Win Daily Sports では、大量のスポーツデータを取り込み、処理し、分析する自動化パイプラインの上に、スポーツベッティングの予測モデルを構築しました。
作ったもの
- ETL パイプライン: さまざまなサイトや API からリアルタイムおよび過去のスポーツデータを取得するスクレイピングスクリプトを書きました。
- 予測モデル: 選手やチームの統計を分析し、価値の高いベッティング機会を浮かび上がらせるモデルを構築しました。
- 自動化: 抽出からモデルの実行まで、フロー全体を自動化し、ほとんど手作業なしにデータを新鮮に保ちました。
- Google Sheets への配信: アナリストが実際にどう働いているかを理解したうえで、モデルの出力を API と Apps Script 経由で Google Sheets に流し込みました。新しいツールを覚えてもらうのではなく、彼らがすでに使っているツールに合わせました。
なぜ意味があったか
収集とモデリングを自動化したことで、アナリストが洞察にたどり着くまでの時間が減り、予測はチームにより一貫した、データに裏付けられた予想の土台をもたらしました。