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फ़ुटबॉल सट्टेबाजी शुरुआती ट्यूटोरियल

कुछ लोग फ़ुटबॉल में क्यों जीतते हैं जबकि अन्य हार जाते हैं? यह आसान है! यह गेंद को खेलने से पहले सही तरीके से व्यवस्थित रूप से विश्लेषण करने की समस्या है, यानी व्यवस्थित रूप से डेटा कैसे एकत्र किया जाए और इसे व्यवस्थित रूप से विभाजित किया जाए।

यहां हम आपको गेंद का अनुमान लगाने के लिए आवश्यक बुनियादी डेटा सामग्री बताते हैं:

1. यूरोपीय ऑड्स और एशियन हैंडीकैप सहित ऑड्स का उपयोग मुख्य रूप से प्रत्येक टीम की सट्टेबाजी की प्रवृत्ति, गर्म और ठंडे की डिग्री और बड़े सट्टेबाजों के लक्ष्यों का निरीक्षण करने के लिए किया जाता है।

2. विरोधी टीम के हालिया सांख्यिकीय डेटा, जिसमें घरेलू और दूर के प्रदर्शन के आंकड़े, हाल के दौरों के परिणाम, अंक और रैंकिंग आदि शामिल हैं, का उपयोग टीम की ताकत और स्थिति और वर्तमान स्थिति को निर्धारित करने के लिए किया जाता है।

3. ऐतिहासिक मैच-अप, जिसमें घरेलू टीम की घरेलू टीम का दूर की टीम के खिलाफ कुल ऐतिहासिक स्कोर और हाल के सीज़न में दो टीमों के मैच-अप आदि शामिल हैं, का उपयोग टीमों के बीच मैचों के फायदे और नुकसान का निरीक्षण करने के लिए किया जाता है।

4. टीम की चोटों और ख़बरों सहित प्री-मैच जानकारी का उपयोग टीम की ऑन-द-स्पॉट लड़ाई की स्थिति को विभाजित करने के लिए किया जाता है,

5. प्रतियोगिता का माहौल, उस क्षेत्र सहित जहां विरोधी टीम स्थित है और क्षेत्र की सांस्कृतिक विशेषताएं, और प्रतियोगिता स्थल की मौसम की स्थिति, विरोधी टीमों के बीच क्षेत्रीय विशेषताओं और प्रतियोगिता स्थल की स्थिति को समझने के लिए उपयोग की जाती है। .

6. गेंद अनुमान डेटा, जिसमें टीम की जीत, हार आदि के आंकड़े शामिल हैं, का उपयोग बाजार की तर्कसंगतता को आंकने के लिए किया जाता है।

उपर्युक्त छह प्रमुख डेटा एकत्र करने के बाद, प्राथमिकता के अनुसार विभाजित मूल्यांकन करना, सट्टेबाजी के योग्य टीम का चयन करना और सट्टेबाजी की रणनीति तैयार करना आवश्यक है। वास्तव में, छह में से अधिकांश डेटा बहुत महत्वपूर्ण और अपरिहार्य हैं। परिणाम की भविष्यवाणी की गणना भाग 1 में बाधाओं और भाग 6 में गेंद अनुमान डेटा पर केंद्रित होनी चाहिए, और बाधाओं और बाधाओं को व्यापक रूप से जोड़कर अनुकूल बाधाओं या मूल्य के साथ लक्ष्य टीम का चयन करना चाहिए, और फिर भागों में डेटा का उपयोग करना चाहिए। गणना और सत्यापन के लिए 2, 3, 4, और 5। यदि डेटा इसका समर्थन करता है, तो आप एक महत्वपूर्ण हमला कर सकते हैं, अन्यथा आपको हार माननी होगी। यह व्यवस्थित गणना पद्धति अत्यंत सटीक है। यह सरल दिखती है, लेकिन इसे सीखना आसान है और इसमें महारत हासिल करना कठिन है। इसके लिए आवेदन और अभ्यास के लंबे समय की आवश्यकता होती है। मुझे आशा है कि आप अधिक अभ्यास करेंगे।

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