Graphball – Telegram
Graphball
741 subscribers
1.21K photos
1 video
67 links
Визуально (и не только) о футболе

По любым вопросам – @afullsize
Download Telegram
Вся статистика Клоппа в Ливерпуле: общий баланс, сравнение с другими тренерами, таблица АПЛ за время Юргена в Англии, взлет качества игры.

Ждем в сборной Германии?
🔥61
Что там с деньгами?

Топ-20 клубов по совокупным доходам от коммерческой деятельности, телеправ и матчдэй в прошлом сезоне. И по десять лучших в каждой из этих категорий.

Вместо кого в рейтинг влетит ростовский СКА после сезона в МФЛ?
🔥62👍1
Не показывайте этот график скаутам ПСЖ, а то останемся в следующем году без приколов от Лещука.
🤯12😁5🤔1
Graphball
Качество ударов игроков топ-5 лиг. На первой картинке можно увидеть соотношение ожидаемых голов игроков (xG) и ожидаемых голов с учетом ударов в створ (Post-Shot xG). PSxG показывает, с какой вероятностью голкипер пропустит гол после удара, и оценивает,…
Качество ударов игроков топ-5 лиг.

На первой картинке можно увидеть соотношение ожидаемых голов игроков (xG) и ожидаемых голов с учетом ударов в створ (Post-Shot xG).

PSxG показывает, с какой вероятностью голкипер пропустит гол после удара, и оценивает, помимо прочего, точку в воротах, куда прилетел мяч. Таким образом, сравнивая xG и PSxG удара, можно оценить, насколько бьющий увеличил (или уменьшил) вероятность забить гол своим исполнением.

На второй картинке отмечены лучшие и худшие игроки прошлого сезона по качеству ударов в абсолютных значениях (PSxG минус xG).

Шоу лонгшотов Фодена в этом сезоне — вау.

Головин по абсолютным значениям на 34-м месте (+2.5), по относительным — 9-й (+68%). Второй год подряд в топах по процентам только он и Такефуса Кубо.

Еще из интересного:

• Гаэтано из Кальяри выбил +137% (1.9 xG -> 4.5 PSxG, 5 голов)

• Гюлер забил 6 голов с 1.4 xG и 2.6 PSxG. Хорошее исполнение, но и везение.

За последние 7 сезонов дистанция ударов в топ-5 лигах сократилась с 18.5 до 17.4 метров.
🔥6👍21
ПОЛУЧКИ в топ-5 лигах.

Данные — capology.com, все зарплаты — чистыми на руки.

Про эффективность.

Известно, что на место в таблице больше влияет зарплатная ведомость, чем, например, затраты на трансферы.

На картинках выше как раз анализ такого влияния. Видно, что эта зависимость куда лучше прослеживается в более-менее ровных лигах (АПЛ, Серия А). В чемпионатах, где нет среднего класса, а только богачи и бедняки, корреляция немного ломается. Однако, если даже визуально на графиках разделить эти два кластера, то внутри них зависимость будет по-прежнему достаточно сильной — такие вот лиги внутри лиг.

Дальше — самые эффективные и неэффективные команды по чемпионатам.

АПЛ:
▲Ливерпуль, Ньюкасл, Борнмут
▼МЮ, Шеффилд, Эвертон

Серия А:
▲Болонья, Аталанта, Интер
▼Салернитана, Наполи, Сассуоло

Ла Лига:
▲Жирона, Атлетик, Сосьедад
▼Гранада, Альмерия, Севилья

Бундеслига:
▲Байер, Штутгарт, Лейпциг
▼Дармштадт, Бавария, Кельн

Лига 1:
▲Брест, Лилль, Монако
▼Клермон, Лорьян, Метц

В комментариях — добавка.
👍15🔥83
Прогреваемся к Евро!

Свои прогнозы можете протыкать тут.

В комментариях еще лежат волл-чарты, если вдруг кому-то тоже нравится такой мануальный способ фиксирования результатов матчей крупных турниров.
🔥113👍1