【特典付】「データスコア出馬表×春クラシック」キャンペーンのお知らせ


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■□データ分析&予想・高確馬・注目馬□■
【重賞データ分析】
2021年読売マイラーズカップデータ分析new011_05
2021年フローラステークスデータ分析new011_05
2021年福島牝馬ステークスデータ分析
阪神芝1600m・外/騎手・種牡馬データ
東京芝2000m/騎手・種牡馬データ
新潟芝1800m・外/騎手・種牡馬データ

【予想&データ配信】
4月24日[騎手・調教師データ]
4月25日[騎手・調教師データ]
チェック馬(4月24日〜25日)
MRランク1位(4月24日〜25日)
4月24日[馬主別出走馬(騎手・調教師・生産者)]
4月25日[馬主別出走馬(騎手・調教師・生産者)]
福島牝馬ステークスの予想
フローラステークスの予想
読売マイラーズカップの予想

【高確馬&注目馬】
4月24日[高確馬]
4月25日[高確馬]
出走馬確定時点での今週の注目馬

【地方競馬データ配信】
4月19日[高確馬(地方Ver)川崎競馬new011_02
4月20日[高確馬(地方Ver)川崎競馬new011_02
4月21日[高確馬(地方Ver)川崎競馬
4月22日[高確馬(地方Ver)川崎競馬
4月23日[高確馬(地方Ver)川崎競馬

■□データ競馬攻略法・コース別傾向□■
マイラーズC攻略!阪神芝1600mの傾向・外

■□データスコア出馬表(重賞)□■
2021年福島牝馬S(G3)出馬表
2021年フローラステークス(G2)出馬表
2021年読売マイラーズカップ(G2)出馬表

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2021年04月13日

【特典付】「データスコア出馬表×春クラシック」キャンペーンのお知らせ

データスコア

 
「データスコア出馬表×春クラシック」キャンペーン

桜花賞、皐月賞と春クラシックが始まりましたね!


今回は「データスコア出馬表×春クラシック」キャンペーン
題しまして、私が配信しております、独自指数の出馬表

『データスコア出馬表』全レース配信

お申込された方全員に特典を2つ差し上げます!

「データスコア出馬表×春クラシック」キャンペーン特設サイト

 
《春クラシックキャンペーン特典 
『次回データ競馬コンテンツ割引クーポン』(2000円分)

これは次回、データ競馬コンテンツの申込時に使える割引クーポンです。
以下のデータ競馬コンテンツで利用できます。

データ競馬有料コンテンツ一覧
・高確馬データ配信
・データスコア出馬表
・DATA KEIBA MASTER(データ競馬マスター)
・データ競馬PREMIUM
・馬券法マニュアル&買い目配信

以上のいずれかのコンテンツ申込時に2000円分割り引きさせていただきます。
※別途メールでクーポン番号をご連絡致します。

 
《春クラシックキャンペーン特典◆
『究極軸馬リスト100選』(2021年最新Ver)

『究極軸馬リスト100選』では、単勝オッズ編、コンピ指数編、データスコア編の3部門から
複勝率85.0%以上の条件該当となっているデータを抽出しました。
2021年最新バージョンのデータファイルとなっております。
「100選」としていますが、今回お届けするリストは100パターン以上あります。


以上、2つの特典をキャンペーン期間中『データスコア出馬表』
お申込された方全員にプレゼント!

※既に『データスコア出馬表』全レース配信をご利用中の会員様には
今週末開催の出馬表ページにて上記特典を配布致します。
※『データ競馬PREMIUM』現会員様は会員サイトにて配布致します。



キャンペーン特典付『データスコア出馬表』の受付期間と
限定人数は以下の通りです。

☆受付期間と募集人数☆

受付期間 2021年4月7日(水)〜16日(金)23時59分まで
限定人数 50名


※限定人数に達しましたら終了致します。


よろしければどうぞご利用いただけましたら幸いでございます。

「データスコア出馬表×春クラシック」キャンペーン詳細・お申込方法はこちらから



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】を掲載した出馬表です。

【データスコア】は競馬場データ、枠、馬番、脚質、騎手や調教師データ、
騎手乗り替わり、馬主、生産者、レースデータなど 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、複勝率も公開しており、
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


【MRランク】は各出走馬の近6ヶ月間の成績(レース・タイムなど)が
基準となりランキング順に表したものです。

こちらは各出走馬の成績を基準としていますので、個々の能力や調子が
反映されやすい側面があります。
MRランク確率表

※半年以上の休み明けや地方(海外)競馬に出走してきた馬、新馬戦、
障害レースは反映されません。([…]と表記されます)


〔NEW!!〕バージョンアップ
CSVファイルでダウンロード出来るようになりました!
Excelなどのソフトでデータスコア出馬表を自由にアレンジ出来ます。

サンプル(2020年1月31日データスコア出馬表)

〔NEW!!〕バージョンアップ
DS信頼度全レース一覧から出馬表を見れるようにしました!
信頼度とクラス別から狙いのレースの出馬表を確認できます。

サンプル:DS信頼度一覧(1/31)から出馬表を見る


☆データスコア出馬表の掲載例☆

データスコア出馬表は以下のような
指数&印付きの出馬表になります。

【東京3R】70 
2歳・未勝利(馬齢)(混)[指定] 芝2000m (B)
CK 馬名 MR DS指数
1 1 カランドゥーラ 1 90 1
2 2       スーゼル 5 45 7
3 3       セイスフィア 10 32 9
4 4   サイモンメガライズ 7 59 4
5 5       クオンタム 6 36 8
6 6       エムティーロゼッタ 11 32 9
6 7     パープルレディー 3 68 3
7 8     マイネルレガシー 2 51 5
7 9   ビューティーウェイ 9 47 6
8 10   スノーハレーション 4 78 2
8 11     ブルーホープ 8 23 11



【東京11R】80  第162回天皇賞(秋)
3歳以上・オープン・G1(定量)(国際)(指定) 芝2000m (B)
CK 馬名 MR DS指数
1 1       ブラストワンピース 11 36 11
2 2       カデナ 6 38 9
B3 3       ダイワキャグニー 5 37 10
4 4   ダノンキングリー 8 56 4
5 5     ウインブライト 23 12
5 6     フィエールマン 3 61 3
6 7     クロノジェネシス 1 77 2
6 8   キセキ 4 52 5
7 9   アーモンドアイ 2 96 1
7 10       スカーレットカラー 9 40 7
B8 11   ダノンプレミアム 10 43 6
8 12   ジナンボー 7 40 7



☆データスコア出馬表各項目の説明☆

■各記号について■

レース番号横の数値…【DS信頼度】
そのレースの「データスコア」の数値の一番高い馬の複勝圏内に入る確率を掲載します。
5ポイント刻みで30%〜90%。
各レースのより細かい「堅い〜波乱分析」が出来ます。
分析の目安は以下のとおりです。

(軸堅実)
↑90%
↑85%
↑80%
(堅め)
↑75%
↑70%
↑65%
(平均)
↓60%
↓55%
↓50%
(混戦傾向)
↓45%
↓40%
↓35%
↓30%
(大波乱)


【印】
◎…軸候補(高確馬)
○…相手候補
注…穴候補

【CK】
C…チェック馬(前走チェック馬リストから今走出走する馬)
消…消し馬(勝率0.6%、連対率1.4%、複勝率2.9%の馬券になる見込みが低い馬)

【騎】
◇…騎手乗り替わりデータで勝率20%以上且つ複勝率40%以上
◆…騎手&調教師で勝率20%以上且つ複勝率40%以上
※どちらも該当している場合は◆が優先されて印が付いています。

【馬名】
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


≪お申込み詳細≫

☆提供レース☆
中央競馬の全レース
重賞、オープンや平場などの条件戦のレースはもちろん
障害レース、ローカル開催のレースも全て公開します。


☆提供方法☆
会員専用サイトにて公開
ご入金確認後、開催週ごとの公開ページのURLをメールで送付します。


☆会員期間・価格☆
会員期間は4週・8週・12週・16週となっております。
ご希望の期間をお選び下さい。
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


☆キャンペーン特典☆
 惻_鵐如璽振デ魯灰鵐謄鵐蝶箘クーポン』(2000円分)
◆惶羔房看魯螢好100選』(2021年最新Ver)


☆キャンペーン受付期間と募集人数☆
受付期間 2021年4月7日(水)〜16日(金)23時59分まで
限定人数 50名

※限定人数に達しましたら終了致します。


☆お申込方法☆

「データスコア出馬表×春クラシック」キャンペーン詳細・お申込方法はこちらから

データスコア
 




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Posted by data-keiba at 08:10│お知らせ 
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