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J. League Div.1

J. League Div.1

Japan• Kashima
November 9, 24
Kashima

Kashima

0 - 0
एफटी
Nagoya Grampus

Nagoya Grampus

मुख्य टिप
1 - 1
(20%)

Kashima vs Nagoya Grampus AI भविष्यवाणी - विशेषज्ञ बेटिंग टिप्स और विश्लेषण - November 9, 24

हमारी AI-संचालित पूर्वावलोकन J. League Div.1 के मैच के लिए November 9, 24 को Japan में Kashima और Nagoya Grampus के बीच दोनों टीमों की हालिया फॉर्म और उनके आमने-सामने के इतिहास का एक व्यापक अवलोकन प्रदान करती है। Kashima ने अपने पिछले 5 मैचों में 3 जीत, 0 ड्रॉ और 2 हार हासिल की है, प्रति मैच औसतन 1.8 गोल के साथ। इसी बीच, Nagoya Grampus ने उसी अवधि में 1 जीत, 0 ड्रॉ और 4 हार दर्ज की है, प्रति मैच औसतन 0.8 गोल के साथ। उनके पिछले मुकाबलों को देखते हुए, इन टीमों ने एक-दूसरे से 2 बार मुकाबला किया है: Kashima ने 1 जीते, Nagoya Grampus ने 1 जीते, और 0 मैच ड्रॉ पर समाप्त हुए। औसतन, उनके मुकाबलों में प्रति मैच 2.0 गोल हुए हैं। वर्तमान फॉर्म, ऐतिहासिक परिणामों और उन्नत सांख्यिकीय मॉडलों को ध्यान में रखते हुए, हमारी AI इस मैच के लिए अधिक बुद्धिमान बेटिंग निर्णय लेने में आपकी मदद करने के लिए कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करती है।

टीम प्रदर्शन मेट्रिक्स

प्रति मैच औसत गोल
1.40
प्रति मैच 1.40 गोल का औसत
फॉर्मेशन
4-4-2
सबसे अधिक उपयोग किया जाने वाला फॉर्मेशन
डिफेंसिव दक्षता
6.9
डिफेंसिव दक्षता 6.9/10 रेटेड
ऑफेंसिव दक्षता
7.1
ऑफेंसिव दक्षता 7.1/10 रेटेड
समग्र टीम प्रदर्शन
7.0
समग्र टीम प्रदर्शन 7.0/10 रेटेड
गोल पर औसत शॉट्स
5.0
प्रति मैच टारगेट पर औसत शॉट्स
गोल कन्वर्जन रेट
36.4%
शॉट-टू-गोल कन्वर्जन रेट
प्रति मैच औसत गोल
1.20
प्रति मैच 1.20 गोल का औसत
फॉर्मेशन
3-4-2-1
सबसे अधिक उपयोग किया जाने वाला फॉर्मेशन
डिफेंसिव दक्षता
6.9
डिफेंसिव दक्षता 6.9/10 रेटेड
ऑफेंसिव दक्षता
7.1
ऑफेंसिव दक्षता 7.1/10 रेटेड
समग्र टीम प्रदर्शन
6.9
समग्र टीम प्रदर्शन 6.9/10 रेटेड
गोल पर औसत शॉट्स
4.0
प्रति मैच टारगेट पर औसत शॉट्स
गोल कन्वर्जन रेट
43.6%
शॉट-टू-गोल कन्वर्जन रेट

हाल के मैच

सर्वश्रेष्ठ बेट्स

होम: नीचे 2.51.16
गोल: नीचे 3.51.22
डबल चांस: होम/ड्रा1.25
एशियाई हैंडीकैप: Away -1.251.32
डबल चांस: ड्रा/अवे1.80
विजेता: ड्रा3.48

भविष्यवाणी अंतर्दृष्टि

1 - 1
20%

यह भविष्यवाणी एक सट्टा 20% संभावना रेटिंग रखती है। जबकि हमारे मॉडल कुछ अनुकूल पैटर्न की पहचान करते हैं, अंतर्निहित मेट्रिक्स बढ़ी हुई अस्थिरता और अनिश्चितता दिखाते हैं। ऐतिहासिक डेटा से पता चलता है कि समान परिदृश्यों में कभी-कभी सफलता मिलती है, लेकिन सावधानी के साथ आगे बढ़ें। यदि इस बेट पर विचार कर रहे हैं, तो हम कम स्टेक आकार और प्री-मैच विकास की सावधानीपूर्वक निगरानी की सलाह देते हैं।

उच्च-जोखिम परिदृश्य
विश्वास स्तर: बहुत कम
20%

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

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