通过sql语句分析足彩(第三篇）
自己是在世界杯的时候开始买的，发现真是期望越大，失望越大.。
来看看总体的比赛情况。从1月份开始到10月份，有大概7000多场比赛。
我们创建了一个表来存储这些数据。表data的结构如下:
SQL> desc data
Name Null? Type
----------------------------------------- -------- ----------------------------
MATCH_TYPE VARCHAR2(100) --比赛类型，比如世界杯，欧冠，英超等等。
STARTDATE VARCHAR2(15) --比赛时间
HOMETEAM VARCHAR2(100) --主场球队
AWAYTEAM VARCHAR2(100) --客场球队
R NUMBER --让球数
ZHU NUMBER --主场球队进球数
KE NUMBER --客场球队进球数
W NUMBER --主胜赔率
T NUMBER --平局赔率
L NUMBER --主负赔率
RW NUMBER --让球胜赔率
RT NUMBER --让球平赔率
RL NUMBER --让球负赔率
SQL> select count(*)from data where r=-1; --所有比赛中主场让1球的比赛有5092场，占了70%以上的比例，剩下的就是客场让1球，主场让2球等等。
COUNT(*)
----------
5092
我们来主要分析主场让1球的情况.
SQL> select count(*)from data where r=-1 and zhu>ke; --其中主胜的场次有2642场。占到了51.9%的比例。
COUNT(*)
----------
2642
SQL> select count(*)from data where r=-1 and zhu=ke --平局的场次有1317场，基本在25.9%的比例。
COUNT(*)
----------
1317
SQL> select count(*)from data where r=-1 and w=rl; --主负的场次有1133场，基本在22.2%的比例。
COUNT(*)
----------
1133
看来主胜的概率无论如何都是50%左右的比例。从概率论上来说，还是和预期吻合的。一般一场比赛的情况来说，无非就是胜或者不胜，平局和主负占到了50%左右的比例。
我们来举个简单的例子来说明一下主胜，让球负的关系。比如昨天的比赛，尤文图斯和桑普的比赛。比赛的赔率如下：
非让球赔率 1.20 5.00 11.00
让1球赔率 1.80 3.40 3.60
这场比赛不管怎么踢,都脱离不了下面的圈子。我们假设主胜为w,平局为t,主负为l,让球赢为rw,让球平为rt,让球负为rl
主胜1个球以上： w,rw
主胜1个球 ： w,rt
平局 ： t,rl
主负 : l,rl
如果你仔细分析上面的分布情况，会发现w,rl是包含比赛的各种场景。所以话说回来，你如果投了100块钱，买了主胜，让球负，2串1的比赛就会是4注彩票。肯定不会赔光。
如果赔率在1.4左右，可以保本1.4*1.4*2 / 8 = 0.49 可以保本50%. 当然了从概率的角度来说，两场比赛全是平局/主负的情况占有的比例也不高。如果赚的话，赚钱的比例就是2.2*2.2*2 / 8 =1.21，也就是你投了8块钱能赚到1.6块左右的收益.
我们来看看每场比赛进球总数的情况。
select zhu+ke score,count(*) cnt from data where r=-1 group by zhu+ke order by cnt
11 rows selected.
我们来看看比赛的得分情况，概率是怎么样的。
所有的比赛中1:0, 2:0,1:1,2:1的概率还是很高的。
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