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今週の重賞データ分析まとめnew011_05

【重賞データ分析】
2024年大阪杯データ分析new011_05
2024年ダービー卿チャレンジTデータ分析new011_05
阪神芝2000m/騎手・種牡馬データnew011_05
中山芝1600m/騎手・種牡馬データnew011_05

【データ配信&予想】
次走チェック馬と注目の6頭new011_05
MRランク1位2位(3月30日〜31日)new011_05
3月31日[騎手・調教師データ]
チェック馬(3月30日〜31日)
MRランク1位2位(3月30日〜31日)new011_05
ダービー卿チャレンジTの予想
大阪杯の予想

【高確馬&注目馬】
3月30日[高確馬]
3月31日[高確馬]
今週の注目馬(3月30日〜31日)

【地方競馬データ配信】
◎交流重賞データ分析
2024年黒船賞データ分析new011_02
黒船賞の予想new011_02

◎高確馬(地方Ver)
3月25日[高確馬(地方Ver)浦和競馬new011_02
3月26日[高確馬(地方Ver)浦和競馬new011_02
3月27日[高確馬(地方Ver)浦和競馬new011_02
3月28日[高確馬(地方Ver)浦和競馬new011_02
3月29日[高確馬(地方Ver)浦和競馬new011_02

◎データスコア出馬表(地方Ver)
3月25日浦和11R春光特別new011_02
3月26日高知5R黒船賞new011_02
3月26日浦和11R弥生特別new011_02
3月27日浦和11R桜花賞new011_02
3月28日浦和11Rティアラカップnew011_02
3月29日浦和11R春風特別new011_02

■□データ競馬攻略法・コース別傾向□■
阪神芝2000mの傾向と大阪杯登録馬の阪神芝実績new011_01

■□データスコア出馬表(中央競馬)□■
2024年大阪杯(G1)出馬表
2024年ダービー卿CT(G3)出馬表

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2016年07月17日

的中率80.9%ノウハウ第二弾も公開!【データスコア】出馬表全レース配信中です

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ブログで3レース程公開しております『データスコア出馬表』
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データスコア出馬表活用ノウハウ第二弾公開しました!
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☆データスコア出馬表

新しく公開する指数「データスコア」+「MRランク」、そして
「◎」相手候補「○」穴候補「注」の印付き出馬表です。
中央競馬の開催全レースを配信しています。



【データスコア】出馬表の掲載例

【11R】  第33回フェブラリーS
4歳以上・オープン・G1(定量)(国際)(指定) ダート1600m
馬名 MR DS値
1 1   パッションダンス 13 16
1 2 ホワイトフーガ 44 8
2 3 コパノリッキー 10 46 6
2 4 アスカノロマン 1 54 3
3 5 ベストウォーリア 49 5
3 6 ロワジャルダン 3 52 4
4 7 ノンコノユメ 2 93 1
4 8   コーリンベリー 13 26 14
5 9 モンドクラッセ 5 45 7
B5 10   グレープブランデー 11 39 9
6 11   スーサンジョイ 8 34 12
6 12   マルカフリート 6 31 13
7 13   タガノトネール 7 39 9
7 14 モーニン 9 64 2
8 15   サノイチ 12 17 15
8 16   ローマンレジェンド 4 37 11

◎…軸候補(高確馬)
○…相手候補
注…穴候補
馬名の青塗りは安定勢力馬or注目馬
MR…MRランク順位
DS値…データスコア指数値
順…データスコア順位


【データスコア】は競馬場データ、騎手や調教師、競走馬の過去成績、
複勝期待値、MRランクなど様々なデータを数値化し、
最小値0、最大値100で表記した
私が分析している「データ競馬」を集約した指数です。

指数順位および指数値の勝率、連対率、複勝率も公開!
全出走馬の馬券になる確率が全てわかります。
指数順位/指数値別確率表


さらにご要望が多かった、今まで公開していました全出走馬の
【MRランク】の順位も掲載し、予想に役立つこと間違いなしの
ネット競馬出馬表となっています!
MRランクについて



☆会員期間と価格

4週・8週・12週・16週から選ぶことができます。
金額は以下のとおりです。


【データスコア】出馬表 4週分
価格 2980

【データスコア】出馬表 8週分
価格 5400

【データスコア】出馬表 12週分
価格 7800

【データスコア】出馬表 16週分
価格 9800


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よろしければどうぞご利用いただけましたら幸いです。


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今後も役立つデータ、濃い情報をお届けできますよう
頑張っていきたいと思います。
どうぞ宜しくお願い致します。

 




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Posted by data-keiba at 21:55│お知らせ 
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