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Tipps aus Daten.

Notizen vom Modell. Turniere, Methoden, Fehler.

Hervorgehoben
JUN 11
Die häufigsten Fehler bei Esports-Wetten (Und wie Daten sie beheben)

Die häufigsten Fehler bei Esports-Wetten: Von Wetten aus dem Bauchgefühl bis zum Ignorieren von Kaderänderungen – und die datenbasierten Lösungen, die wirklich funktionieren.

12 Min LESEN →
APR 09
CS2-Teamergebnisanalyse: Ein Leitfaden für datengestützte Vorhersagen

Erfahren Sie, wie Sie CS2-Teamdaten für Matchvorhersagen analysieren: Map-Winrates, Pistolenrunden, Clutches, Form und wie KI-Tools diesen Prozess vereinfachen.

13 Min · LESEN →
APR 07
HLTV vs. Ensitics.io: Was ist besser für die Analyse von CS2-Prognosen?

Ein Vergleich zwischen HLTV und Ensitics.io. Wir zeigen Ihnen, welches Tool Sie für die Analyse von CS2-Matches in Ihr Arsenal aufnehmen sollten.

9 Min · LESEN →
APR 05
Wie KI E-Sport-Vorhersagen verändert (und wie man sie nutzt)

Wie KI mit E-Sport-Daten arbeitet, ihre Möglichkeiten und Grenzen sowie Wege für Spieler, diese Technologie zur Analyse von Matches zu nutzen.

11 Min · LESEN →
APR 05
Die 7 Esports-Statistiken, die Spielergebnisse wirklich vorhersagen

Nicht alle Esports-Statistiken sind es wert, verfolgt zu werden. Diese 7 sagen konsistent Spielergebnisse voraus – mit Beispielen aus CS2, Dota 2, LoL und Valorant.

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APR 01
Wie man Ergebnisse in CS, LoL, Dota und anderen Spielen vorhersagt: Ein kompletter Leitfaden

Ein praktischer Schritt-für-Schritt-Leitfaden zur Vorhersage von E-Sport-Ergebnissen anhand von Daten: Winrate, H2H, Form, Patches und KI-Tools.

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MäR 31
Beste Esports Vorhersage-Tools in 2026 (CS2, LoL, Dota 2, Valorant)

Ein Vergleich der besten Esports Vorhersage-Tools für 2026. Von Rohdaten-Plattformen wie HLTV bis hin zu KI-gestützten Picks von Ensitics.io für CS2, LoL und Dota 2.

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