随着国内人民生活水平的不断提升,人们对娱乐业尤其是基于博彩业的体育彩票业的需求与日俱增。这些需求促使了体育彩票业的迅猛发展,促生了大量以销售体育彩票为主营业务的企业。这提升了体育彩票市场的竞争力,同时,体育彩票企业由于自身业务的属性也存在许多共性问题。因此体育彩票企业需要能够提升自身竞争力,并减少自身经营风险的解决方案。本文使用大数据和机器学习的相关技术分别从数据资源的获取整合、数据智能分析、提炼信息并辅助决策等科学技术方面为体育彩票企业提供若干解决方案。首先,为了解决企业对大规模足球彩票价格数据集的获取整合贮存的需求,本文使用django和celery等开源框架组件建立了开源半自动数据管理平台。企业使用该平台能够更加简单、高效、可靠地完成数据的获取、解析、清洗以及贮存工作。本平台在数据集的建立方面为企业带来了可观的效益。其次,本文先后使用输入改良的SVM模型、改进的深度卷积神经网络模型这两个机器学习的方法对获取的足球彩票价格数据进行分析、分类和赛果预测,并得到了预期的研究效果。其中,输入改良的SVM模型的赛果预测准确性为42%,改进的深度卷积神经网络的赛果预测准确性为51%,分别比随机预测准确性33%提高了 9个百分点和18个百分点。得到结果用于企业主营业务的经营决策参考,为企业有效降低了自身经营风险的问题。上述的两个部分协调共同工作,创造性地从大数据与机器学习的领域为传统的足球彩票企业提供了提高竞争力和盈利能力的办法,也为体育彩票领域数据相关的研究提供了新的方向。