建議至少收集3-5年的完整賽季數據作為分析基礎。對於棒球這類賽季較長的運動，更長的歷史數據能提供更穩定的統計基礎。同時要注意排除因規則重大變更、球隊大幅重組等因素影響的異常數據期間。

球員轉隊確實會影響球隊整體實力評估。建議建立球員個人數據庫，追蹤關鍵球員的轉隊動向。在分析時可採用加權平均法，給予近期數據更高權重，或建立球員影響力係數來調整團隊數據。

純粹基於歷史數據的預測準確率通常在55-65%之間。提高準確率需要結合即時資訊（傷病、天氣、心理狀態等）和先進的機器學習技術。重點不在於追求極高準確率，而是識別具有正期望值的投注機會。

核心指標包括：得失分差、近期表現趨勢、主客場差異、對戰紀錄、關鍵球員狀態。建議建立指標權重系統，根據不同情境調整各指標的重要性。避免過度依賴單一指標，採用多維度綜合評估。

採用回測方法驗證模型表現，將歷史數據分為訓練集和測試集。追蹤模型預測結果與實際比賽結果的吻合度。建立績效評估指標，包括準確率、投資報酬率、最大回撤等。定期檢視並優化模型參數。

建議從簡單的統計分析開始，先熟悉基本數據指標的含義和計算方法。選擇一個聯盟深入研究，建立完整的數據收集和分析流程。初期以小額資金實戰驗證，累積經驗後再逐步擴大規模。

歷史數據分析的效果因運動項目而異。棒球、籃球等統計數據豐富的運動較適合深度分析。足球等低分運動偶然性較高，需要更多技術和戰術層面的分析。建議根據不同運動特性調整分析重點和方法。