而不是数组时,这种方式会错误。

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按照正常的想法,martix[1][0]将会改变第二个数组中的第一个值为1,但是结果是所有数组的第一个值都变成1。这是因为在matrix = [row] * 4操作中,只是创建3个指向row的引用,可以简单理解成四个数组是一体的。一旦其中一个改变,所有的都会变。

比较稳妥的方式是直接定义多维数组,或者用循环间接定义。多维数组是一个挺重要的概念,它也能直接表示成矩阵,是后续很多算法和分析的基础(不过在pandas中,它是另外一种形式了)。

元组

tuple叫做元组,它和数组非常相似,不过用圆括号表示。但是它最大的特点是不能修改。

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当我们想要修改时就会报错。

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而选择和数组没有差异。

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元组可以作为简化版的数组,因为它不可更改的特性,很多时候可以作为常量使用,防止被篡改。这样会更安全。

字典

字典dict全称dictionary,以键值对key-value的形式存储。所谓键值,就是将key作为索引存储。用大括号表示。

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图中的’qinlu’是key,18是value值。key是唯一的,value可以对应各种数据类型。key-value的原理不妨想象成查找字典,拼音是key,对应的文字是value(当然字典的拼音不唯一)。

字典和数组的差异在于,因为字典以key的形式存储和查找,所以它的查询速度非常快,毕竟翻字典的时候你只要知道拼音就能快速定位了。对dict数据结构,10条记录和10万条记录的查找没有区别。

这种查找方式的缺点是占用内存大。数组则相反,查找速度随着元素的增加逐渐下降,这个过程想象成程序在一页页的翻一本没有拼音的字典,直到找到内容。数组的优点是占用的内存空间小。

所以数组和字典的优缺点相反,dict是空间换时间,list是时间换空间,这是编程中一个比较重要的概念。实际中,数据分析师的工作不太涉及工程化,选用数组或者字典没有太严苛的限制。

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细心的读者可能已经发现,字典定义时我的输入顺序是qinlu,lulu,qinqin,而打印出来是lulu,qinlu,qinqin,顺序变了。这是因为定义时key的顺序和放在内存的key顺序没有关系,key-value通过hash算法互相确定,甚至不同Python版本的哈希算法也不同。这一点应用中要避免出错。

既然字典通过key-value对匹配查找,那么它自然不能不用数组的数值索引,它只能通过key值。

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如果key不存在,会报错。

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通过in方法,可以返回True或False,避免报错。

dict和list一样,直接通过赋值更改value。

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能不能更改key的名字?不能,key一旦确定,就无法再修改,好比字典定好后,你能修改字的拼音么?

dict中删除key和list一样,通过pop函数。增加key则是直接赋予一个新的键值对。

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dict的keys和values两个函数直接输出所有的key值和value值。如果要转换成数组,则再外面嵌套一个list函数。

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items函数,将key-value对变成tuple形式,以数组的方式输出。

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字典可以通过嵌套应用更复杂的数据格式,和NoSQL与JSON差不多。

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基础的数据类型差不多了,更多函数应用大家网上自行查阅文档,这块掌握了,在数据清洗过程中将会非常高效,尤其是读取Excel数据时。当然不要求滚瓜烂熟,因为后面将学习更加强大的Numpy和Pandas。

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#专栏作家#

秦路,微信公众号ID:tracykanc,人人都是产品经理专栏作家。

本文由 @秦路 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载。

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