運動彩券交易之資料採礦分析

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姓名

李承恩(LI CHEN EN) 查詢紙本館藏

畢業系所

企業管理學系

論文名稱

運動彩券交易之資料採礦分析
(Data Mining on Sport Lottery Transactions)

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摘要(中)

在運動風氣盛行的情況下，各地的運動彩券風潮也非常興盛。而台灣為了提升運動風氣，以及提供基層運動經費也由富邦銀行代理發行了富邦運動彩券。在運動彩券的投注類型日益複雜，以及投注人口和投注金額的增加，運動項目賽果相關的分析也相對熱門。
過去運動彩券相關論文往往著重在球賽數據的分析，而較少針對投注交易資料做分析。考量莊家為了能夠將交易風險降到最低，本篇論文針對投注資料使用不同的分類模型做預測，以期能讓莊家在比賽結果出現前能夠做出適當的風險控管。
本研究使用三種常見的模型做預測比較：決策樹、支援向量機、類神經網路，預測出各筆交易可能的盈虧情形，並比較決策樹、支援向量機及類神經網路此三種預測方式。其中決策樹法能夠明顯增加莊家的盈餘，在資料集6可以達到準確率67.3%及每筆投注莊家賺取778.52元的結果。未來希望能夠針對資料集挑選出適合的SVM模型內核、找出更好的績效評估方法並且將訓練出來的模型建製成及時的決策支援系統。

摘要(英)

Latest research on sport lottery mostly focus on the analysis of game’s statistics, but less on the way how people bet .To lower down the cost of the bookmaker, we use different classification models for predicting the game’s result. The models can also help bookmakers control their risk before the end of the game and get profit.
In this research , we use three popular and easy-to-use models :
decision-tree、support-vector-machine、neuron-network. We predict the result of each sport lottery ticket, and we find out that the decision-tree model will increase the profit of the bookmaker evidently. In data set 6，the accuracy is 67.53 % and bookmaker will earn 778.52 NT dollars each bet. For our future improvement, we can adjust the SVM kernel to each data sets、establish the performance evaluation system and build up a real-time decision support system for bookmakers.

關鍵字(中)

★ 支援向量機
★ 決策樹
★ 運動彩券

關鍵字(英)

★ SVM
★ Decision Tree
★ Sport Lottery

論文目次

摘要 I
Abstract II
目錄 III
圖目錄 IV
表目錄 V
第一章緒論 1
1-1 研究背景與動機 1
1-2 研究目的 1
1-3 研究架構 2
第二章文獻探討 3
2-1 運動彩券 3
2-2 運動彩券的玩法 4
2-3 運動彩券莊家獲利方式與玩家類型分析 8
2-4 相關研究結果 9
2-5 資料採礦 10
第三章研究方法 13
3-1 投注交易資料 13
3-2欄位的選擇 14
3-3模型的訓練 15
3-4模型的績效評估 16
第四章結果分析 17
4-1預測模型 17
4-1-1 預測模型準確度比較 17
4-1-2 預測模型於莊家獲利比較 18
4-2預測結果討論 19
第五章結論與未來研究建議 20
5-1結論 20
5-2研究限制與未來研究建議 21
參考文獻 22

參考文獻

1. 蔡瑾瑾,劉軍，我國體育彩票的起源與發展研究，天津市經理學院學報
2. 黃文璋,從賠率到機率，科學發展期刊
3. 孫世倫，運動彩券與玩家百態，今日新聞
4. 尹相志，SQL SERVER 2008 Data Mining，悅知文化
5. 李根逸, 支持向量機教學文件(中文版), 台灣大學通訊與多媒體實驗室
6. 謝邦昌，類神經網路分析，曉園出版社
7. Arlo Lyle，"Baseball Predicting Using Ensemble Learning"
8. Albert Shau，"Predicting outcomes of NFL games"，2011
9. Ambedkar Dukkipati,Abhay Kumar Yadav，"Maximum entropy model based Classification with Feature Selection"，2010 International Conference on Pattern Recognition
10. Chenjie Cao，"Sports Data Mining Technology Used in Basketball Outcome Prediction"
11. Gartheeban Ganeshapillai，"Predicting the Next Pitch"，MIT Sloan Sports Analytics Conference 2012
12. Han&Kamber," Data Mining: Concepts and Techniques"
13. Jackie B.Yang ，"Predicting NBA Championship By Learning From History Data"，2012
14. Kevin Wheeler，"Predicting NBA Player Performance"
15. http://www.topendsports.com/
16. http://www.i-win.com.tw/

指導教授

許秉瑜(Ping Yu Hsu)

審核日期

2013-7-24

推文