さまざまな角度からの集計、分析が可能な総合競馬予想支援ソフト; TARGET frontierJV Ver5.43: 種別:予想支援ソフト 予想成績:- データ理論 検索機能が特に充実しており、競走馬検索に加え、レース・戦歴検索など他に類を見ないほど様々な条件が指定可能。 競馬予想ウマークスは無料の競馬予想と競馬予想に必要なデータを提供します。中央競馬の全レースを多角的に解析。出馬表や過去データ、買い目、馬券予想、競走馬、騎手、血統など様々な情報やデータ分析であなたの予想を手助けします。 動画は【菊花賞2020過去データ分析】たった6つのデータで1頭に!【プロ馬券師による超有料級予想】, 今年の菊花賞はコントレイルが無敗の3冠に挑みます。先日の秋華賞ではデアリングタクトが見事に無敗の3冠を達成し、歴史に名を刻むことになりましたが、果たしてコントレイルはそれに続くことができるか。そこが大きな焦点になりそうなレースです。逆転候補として上げられるのは、まずヴェルトライゼンデ。この馬はダービー3着、神戸新聞杯2着。世代3番手の地位を確固たるものにしました。兄のワールドプレミアはこのレースで勝ち馬で適正は十分。距離適性の違いで、どこまで詰め寄れるでしょうか。もう一頭の逆転候補として挙げておきたいのがバビット。この馬は皐月賞、ダービー未出走、上がり馬と言っていいでしょう。4連勝中の勢いそのままにコントレイルと、どこまで勝負になるのか。楽しみですね。今回の動画では「データからあの馬」を推奨します!, ✅無料メルマガ「アギョウの厳選1レース」はこちら 競馬に勝つためには、競馬データのどこに注目し、どのように分析し、分析したデータの回収率が100%を超える、自分だけのデータを見つける事が出来るかが重要だと思います。以上、競馬データの有用性をまとめてみました。 データ競馬予想分析!馬券力upに役立つ濃い競馬データをお届けします JRA(中央競馬)をデータで攻略! 騎手データ、調教師データから種牡馬、オッズ、競馬場データ、さらには重賞過去10年のレースデータなど幅広く分析! データ競馬予想分析!馬券力upに役立つ濃い競馬データをお届けします JRA(中央競馬)をデータで攻略! 騎手データ、調教師データから種牡馬、オッズ、競馬場データ、さらには重賞過去10年のレースデータなど幅広く分析! 競馬のデータ分析方法 競馬で勝ちたい人は、データ分析をしてみましょう。データ分析には、いろいろな方法があります。 ここではjraの公式サイトからデータを無料で入手して、自分で分析する方法を紹介 … またプレミアムプランもありますが、無料を使ってみて気にいれば有料プランに切り替えればいいんじゃないかと思います。 いまはTargetを利用して分析していますが、私も半年間以上はこのサイトを中心にデータ分析していました。 https://agyo-keiba.com/page-24214/, 天皇賞春 2020 絶望的データ&データから狙える馬!過去10年のレース傾向!有力馬の考察!【 競馬 予想 】, エリザベス女王杯2020 予想|ラップ分析、血統傾向から3強を徹底分析!ラッキーライラックを超える有力馬に注目!, 【エリザベス女王杯2020参考】センテリュオ全レース集~オールカマー2020戸崎圭太【パドック競馬】, 競馬はファンの夢を乗せ、そして馬自身や関係者の思いも乗せているスポーツです。 このブログでは、YouTube(ユーチューブ)に投稿されている競馬等が作品を抽出し、おすすめのものを皆様にご紹介しています。 是非ともお気に入り登録してください。, 【菊花賞2020過去データ分析】たった6つのデータで1頭に!【プロ馬券師による超有料級予想】. 競馬の予想ソフトで無料(フリーウェア)のソフトの一覧です。無料とも言えども良い出来のソフトはたくさんあります。無料なので、色々ダウンロードして、貴方の競馬の予想に合ったソフトがあるか探してみて下さい。 エクセル競馬~データ分析を極める! 競馬データをTARGETとExcelで徹底分析! 競馬ラボが提供する競馬データベースです。過去のレース結果や話題の競走馬はもちろん、騎手・調教師・場主・生産者のあらゆる情報が検索でき、ユーザー同士でコミュニケーションが取れる投稿型掲示 … 毎日更新し、面白い作品やその週末に開催される重賞レースの展望などが行われている動画なども積極的にご案内します。 競馬道OnLineでは現在、新型コロナウイルス対策としてテレワークを実施中です。これに伴い、お電話でのお問い合わせは受付いたしかねる状況でございます。 ご不便をおかけいたしますが(サポート)よりご連絡いただけますと幸いです。 皆さんおはようございます、こんにちは、こんばんは.REDです。馬券予想する時、皆さんは馬のタイム・騎手・厩舎・血統・オッズなどから予測し答えを出していることだと思います。それは本当に思い込みによるものではなく、間違いなく勝てるデータですか?, 私が競馬分析をしてみようと思ってから初めて聞く言葉でしたが、デシジョンツリーは決定木とも呼ばれているようです。何のことだかサッパリなので、以下に健忘録もかねてまとめてみたいと思います。, 間違えている部分があるかもしれませんが、競馬のデータ分析が有用であることが分かってもらえれば、きっと大丈夫ですよね?(笑), データマイニングといえば、JRA-VANでも提供されているので聞き覚えのある方も多いはずです。データマイニング手法は 予測と分類を目的にしたもので、予測を目的にしたものを「回帰木」と言い、分類を目的にしたものを「分類木」と分けて呼ばれます。, デシジョンツリーは樹木を逆さにした状態で見ることでグッと分かりやすくなります。木の幹 部分が目的変数で、枝部分が説明変数になります。, 分類木を自動生成するアルゴリズム(詳細は述べない)があり、それを上の表に示すデータセットに適用すると、従属変数である「ゴルフをするか」を説明する最も良い方法は、変数「天気」を用いることだという結果が得られる。, 以上のことから、説明変数の選択によって、信頼できるデータ・信頼できないデータが現われるということが分かる。, 一般的には馬のタイム・騎手・厩舎・血統・オッズなどから予測し、この馬が1着に来る可能性が高いと予想することだと思います。そのほとんどは単なる思い込みによるものが多くなってしまいがちです。, デシジョンツリーを競馬に当てはめてみると、1着馬を目的変数にすることで、そこから様々な分析が可能になる。有用なデータを見つける事ができることと、単なる思い込みを確信に変えることができる可能性がある。, 当然、過去に起こった現象が、未来でも必ず起こるとは言えないですが、なんとなくワクワクしませんか?, 分類木を自動生成するアルゴリズムがあるというのが気になりますが、(私もまだ分かりません)ここでは、競馬に勝つためのデータ分析の有用性を考えるのが目的ですので、以後調べることにして、ここでは省きます。, このように、自分だけの有用なデータを見つけるためには、MySQLでデータ分析することが近道になることだと思います。, これはあくまで一つの例としてのものです。例えば、馬以外にも騎手・調教師・種牡馬・血統・オッズなど、人によって分析する方法は様々だと感じるからです。, 当然、競馬は多数派の予想になってしまうと負けに近づくことになってしまいます。スピード指数が良い例で、大多数の人が使い始めるとそれに伴い回収率も著しく低下してしまいます。, 理想は、まだ誰も予想に使用していないロジックを使用し、かつ そのロジックの回収率が100%を超えることです。(基本統計量でオリジナルを見つける事が重要です。), 代表値には全体的な傾向を表すことができるもので、3つの値があります。競馬で考えると、それぞれ多種多様な使い方ができそうです。, 私も知っていた(笑)一般的に知られているのが平均値です。データの合計をデータの個数で割り算するだけのものです。競馬では調べたいデータの平均を求めるときに使えますね。MySQLでは、AVG関数で平均を求めることができます。, データを大きい順に並べて丁度、真ん中にくる値が中央値です。「1.2.3.4.5」のデータがある場合、平均値も中央値も = 3 となりますが、「1.5.7.8.9」のデータがある場合、平均値 = 6、中央値 = 7となります。, 「1.1.1.2.2.2.2.2.3.3.4.4.5」のデータがある場合の最頻値 = 2となります。 競馬でしたら近5走の上がり3Fや、脚質を調べるなどに向きそうです。MySQLでは最頻値関数が用意されていないようですので、自身で式を作る必要があります。, 平均値・中央値・最頻値が全て同じ 3と、指標数が等しい場合と平均値が3、中央値が4.5、最頻値が 6と、指標数が等しくない場合があります。, 以上の事から分かるのは(特に競馬は)平均値のみで判断せず、全ての代表値の度数分布を確認する必要があるということです。, データの中で最も大きい値です。MySQLでは、MAX関数でデータの最大値を求めることができます。, データの中で最も小さい値です。MySQLでは、MIN関数でデータの最小値を求めることができます。, この平均値は同じ扱いをすると信頼できないものになります。そこで分散を求めてみましょう。A・B の分散は次の式で求めることができます。, {(観測値1–平均値2乗+(観測値2–平均値2乗+(観測値3–平均値)2乗}÷(データ数–1), これで、A・Bどちらがバラつきのない信頼できるデータになるのかが見えてきました。MySQLで式を作ればいいですね。, このようにデシジョンツリーを基に、基本統計量を使用するだけでも競馬分析に有用であると思いませんか?競馬に勝つためには、競馬データのどこに注目し、どのように分析し、分析したデータの回収率が100%を超える、自分だけのデータを見つける事が出来るかが重要だと思います。以上、競馬データの有用性をまとめてみました。, 競馬データを分析してみたいという方がおられましたら、競馬データベースを構築する方法をまとめた記事がありますので、参考にしてみてください。, しばらく更新されてないみたいですが、参考になる情報をありがとうございます。 SQL入門書籍を読んでもよくわかりませんでしたが、ブックマークし、今後の参考にさせていただきます。, だいさん。コメントありがとうございます。 不定期更新ですが、参考にしていただけるよう ぼちぼち頑張ります!, このサイトはスパムを低減するために Akismet を使っています。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください。. 競馬では、データを分析することが重要です。特別なソフトを使わなくても、データ分析はエクセルを使ってもできます。今回は、エクセルを使って馬券の的中率を上げる3つの方法を紹介しま … 1:競馬dayo2020.10.19(Mon) 動画は【菊花賞2020過去データ分析】たった6つのデータで1頭に!【プロ馬券師による超有料級予想】 2:競馬dayo2020.10.19(Mon) 3:競馬dayo2020 … エリザベス女王杯2020(阪神芝2200m)の考察です。11月15日に阪神競馬場で開催され発走時刻は15:40です。出走馬はラッキーライラック、ノームコア、ラヴズオンリーユー、センテリュオなど。阪神競馬場の芝2200mで行われるGIです。今回の記事では過去データやレースラップ、血統、予想オッズな … またプレミアムプランもありますが、無料を使ってみて気にいれば有料プランに切り替えればいいんじゃないかと思います。 いまはTargetを利用して分析していますが、私も半年間以上はこのサイトを中心にデータ分析していました。 競馬予想をする際に絶対に必要な競馬データはあくまでも、無料で楽しみたいのなら jraホームページとklan で大丈夫です。 もちろん他にも無料のサイトなどはたくさんありますが、あまりにも情報が多すぎると今度はその情報を取捨するのが大変です。 楽天競馬では独自のレース分析結果・データ分析結果を提供しています。 レース分析 「レース分析」のページでは、「 対戦表 」「 持ち時間分析 」「 騎乗騎手分析 」の3つの方法による分析が閲覧できます。 東京競馬場 コース一覧芝芝1400m芝1600m芝1800m芝2000m芝2300m芝2400m芝2500m芝3000mダート. 競馬好きであれば、「もっと勝率を上げて、競馬を楽しみたい」思っている人も多いことでしょう。エクセルを使ってデータ分析する方法は、勝率を上げる方法の1つです。分析に必要なデータの入手方法や、分析方法・便利なソフトについて紹介します。

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