Haben Sie Sportwetten schon einmal als Ratespiel betrachtet? Nun, die Dinge ändern sich. Dank Big Data und fortschrittlicher Analysen können wir Wetten jetzt intelligenter angehen. Ich habe meine Fähigkeiten in der Datenanalyse genutzt, um ein cleveres Sportwetten-Dashboard zu erstellen. Es werden keine zufälligen Wetten ausgewählt; Es analysiert die Chancen, um die wahrscheinlichsten Gewinner auszuwählen.

Ich freue mich, dieses besondere Projekt in diesem Beitrag mit Ihnen zu teilen. Wir werden uns ansehen, wie ich traditionelle Sportwetten, die oft auf Bauchgefühlen basieren, in einen datengesteuerten Ansatz umgewandelt habe. Es war eine aufregende Reise, und Sie werden sie interessant finden. Lass uns eintauchen!

Denkprozess

Um Ergebnisse vorherzusagen, analysieren wir verschiedene Faktoren wie Spielerleistung und Spielbedingungen. Dieser Ansatz könnte jedoch bestehende Bemühungen überschneiden und weniger effektiv sein. Ich hatte also einen Durchbruch. Warum nicht die umfangreichen Analysen der großen Sportwettenanbieter nutzen? Ich habe ihre Vorhersagen verglichen. Ich habe einzigartige Möglichkeiten gefunden, indem ich ihre Unterschiede genutzt habe. Ich habe das Rad nicht neu erfunden. Diese Strategie ermöglicht es uns, Einblicke zu gewinnen, die ihnen entgangen sind. Es macht unsere Wettauswahl strategischer und wahrscheinlicher für den Erfolg.

Die Daten

Für dieses Projekt habe ich Python verwendet. Ich habe es verwendet, um Daten von Top-Sportwetten-Websites zu sammeln. Zu diesen Websites gehören PrizePicks, DraftKings und Pinnacle. Ich habe Programme erstellt, um alle fünf Minuten Daten zu sammeln. Dies hat mir geholfen, immer die neuesten Wettquoten zu erhalten. Aktuelle Informationen sind für genaue Analysen unerlässlich.

Datenvorverarbeitung

Meine nächsten Schritte bestanden darin, die Daten zu bereinigen und vorzuverarbeiten. Dazu gehörte der Umgang mit fehlenden Werten, die Korrektur von Inkonsistenzen und die Konvertierung von Daten in für die Analyse geeignete Formate.

Explorative Datenanalyse

Sobald die Daten fertig waren, analysierte ich sie, um Muster und Trends zu finden. Ich habe mir mehrere Wochen alte Daten angesehen, um zu sehen, wie genau die Vorhersagen der Sportwettenanbieter waren. Ich habe sie mit der Leistung der Spieler verglichen. Diese detaillierte Überprüfung half mir zu verstehen, wie oft die Sportwetten richtig lagen. Es gab mir hilfreiche Informationen über ihre Zuverlässigkeit und setzte einen Maßstab für mein Projekt.

Die Mathematik

Um erfolgreich zu sein, müssen unsere Wetten in mindestens 54 % der Fälle gewinnen. Wir ermitteln „faire Quoten“, um die tatsächlichen Wahrscheinlichkeiten der Ergebnisse zu verstehen.

Zum Beispiel in den amerikanischen Quoten: Team A: -110, Team B: -110

Die Umrechnung dieser Werte in Wahrscheinlichkeiten zeigt, dass beide Teams eine Gewinnchance von 52,38 % haben. Aufgrund der Marge des Buchmachers (VIG) beträgt diese jedoch mehr als 100 %.

Wir normalisieren die Wahrscheinlichkeiten, um sie auf 100 % zu addieren, um „faire Quoten“ zu finden. Die „fairen Chancen“ jedes Teams lägen also bei 50 %, was gleiche Gewinnchancen bedeutet. Dies vereinfacht die Erklärung und verdeutlicht Unstimmigkeiten in den Quoten des Buchmachers.

Erstellen des Dashboards

Um das Wetten zu vereinfachen, habe ich ein Dashboard mit Python-Skripten erstellt:

• Das erste Skript ruft alle fünf Minuten die neuesten Quoten von verschiedenen Sportwettenanbietern ab.
• Anschließend bereinigt ein anderes Skript die Daten, um die Analyse zu erleichtern.
• Anschließend werden die bereinigten Daten an ein Google Sheets-Dokument gesendet, wo die besten Quoten sortiert werden.
• Dieser gesamte Vorgang wiederholt sich alle fünf Minuten, um die Daten aktuell zu halten.

Das Dashboard zeigt Spielernamen, unsere empfohlenen Wetten (über oder unter) und die Statistiken, auf die wir wetten. Es vergleicht die Quoten von PrizePicks mit denen anderer Sportwettenanbieter und hilft uns so, die besten Wetten zu finden. Es enthält auch Pinnacle- und DraftKings-Quoten, Durchschnittswerte und die Gewinnchance, was es zu einem praktischen Tool für Wetten macht.

Abschluss

Dieses Projekt zeigt, wie Datenanalysen Sportwetten verändern können. Es verändert es von der Intuition zur Wissenschaft. Mein Dashboard beweist, wie Daten in einer glücksorientierten Branche einen Vorteil verschaffen können.

Ganz gleich, ob Sie sich für Sport oder Daten interessieren, ich hoffe, dass dieses Projekt meine Fähigkeiten als Datenanalyst unter Beweis stellt. Ich liebe es, Data Science zur Lösung realer Probleme einzusetzen und bin immer bereit für Herausforderungen.

Datenanalysen haben in Bereichen wie Sportwetten großes Potenzial. Ich freue mich darauf, weiterhin Grenzen zu überschreiten und etwas zu bewirken.