虽然搜索结果中没有直接提到名为 “Texas Red Dragon” 的扑克数据，但你可以参考其他成熟的扑克数据分析项目和工具，它们所采用的方法能为你提供清晰的思路。下面这个表格汇总了几种不同的数据分析方法和工具，希望能给你带来启发。

| 方法/工具 | 核心工具/技术 | 数据处理方式 | 主要特点 / 可实现的分析方向 |

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| 个人游戏记录分析 | Python, SQLite | 解析和清理来自在线平台（如PokerNow）的原始手牌历史文件。 | 分析个人历史战绩、行动模式；可通过可视化识别漏洞；构建AI分析模型。 |

| 大规模手牌历史分析 | PostgreSQL, SQL | 处理海量标准格式（PHHS）手牌历史数据。 | 研究玩家群体整体倾向；评估不同起手牌的长期盈利能力。 |

| 商业级分析软件 | 专用软件（如MassBuster Pro） | 支持导入数百万手牌历史，并提供丰富的过滤功能。 | 对手剖析：统计对手的诈唬频率、范围构成。
高级分析：集成AI洞察和GTO求解器比对。 |

| 机器学习分类 | 各类分类算法 | 使用UCI的“Poker Hand”数据集，该数据集包含超过100万条标记好的五指牌组合。 | 训练模型自动识别牌型（如同花顺、四条等）；预测特定情况下对手可能持有的牌力范围。 |

如何规划你的数据分析项目

无论你最终使用哪种技术栈，一个完整的扑克数据分析项目通常包含以下几个步骤：

1. 数据获取与理解：首先需要获得原始数据。这可能是你所在扑克平台的手牌历史文件，也可能是公开的数据集。关键是要理解数据的结构和含义，比如每条记录代表什么，包含了哪些动作和信息。

2. 数据清洗与整理：原始数据常常存在记录错误或不规范的问题。你需要编写脚本来修正这些问题，并将半结构化的文本数据转换成规整的、易于查询的结构化数据。

3. 数据存储：将清洗后的数据存入数据库。根据数据量大小，可以选择轻量级的 SQLite 或功能更强大的 PostgreSQL。这一步是为了后续高效分析打下基础。

4. 分析与探索：这是核心环节。通过SQL查询或专门的分析软件，你可以从不同角度挖掘数据价值，例如：

* 个人表现分析：计算自己在不同位置、不同起手牌下的赢率（BB/100）、入池率（VPIP）、加注率（PFR）等关键指标。

* 对手建模：针对特定对手，统计分析他们的下注尺度偏好、连续下注频率、翻牌后弃牌率等，从而构建其策略画像。

* 策略验证：将自己的打法与博弈论最优（GTO）策略进行比较，找出决策偏差。

5. 可视化与报告：将分析结果用图表（如趋势图、分布直方图）等形式呈现，使洞察更为直观。

希望这些信息能帮助你启动自己的“Texas Red Dragon”扑克数据分析项目。如果你能分享更多关于数据来源或格式的具体信息，或许我可以为你提供更进一步的建议。