经典的海萨尼转化构建了不完全信息博弈的标准分析框架，为信息经济学的产生奠定了基础，在经济学发展历史中占有不可替代的重要性，但是它也遭遇了对局中人超理性要求和信念更新复杂的非议。本文从数据驱动的角度出发对不完全信息贝叶斯博弈的海萨尼转换进行改良，从理论到应用和模拟逐步展开探讨。具体讲，本文做了三方面工作。　　其一、提出了数据驱动的海萨尼转换的想法，并分析了其逻辑思路和实施框架，促使均衡结果更贴近于现实。　　其二、为了检验数据驱动的海萨尼转换方法的效果，从不完全信息重复博弈的角度对点球博弈进行了实证分析。首先利用命中率的参数化，将不完全信息转化为参数式博弈，并依据可获得的数据将其化为完全信息，分析其混合纳什均衡;紧接着，利用数据驱动的海萨尼转换将该不完全信息点球博弈转化为完全但不完美信息的动态博弈，并分析其贝叶斯纳什均衡。　　其三、探讨了利用蒙特卡洛模拟方法实现类型分派的随机化和混合纳什均衡模拟的原理。利用三角分布承载可获得的数据，尝试了数据驱动的海萨尼转化下不完全信息点球博弈的模拟实践。　　对考虑命中率的点球博弈模型的500次模拟分析表明:以数据驱动的海萨尼转化可以很方便地实现对球员的实时现场指导，其准确率达95％。