大数据能让博彩公司破产

　　Richard Brown

　　谈到数据分析，有些行业一直遥遥领先。博彩业就是其中之一。不过，大数据技术也正在使博彩业的“预测”能力大众化，这对于博彩公司而言是一个坏消息。利用大数据帮助投注者“击败庄家”的分析公司正不断涌现。

　　多年以来，数据处理和智能预测手段为网络及街边的投注站提供了便利的条件，从足总杯决赛到皇室宝宝(关于威廉王子和凯特王妃之子的投注)，博彩项目可谓花样繁多。数据能让他们按各种模糊变量开出赔率，这些变量可能是足球比赛中的首个角球，也可能是某场板球比赛结束时攻方的得分数。

　　此类数据的规模持续快速地发展壮大。现今，对于每支球队的每位球员，均会产生大量可用于预测比赛结果的数据。博彩公司将预测模型技术应用于这些不断增加的数据集，产生越来越多的博彩机会。

　　我做了一项统计，世界杯期间，一家在线博彩公司仅针对一场比赛就提供了328种选项。如今，对于博彩公司而言，一个关键性挑战是能否迅速地做到这一点，以便可以实时改变赔率，同时，让投注者几乎可以在比赛的任何时段下注。

　　例如，Betegy公司声称，可以通过一种复杂算法，准确预测90%的英超比赛结果。他们会分析每一种可能影响比赛的因素，从最近表现和进球平均数等基础统计数据，到天气影响和激励政策等更为复杂的因素。

　　这引出了以下问题：那些痴迷数据的体育迷何时才能利用自己的算法在与博彩公司的对弈中取胜？大数据能否毁掉博彩行业？大数据技术大多是免费的。Hadoop是一种先进的大数据技术，采用了被称为“R语言”的高性能预测分析工具，其源码是开放的，这意味着他们免费提供下载。只要我用不到400英镑买下一台存储容量为1Tb的电脑，我就有足够能力去建立十分复杂的模型。我们可以装载各种不同的统计数据和已知结果，从而实现类似神经网络这类尖端技术。该软件会根据所有可用数据建立“最佳匹配”模型，结果10次中有9次会击败“专家”，而且击败博彩公司也将会司空见惯。

　　我最喜欢的一个例子就是，2011年电影《点球成金》所讲述的小人物运用数据击败大专家的故事。这是“奥克兰运动家”棒球队经理Billy Beane（由布拉德·皮特饰演）的真实故事，影片讲述了他获取和运用大量的球员统计数据，以顶级球队1/3的预算成功打造出一支战绩显赫的棒球队。如今，我们确实能得到大量关于队员表现及比赛相关的数据，我们可以借此研究众多的国际体育赛事，从而为梦幻球队制定决策，或者在埃普索姆赛马场以3.15倍赔率选中胜者。

　　足球专家会说，这些模型不能替代对比赛规则的了解，也不能回避众多影响因素，比如，谁状态良好，球队采用什么策略，还有那些各种各样的更衣室事件。上述情况也适用于洛杉矶警察局。该局警官从来就不相信电脑会告诉他们该如何工作。但当使用原计划用于建立地震数学模型的预测技术来预测潜在犯罪现场时，他们发现自己从前的认识是错误的。他们将警官派往预测可能发生犯罪行为的地点，最后结果是，入室盗窃案减少33%，暴力犯罪减少21%，涉财犯罪减少12%。

　　所以说，如果你精通电脑，就可以充分利用现今有利于你的分析软件，它值得尝试。不要只关注胜队和进球数这些较传统的投注结果，使用基础预测分析软件可以十分灵活地对更不确定的结果进行投注。

　　博彩公司侧重于尽快提供对每一种结果的分析。而对于我们大多数人而言，采用稍显谨慎、成本较低的大数据建模来预测某一结果（比如进球先后），可能会有所斩获。观察你的模型给出哪些与博彩公司赔率不同的结果，这可能是一种不错的起步方法——在他们设定的规则下，你又向最终击败他们迈近了一步。

　　当博彩公司的赔率被数据研究人员战胜时，他们还能给我开多大的赔率呢？或许值得一赌。一旦发生这种情况，我想，我们会看到赔率逐渐降低到某个点，以抵消普通大众不断增强的数据处理能力。（作者为凯捷全球业务信息管理与分析项目总监）