01
多源数据管道
汇聚官方赛程、历史战绩、实时资讯与模型输入，统一清洗为结构化的数据契约（JSON / CSV / Markdown），供下游模型与界面直接消费。
核心技术能力
四个相互衔接的模块，构成我猜的预测引擎。
从数据进入到看板呈现，每一步都为「可复核」而设计：可以追问每个概率来自哪些信号、用了哪个版本、何时更新。
02
概率建模与蒙特卡洛模拟
通过大量蒙特卡洛模拟生成比分矩阵、胜平负概率与最可能赛果，用概率分布而不是一个数字来描述结果。
03
证据链与版本追溯
每个预测都附带证据条目、信息来源与版本时间线，可以回看预测如何随新信息一步步演变。
04
可视化决策看板
概率扇形图、比分矩阵热力图、偏差空间散点与录取区间地图，全部由数据实时渲染，并支持中英双语即时切换。
预测流程
从原始信号到可复核预测的五个步骤。
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01
采集
汇入官方赛程、历史战绩、实时资讯与模型输入。
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02
结构化
清洗去重，统一为 JSON / CSV / Markdown 数据契约。
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03
模拟
蒙特卡洛模拟输出比分分布、胜平负概率与区间。
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04
校准与复核
对照真实赛果与录取线复核，记录证据与版本。
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05
发布
以双语看板呈现，支持浏览、对比与进一步查证。
技术方法
用概率与区间表达结论，而不是一个数字。
这些方法都能在产品里直接看到，每张图都对应一种可复核的建模手段。
蒙特卡洛比分矩阵
对每场比赛进行大量模拟，得到各比分的联合概率，呈现为可读的热力矩阵。
胜平负概率
由模拟结果聚合出胜、平、负三种结果的概率，并标注最可能赛果。
比分偏差空间
在概率与偏差的坐标系中定位每个比分，直观对比最可能与高赔率比分。
录取区间预测
高考预测以分数与位次的区间表达，而非单点，匹配真实的不确定性。
录取分档
结合考生分数与院校历史，给出「冲 / 稳 / 保」的录取概率分档。
校准与回测
预测结果对照真实赛果与录取线持续复核，用于校准模型并迭代。
责任声明
预测是决策的辅助，而非保证。
我猜公开每个预测背后的概率、证据与版本；但预测关乎尚未发生的未来，请把它当作分析参考，而不是确定的答案。
何时可能出错
当输入数据变化、出现未被建模的隐藏约束，或现实表现偏离历史规律时，预测可能与真实结果不符。
请这样使用
把我猜作为参考之一，与官方信息、权威渠道和你自己的判断一起使用，不要作为唯一依据。
我们的承诺
公开概率、证据链与更新版本，让每个结论都可被复核、质疑与修正。