足球彩票怎么预测冷门？
本人从事足球分析工作，从2016年开始就一直在跟踪研究各种冷门事件。 所谓的“冷门”其实有很多种表现形式，而其中最受关注的无疑就是欧洲杯、世界杯等大赛的决赛圈阶段出现爆冷，比如2018年俄罗斯世界杯半决赛法国对阵德国，最后90分钟两队0-0打平，加时赛依然没分出胜负，最后在点球大战中，德国队以5-4战胜法国队，不得不说这场比赛简直就是一个巨大的冷门；又或者是2017年比利时欧洲杯决赛，原本被广泛看好的葡萄牙在场上却并没有占到多少便宜，反而还被对手踢了个0-1，最终遗憾错失冠军。
这些令人印象深刻的决赛圈冷门虽然看起来概率很低，但实际上如果我们把观察的时间线拉得再长一点或者视野再宽一点的话你就会发现，类似这样的意外情况其实在每届赛事中都曾经出现过，只是没有在这场比赛中表现得如此极端罢了——也就是说，只要我们的观察足够细致，准备充分，那么再小的冷门其实都是可以预测的！ 接下来我以上述两个经典案例作为引子，带来本次干货分享的第一部分（详细分析请参见我的专栏）：
一、赛前背景 看完上述这两个赛前背景梳理，相信大家对于冷门发生的条件应该有了初步认知，接下来我们只需要仔细观察和分析每一场比赛，排除那些明显不符合条件的比赛，剩下的就是我们需要重点关注的冷门候选。当然，想要把这些冷门候选全部预测下来也是不现实的，因为其中许多比赛的结论都是基于大量样本得出的，即使我们在赛前做了充足的工作，但临场时的变数太多，非理性选择的可能性也很大，因此我们只能尽量缩小预测的范围，把失败的概率降到最低。
二、数据分析 在本文的开篇部分我曾经提到过我在2016年就启动了这项研究计划，事实上我对这一领域的研究早已深入展开和全面覆盖了，在本文末尾我会放出部分已发表的论文摘要，如果各位感兴趣的话还可以继续深挖。这里我简单介绍两个数据集，一个是World Football Observatory发布的《世界足球地图》(The World Cup of Attrition)，另一个是英国著名统计机构Sociological Research Online发布的《欧冠死亡之组数据集》 (European Cup Death Pool Data Set）。
这两大数据集都是我用来分析比赛的关键素材，具体细节由于篇幅原因就不赘述了，有兴趣的朋友可以到我之前发布的文章中进行查阅。
三、结果预测与赛果展示 以上就是本次干货分享的全部内容，由于时间关系，关于如何运用数据选取比赛以及如何用模型对结果做出预测我这里就不过多介绍了，有兴趣的朋友可以参看我之前的专栏。