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用数据粉碎最大的谎言!证明梅西不是体系球员

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衡量一个球员最直观、最有说服力的方法就是统计数据。近10年来,梅西和C罗这对足坛两大数据刷不断打破各种出场记录和进球记录,但仍有人说梅西韦斯特的成就来自于球队的体系。

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梅西是受益于体系还是服务于体系

近年来,足球引入了一个新的概念,能够更简单直观地反映一名球员抓住机会和创造机会的能力。通过这个概念,也可以看出玩家的数据是否从系统中受益。

预期目标

赛后我们关注的数据通常包括比分、控球率和射门次数。这三项重要数据可以大致反映出哪一方占据主动权。此前,国外相关研究中最常用的数据是TSR(Total Shots Rates)。比如费耶诺德在对阵阿贾克斯的比赛中完成了10脚,阿贾克斯完成了20脚,那么费耶诺德的TSR=10/(10+20)=0.333,阿贾克斯的TSR=20/(10+20)=0.667。换句话说,你在这场比赛中比对手的投篮次数越多,TSR就越接近1。

不过,有时候出手次数多并不代表优势明显。比如著名的曼联2-2富勒姆的比赛,曼联81次传中,31次射门,控球率75%,但还是没能取胜。后来,人们更看重射正次数,因为它比射门次数更能反映对球门的直接威胁。然而,这样的事情又发生了:30米外一脚不小心射门,被门将轻松没收,算是射正了。所以单单看这个数据还是不能客观反映两队创造得分机会的能力。

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在射门次数上占优势,并不代表有更多的得分机会,也不代表可以赢得比赛

近年来,英国足球学者将冰球的一个概念引入到足球运动中,即预期进球数,英文写作Expected Goal,缩写为expG或xG。这一概念开始广泛应用于比赛分析,新赛季英国著名足球节目《今日比赛》也开始引入这一数据。预期进球是根据球员的射门情况,通过大数据计算得出的一个参数。它是赛后总结数据而不是赛前预测数据,它反映了射门转化为进球的概率。值越高,得分的概率越高。

什么决定了预期目标?

简单来说,预期进球就是射门是否是一个好机会,是否应该进球。OPTA 整理并分析了超过 300,000 次射门,并提出了一个模型,可以从中计算出预期进球数。

影响数据的关键因素包括:

射门时离球门的距离(当然距离越近越容易进球);拍摄角度;射击方式,是用脚还是用头;在他前面; 助攻是长传、回传、传中还是直塞;无论是阵地战进球、反击进球、任意球还是角球;

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离球门越近,越容易进球

比如小禁区包抄队友传中获得的空门机会,反击中接队友直塞获得的单刀机会,边路传中接应机会。阵地战c罗梅西总进球数对比,谁有进球的概率?越大,则哪种情况具有更高的期望值。

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得分机会好坏的直观表示

正如 OPTA 在法国 4-0 荷兰的比赛中所展示的那样,离球门越近、角度越正的射门往往得分机会越高,而离球门越远的射门得分机会越小。

预期目标能告诉我们什么?

它让我们知道球员的风格和得分能力,是抓住机会的类型还是可以自己创造机会的类型,是受益于球队体系还是为球队服务的。以上赛季英超联赛的顶级球员为例。除了阿圭罗,其他球员的进球数都超过了预期的进球数。这意味着他们都是非常优秀的射手。机会,也是为了完成更难的目标。而像阿圭罗这样实际进球数低于预期进球数的前锋,他上赛季的把握机会能力就比较偏了。

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除阿奎罗外,他们的进球数超过预期

以上赛季西甲为例,苏亚雷斯是整个西甲联赛中进球数据最高的球员。可以理解为他的进球机会最多,总进球数为24个。梅西的实际进球数也远高于预期进球数,这说明除了禁区内包抄等相对简单的进球手段外,梅西也可以完成更高难度的进球。这还是在他身体素质下降,位置退步的情况下。

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上赛季西甲联赛预期进球与实际进球对比

有数据专家统计过欧洲各大联赛著名前锋近三个赛季的实际进球数与预期进球数(扣除点球后总进球数达到50+)的对比,以每50次射门为一个单位,并且使用实际目标。目标减去预期目标。结果显示c罗梅西总进球数对比,格列兹曼的进球能力排在首位,而像卡瓦尼这样在我们印象中经常“吐饼”的前锋,在这项统计中也排在最后,因为一些低难度的进球经常错失进球良机。

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在我们的印象中,经常吐饼的卡瓦尼实在是把握不住机会

结论:

预期目标是一个非常实用和信息丰富的概念。根据目前的比赛结果,可以帮助人们对球队未来的表现做出预测。例如,BBC举了一个案例:2015-16赛季的尤文图斯,他们在意甲前10轮只赢了3场,开局很糟糕,但根据预期进球分析,他们的能力结果比他们得到的要好得多。果然,在那之后他们就渐渐慢了下来,最终在那个赛季拿到了联赛冠军。

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