一、研究目標(biāo)與數(shù)據(jù)邊界
本文旨在通過對近15期的歷史記錄進(jìn)行系統(tǒng)化分析，發(fā)現(xiàn)顯著的分布規(guī)律、異常點(diǎn)與潛在趨勢，為后續(xù)監(jiān)控和決策提供可執(zhí)行的參考。需要強(qiáng)調(diào)的是，樣本量較小，易受個(gè)別極端值影響，結(jié)論應(yīng)謹(jǐn)慎使用于預(yù)測，而更適合作為監(jiān)控工具的一部分。
二、數(shù)據(jù)整理與關(guān)鍵字段
在數(shù)據(jù)整理階段，確保字段標(biāo)準(zhǔn)化，例如：期號、日期、開獎(jiǎng)號碼、狀態(tài)字段等。對缺失值進(jìn)行標(biāo)記，若某期數(shù)據(jù)缺失，先記錄原因并在分析時(shí)做可重復(fù)性說明?？梢园炎侄畏譃閿?shù)值型和分類型，便于后續(xù)統(tǒng)計(jì)。
三、核心指標(biāo)與計(jì)算思路
核心指標(biāo)包括：a) 頻次分布：各字段取值出現(xiàn)的次數(shù)；b) 集中趨勢：均值、中位數(shù)、眾數(shù)；c) 離散程度：標(biāo)準(zhǔn)差、極差；d) 滑動(dòng)窗口趨勢：用最近5期、7期的均值對比歷史均值，觀察趨勢方向；e) 異常點(diǎn)檢測：基于箱線圖規(guī)則或簡單的偏差閾值識別異常期。
- 對于類別變量，可用熱力分布評估冷熱程度；
- 對于數(shù)值型變量，可繪制簡單的時(shí)間序列趨勢線（文本描述：如“數(shù)值在第12期達(dá)到峰值”）來描述。
四、基于近15期的洞察與注意事項(xiàng)
由于樣本量有限，趨勢往往具有波動(dòng)性。建議同時(shí)參考較長歷史記錄（若有）進(jìn)行對比，以判斷當(dāng)前波動(dòng)是階段性還是持續(xù)性。常見洞察包括：若同一類別頻次在近3期內(nèi)持續(xù)上升，需關(guān)注“熱號”是否會(huì)轉(zhuǎn)冷；若出現(xiàn)跨期的極端值，需檢查是否存在規(guī)則變更或數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤。
五、實(shí)操要點(diǎn)與落地模板
實(shí)操步驟：1) 統(tǒng)一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，2) 計(jì)算上述指標(biāo)，3) 記錄每期的結(jié)論與發(fā)現(xiàn)，4) 以簡單圖表文本化呈現(xiàn)（如用日期的順序列舉關(guān)鍵點(diǎn)）。落地模板建議包含字段清單、計(jì)算口徑、結(jié)果摘要和異常記錄，方便團(tuán)隊(duì)復(fù)現(xiàn)與復(fù)盤。
六、問答與解題要點(diǎn)
Q1：15期是否足以支撐趨勢判斷？A：不足以形成穩(wěn)定預(yù)測，宜結(jié)合更多歷史與事件上下文進(jìn)行解釋。Q2：遇到數(shù)據(jù)缺失怎么辦？A：先標(biāo)注缺失原因，必要時(shí)采用簡單的插值或以區(qū)間代替點(diǎn)位，確保分析流程可追溯。
