Ejemplo de manejo de la base de datos

Ejemplo de uso de la base de datos:

Imaginemos que estoy considerando la contratación de un tipster premium de fútbol para completar mi cartera de tipsters. El tipster que busco debe tener un mínimo de 1000 picks y más de 24 meses de historial. Además debe tener un yield superior al 10%.

¿Cómo lo busco en la base de datos de Tipster Universe?

Vamos por partes. El primer condicionante es que debe ser un tipster ‘premium’. Clico sobre el filtro ‘premium’ y despejo de la tabla todos los tipsters de no pago:

ex_f-p.png

El segundo condicionante es que el deporte sea fútbol:

ex_sport.png

Ahora ya solo aparecen los tipsters ‘premium’ y que tienen el fútbol como deporte prioritario (en base al historial de picks analizado).

Si queremos que la base de datos nos muestre todos aquellos tipsters que además tengan más de 1000 picks, habrá que clicar sobre Npicks y seleccionar los rangos 1000-2000 y 2000-10000. Esto es importante, ambos rangos deben ser seleccionados:

ex_npicks.png

Lo mismo aplica para el número mínimo de meses a mostrar. Queremos que solamente se muestren los tipsters con más de 2 años (24 meses) de historial:

ex_nmonths.png

Como último criterio a filtrar, el tipster debe tener más de un 10% de yield:

ex_yield.png

Y este es el resultado que nos arroja la base de datos, tras filtrar por los criterios pre-establecidos en nuestra búsqueda. De todos los tipsters que se incluyen en la base de datos de Tipster Universe, solamente han quedado 7 que cumplan tales criterios. Esto lo sabemos porqué tenemos predefinido que nos muestre 10 registros y sin embargo solo 7 son los que aparecen.

De entre los 7 tipsters que cumplen estos criterios, ¿cuál elegir? Difícil respuesta. Una alternativa puede ser seleccionar el que tenga mayor yield. Para ello ordenamos la columna Y (%) de mayor a menor (clicando dos veces sobre la misma):

ex_y.png

No obstante, esto es Tipster Universe, y otro posible criterio de ordenación podría ser el Rate, calculado en base a la aplicación de un algoritmo global que incluye todos aquellos factores a tener en cuenta para determinar la calidad de un tipster. Si hiciésemos la ordenación en base a tal criterio, este sería el resultado arrojado por la base de datos:

ex_rate.png

Pues bien, ya tenemos la tabla filtrada y ordenada a nuestra conveniencia. Vamos a explorar ahora algo más acerca de las características del tipster que aparece en primera posición. Clicamos sobre el nombre del tipster y el sistema nos redirige a su análisis detallado:

ex_analisis.png

Tras revisar su análisis nos damos por satisfechos y queremos contratarlo.

Para ello, volvemos a la base de datos y clicamos sobre la celda “Go to tipster website” del tipster en cuestión:

ex_gttw.png

Clicando sobre el texto, el sistema nos redirige a la página inicial del tipster en su propia plataforma web:

ex_reylear.png

Generalmente es fácil localizar la forma de suscribirse al tipster, aunque hay que tener en cuenta que varía dependiendo de la plataforma web.

Espero que la anterior explicación sea de ayuda para comprender el potencial y como funciona la base de datos de Tipster Universe. Cualquier pregunta no dudéis en escribirme por email a tipstuni@gmail.com, o por MD en twitter @tipstuni.

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