虽然本文主要与赛马有关，但我写的这些原理对所有形式的体育博彩都适用。事实上，他们适用于所有形式的数据分析。

众所周知，对于大多数人来说，以图形方式显示的知识更容易吸收。正是因为这个原因，我们所知的世界正在发展一种以媒体为基础的文化。你到处能看到图片和视频，文字和数字信息的数量正在减少。

当我们看赛马信息时，看到的全是数字。如果你使用的是一个网站，比如Racing Post，则包含了很多图形，但网站整体的印象仍然是数字。

我们看到了图表数据、年龄、体重、赛后天数、重量、OR、TS、RPR和赔率。这些还只是基本的信息。

大多数由赛马行业和私人公司提供的数字都是未经解释的，我觉得如果想获得更多的追随者的话，这些数字实际上是赛马世界中最主要的东西。此内容我将在另一篇文章中详述！

当我们开始进行更高级的分析，数据的数量迅速增加。我计算了一下我所用的因子，在不同的比赛条件下，有几百种不同的结合方式。

在这篇文章中，我想用一种可视化的方式来处理这些信息，以便更快速地吸收我们看到的信息。

我们必须问自己的第一个问题是，数据可视化是否比读纸上的数值更能让我们快速理解数据。

最好的解答方法是做一个实验。

请看下面的评分：

A马 – 75, 87, 28, 66, 78, 76, 60

B马 – 27, 66, 106, 34

现在请看下一页的图表。

A马

B马

图表使我们更快地了解正在发生什么。我们可以看到，A马本次比赛成绩不如其它场次。虽然其它场次的比赛也有一些波动，但他们都处于一个相似的水平。

B马的水平先呈稳步上升趋势，但之后再次下降。

当然，并不是说你从数字中得不到这一信息。当然你可以。不能从图表快速查阅数字的也大有人在。当然有。

我所说的是，那些还没有学会理解数据的大多数投注者会发现，图表中的可视化数据对他们来说更容易理解。

问题是，我们怎样才能使用可视化的数据来帮助我们评估赛马？

我将提出一种特别的方法，我发现它对我来说非常有效。这种方法使用速度数据，因此最适合全天候冲刺赛。然而，一旦你对此有了一些经验，也可以将它有效地用于其他比赛中。

我假设你自己已经创建了速度评级，或者可以访问某速度评级。关于如何创建这些评级，我们将在另一篇文章中讨论。

我还创建了一个适于本方法的电子表格，在会员区提供了下载链接。

概述

在进入主题前，我认为有必要就我们要干什么和为什么这么做作一概述。

我们将对比赛中的每匹马绘制图表。这些图表能让我们更清楚地将赛马的数据可视化。

这些图表包含了赛马的速度评级及其置信区间。

一旦创建了图表，可以用它来辅助选择最有竞争力的马。我的个人喜好是在选定有能力进行对抗的马之前，去除那些没有机会赢得比赛的马。

我们可以应用一些简单的规则来决定是否要对赛马进行投注。

策略介绍

如果你曾经做过金融市场交易，你对蜡烛图将不会陌生，这里我们将使用一个简化的版本。

会员区的电子表格将为你做这些计算。

我们要做的第一件事就是选择一次比赛来分析。该方法将适用于任何类型的比赛，但它特别适合于全天候或平季的冲刺赛，因为现在没有平季冲刺赛，我建议使用全天候的冲刺赛。至少，直到你用此方法获得更多的经验。

再次强调，你可以将这一策略使用在任何大小场地的赛事上，场地越大就越需要你有更多的经验，我建议你起初可以将赛马限制在12匹以内。

由于这些原因，我们将专注于利用该策略分析平季的5弗朗和6弗朗比赛中不超过12匹赛马。

最后，我们需要尽可能多的赛马历史数据。因此，要避免选择大多数的赛马都没有参赛的比赛，如处女赛。

第一步 获得数据

为了创建图表，我们需要把数据输入电子表格。

请在会员区打开Visualising Ratings.xlsx文档。

打开文档后，屏幕上会出现

这些都是2013年10月29日在伍尔弗汉普顿（Wolverhampton）5:10比赛的数据，这次比赛是全天候跑道上进行的5弗朗比赛，赛马共十匹。

我们感兴趣的是在过去的一年中的每匹马成绩的最后的六个速度评级。可以追溯到比这更早的数据，但如果不使用时间衰减函数，我不建议这样做。

在电子表格中，马1的最后六个速度数据如下…

• 在速度1列中，输入赛马最后一次的速度数据。
•  在速度2列中，输入进入倒数第二次的速度数据。
• 每匹赛马数据输入达六次。

挨着每个速度列是UC和LC列。当你输入速度数据后，这些都会被自动计算出来。

这两列代表上置信值和下置信值。他们指出了90%的置信度下最高和最低的速度值是多少。

数学家们会告诉你这个置信水平不够高，应该至少95%，但最好是99%。然而我发现，在实际应用中，如范围不是太广泛，90%的置信度是可行的。

我们稍后将使用这些数据来帮助我们做出选择。

为比赛中每一匹马重复这个数据输入过程，直到所有马匹的细节都输到的计算器中。

第二步 去除没有竞争力的马匹

现在，我们需要的所有数据的输入工作已完成，你需要进入图表标签，它位于电子表格的底部。

一旦你点击了这个标签，比赛中每一匹马的数据图表便呈现在你眼前。这些图表显示的信息即是刚刚输入的速度数据。

请注意，图表呈现的数据是从左到右的顺序，最新比赛数据在最右边。

在每个图的顶部是实力最低的马匹。这一数字给我们展示了有竞争实力的马匹的最低速度评级。

这是通过马的最高速度数据和它的最低置信水平来计算的。

它告诉我们的是该马在最低的速度评级上取得了最快的成绩。

如果使用最高置信水平得出一匹马的最佳数字不高于这个数字，那么该马不构成威胁。

其原因是，如果一匹马在它表现最佳的一天以最高置信水平算出的速度等级不能超过最快的马匹以最低信信水平算出的速度评级，那么它不可能赢得比赛。

当然，人无完人、孰能无错。但错误并不经常发生，因此也不足以让我们考虑去用某种方法一开始就纠正它。

在我们的例子中，实力最低的马为133，即上面图表中用红色显示的。

我们将要做的是删除任何图形上限低于这个数字的马匹。

在某些比赛中，这一过程可能不会消除任何或消除非常少的马匹。这个例子就是这种情况。我们接下来看下一步。

第三步 决定是否进行投注

我们的目的不是每场比赛都下注，而是要盈利。

因此，我对通过第二步却没有去除3匹马的比赛忽略不计。

再次提醒，当你在实际应用中熟练了这个方法，此规则可以拓展使用。

我在写本文时并没有哪个比赛场次是在暴雨中进行的，因此我仍将使用这场比赛做为例子。

第四步 选择投注马匹

一旦我们选定了可以投注的比赛，我们要确定哪匹马是我们感兴趣并可投注的最具实力马匹。

如果有强有力的理由，我们可以只在一匹马上投注。当你做分析时，你不应该考虑投注某匹马的理由，你应该考虑不赌某匹马的理由。

我将告诉你我认为最重要的两点考虑。你可以在此基础上添加你自己认为重要的因素。

我们要：

1）检查该马是否有进步。稳定的改进是最好的，但是跳跃性的提升也是不可忽视的。

2）查看该马的平均速度有多快。

别忘了，图表呈现的数据是从左到右的顺序，最新比赛数据在最右边。

第一匹马的进步图给我们呈现了一个非常好的例子：

将这匹马的速度评级连一条线，我们可以看到，除了倒数第二次比赛，它一直在稳步提高。

如果进入那场比赛的图表，根据以往的表现，我们可以看出它是在它不喜欢的软土地上奔跑。虽然Tom Dascombe试图让它在最后一个弗朗全速前进，但他意识到马儿不愿意，所以他没有强求，滑行到终点。

除了这场比赛，该马已经表现出了稳定的进步，并且看起来已经达到顶峰，在这场比赛中它可以继续出色表现。

马3的例子可以很好地教会我们怎样利用平均速度的数据：

这匹马的平均速度是92，这比我们计算的最小值低41点。

只需看一眼图就知道，最后三场比赛是它的最好评级，这意味着我们不能放弃这匹马。但是，如果它的最好评级是前三场，我们便可以认为这匹马在比赛中没有什么大的威胁。

光考虑我上面所提到的两点，就可以让本文所讲方法非常有效。

然而，增加了更多的因素，如相似条件的评级、不同条件的体重评级等。

我们在这里所做的是将速度评级可视化。

一旦你在电子表格中输入数据，你便可以用图表将信息可视化并进行分析。

但数据的可视化不仅限于此，它可以有更广泛的应用。我们可以用气泡图来表现马匹在比赛中的力量，用列图表现马匹对比赛条件的偏好等等。

这仅仅是尝试将马匹数据可视化的开始，你可以进一步探索数据可视化的其他可能性。