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今週の重賞データ分析まとめ

【重賞データ分析】
2024年高松宮記念データ分析new011_05
2024年日経賞データ分析new011_05
2024年毎日杯データ分析
2024年マーチステークスデータ分析
中京芝1200m/騎手・種牡馬データ
中山芝2500m/騎手・種牡馬データ
阪神芝1800m・外/騎手・種牡馬データ
中山ダ1800m/騎手・種牡馬データ

【データ配信&予想】
次走チェック馬と注目の●頭
3月23日[騎手・調教師データ]
3月24日[騎手・調教師データ]
チェック馬(3月23日〜24日)
MRランク1位2位(3月23日〜24日)
日経賞の予想
毎日杯の予想
マーチSの予想
高松宮記念の予想

【高確馬&注目馬】
3月23日[高確馬]
3月24日[高確馬]
今週の注目馬(3月23日〜24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(3/21UP予定)
黒船賞の予想

◎高確馬(地方Ver)
3月18日[高確馬(地方Ver)大井競馬new011_02
3月19日[高確馬(地方Ver)大井競馬new011_02
3月20日[高確馬(地方Ver)大井競馬
3月21日[高確馬(地方Ver)大井競馬
3月22日[高確馬(地方Ver)大井競馬

◎データスコア出馬表(地方Ver)
3月18日大井11R十貫坂賞new011_02
3月19日大井11R隅田川オープンnew011_02
3月20日大井11R京浜盃

■□データ競馬攻略法・コース別傾向□■
中京芝1200mの傾向と高松宮記念登録馬の中京芝実績

■□データスコア出馬表(中央競馬)□■
2024年日経賞(G2)出馬表
2024年毎日杯(G3)出馬表
2024年マーチS(G3)出馬表
2024年高松宮記念(G1)出馬表

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2018年03月13日

指数/MR/印付き出馬表【データスコア出馬表】全レース配信中です!

激走!データ競馬ブログをご覧いただきましてありがとうございます!

ご好評いただいております、データ競馬独自指数の出馬表
『データスコア出馬表』は以下の内容で配信中です!


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☆データスコア出馬表とは・・・

独自指数「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。


【データスコア】出馬表の掲載例(2018フェアリーS)

【中山11R】  第34回フェアリーS
3歳・オープン・G3(別定)(牝)(国際)(特指) 芝1600m (C)
馬名 MR DS値
1 1 サヤカチャン 1 61 3
1 2   デュッセルドルフ 15 33 9
2 3   ハトホル 11 14 16
2 4   アントルシャ 6 30 11
3 5 ライレローズ 12 36 8
3 6   ジョブックコメン 13 20 14
4 7 トロワゼトワル 2 61 3
4 8 グランドピルエット 5 42 7
5 9   レネット 14 24 12
5 10 スカーレットカラー 3 47 6
6 11   シスル 7 31 10
6 12   ジーナスイート 16 23 13
7 13 レッドベルローズ 9 51 5
7 14 プリモシーン 8 82 1
8 15   フィルハーモニー 10 18 15
8 16 テトラドラクマ 4 77 2

◎…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(DS)
【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、複勝率も公開していますので
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

さらに近6ヶ月の成績(レース・タイムなど)を基準としたランキング
【MRランク】も掲載!

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!


☆『データスコア出馬表』全レース配信の会員期間と価格

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。


※バックナンバーはブログにUPしています。
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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 11:21│お知らせ 
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