足球历史数据如何用于AI训练？
AI模型首先需要一致、可追溯且时间正确的数据，而不只是尽可能多的字段。
历史数据能解决哪些问题？
比赛结果、球队表现、xG、逐射门和赛前赔率可以用于训练赛果概率、进球数或球队表现模型，也可以用于概率回测和策略检验。
为什么数据清洗比算法名字更重要？
同一球队可能有不同名称，比赛可能改期，部分赛季可能缺少字段。如果身份、时间和来源没有核对，再复杂的算法也会学习到错误关系。
最危险的问题：数据泄漏
如果训练赛前预测时意外使用了赛后才知道的字段，历史成绩会显得异常优秀，却无法用于真实预测。数据库的价值不仅是保存数据，还要让赛季、比赛和字段能够被正确筛选和复验。