Ливерпуль целенаправленно нагружал правый фланг обороны Тоттенхэма (Орье - Сиссоко - Ло Чельсо). Это подтверждают тепловые карты и сравнение статистики крайних защитников:
Робертсон - Трент
Касания мяча в финальной трети: 55 - 39
Очки xThreat с игры: 0.37 - 0.27
Передачи с продвижением 18 - 8
Жозе отреагировал заменой Ло Чельсо на Лукаса Моура и перемещением Хейбьерга на место правого центрального полузащитника (новая тройка справа Орье - Моура - Хейбьерг).
Ровно половина ударов Тоттенхэма (4 из 8) были оценены Opta как явные голевые моменты.
Liverpool - Tottenham
Голы: 2 - 1
Ожидаемые голы: 1.29 - 1.65
Явные голевые моменты (opta): 0 - 4
Удары: 17 - 8
Удары из штрафной: 15 - 5
xThreat: 2.201 - 0.607
@markstats
Робертсон - Трент
Касания мяча в финальной трети: 55 - 39
Очки xThreat с игры: 0.37 - 0.27
Передачи с продвижением 18 - 8
Жозе отреагировал заменой Ло Чельсо на Лукаса Моура и перемещением Хейбьерга на место правого центрального полузащитника (новая тройка справа Орье - Моура - Хейбьерг).
Ровно половина ударов Тоттенхэма (4 из 8) были оценены Opta как явные голевые моменты.
Liverpool - Tottenham
Голы: 2 - 1
Ожидаемые голы: 1.29 - 1.65
Явные голевые моменты (opta): 0 - 4
Удары: 17 - 8
Удары из штрафной: 15 - 5
xThreat: 2.201 - 0.607
@markstats
Кто из игроков Барселоны, своими передачами, создает больше всего остроты (xThreat) у ворот соперника:
Jordi Alba - 0.18
Lionel Messi - 0.17
Sergi Roberto - 0.14
Ousmane Dembélé - 0.11
Clément Lenglet - 0.09
Sergio Busquets - 0.09
Ansu Fati - 0.09
Sergiño Dest - 0.08
Frenkie de Jong - 0.08
Philippe Coutinho - 0.06
* в среднем за 90 минут игры
** оставляйте в комментариях заявки на другие команды, для которых вы бы хотели увидеть подобный график
@markstats
Jordi Alba - 0.18
Lionel Messi - 0.17
Sergi Roberto - 0.14
Ousmane Dembélé - 0.11
Clément Lenglet - 0.09
Sergio Busquets - 0.09
Ansu Fati - 0.09
Sergiño Dest - 0.08
Frenkie de Jong - 0.08
Philippe Coutinho - 0.06
* в среднем за 90 минут игры
** оставляйте в комментариях заявки на другие команды, для которых вы бы хотели увидеть подобный график
@markstats
Как изменился стиль игры миланского Интера в сравнении с прошлым сезоном.
- Уменьшился коэффициент прямолинейности
- Команда чуть реже пользуется кроссами
- Больше касаний в финальной трети
- Значительно меньше касаний в штрафной соперника
Интер в этом сезоне хуже трансформирует владения мячом в проникновения в штрафную площадь. Однако, качество создаваемых моментов выросло с 0.11 npxG (в среднем за удар) до 0.14 npxG.
@markstats
- Уменьшился коэффициент прямолинейности
- Команда чуть реже пользуется кроссами
- Больше касаний в финальной трети
- Значительно меньше касаний в штрафной соперника
Интер в этом сезоне хуже трансформирует владения мячом в проникновения в штрафную площадь. Однако, качество создаваемых моментов выросло с 0.11 npxG (в среднем за удар) до 0.14 npxG.
@markstats
Игроки мадридского Реала, которые, своими передачами, создают больше всего остроты (xThreat) у ворот соперника:
Toni Kroos - 0.17
Lucas Vázquez - 0.16
Marcelo - 0.14
Federico Valverde - 0.13
Luka Modric - 0.13
Sergio Ramos - 0.12
Marco Asensio - 0.09
Daniel Carvajal - 0.07
Casemiro - 0.06
Rodrygo - 0.06
* в среднем за 90 минут игры
@markstats
Toni Kroos - 0.17
Lucas Vázquez - 0.16
Marcelo - 0.14
Federico Valverde - 0.13
Luka Modric - 0.13
Sergio Ramos - 0.12
Marco Asensio - 0.09
Daniel Carvajal - 0.07
Casemiro - 0.06
Rodrygo - 0.06
* в среднем за 90 минут игры
@markstats
На пресс-конференции после матча против Кристал Пэлас, Юрген Клопп сказал классную фразу: “У соперника были приличные возможности [забить]. Не шансы, но возможности”.
В чем отличие chances от opportunities хорошо иллюстрирует сравнение графиков xG и xThreat.
Если пользоваться терминологией немецкого тренера, xG - шансы, xT - возможности (не всегда заканчивающиеся ударом по воротам).
С 15 по 35 минуты у хозяев, действительно, были неплохие “opportunities”.
@markstats
В чем отличие chances от opportunities хорошо иллюстрирует сравнение графиков xG и xThreat.
Если пользоваться терминологией немецкого тренера, xG - шансы, xT - возможности (не всегда заканчивающиеся ударом по воротам).
С 15 по 35 минуты у хозяев, действительно, были неплохие “opportunities”.
@markstats
В матче против Лидса, Манчестеру не хватило всего 0.12 xG, чтобы побить рекорд Челси по количеству ожидаемых голов, набранных командой в одном матче.
Топ-4 результата сезона 2020/21 теперь выглядят так:
Челси - 4.89
Ман Юнайтед - 4.78
Эвертон - 4.16
Ливерпуль - 3.77
Примечательно, что в матче, когда был установлен рекорд, соперником Челси также был Лидс - самая нескучная команда лиги.
@markstats
Топ-4 результата сезона 2020/21 теперь выглядят так:
Челси - 4.89
Ман Юнайтед - 4.78
Эвертон - 4.16
Ливерпуль - 3.77
Примечательно, что в матче, когда был установлен рекорд, соперником Челси также был Лидс - самая нескучная команда лиги.
@markstats
Игроки РПЛ, которые, своими передачами, создают больше всего остроты (xThreat) у ворот соперника:
Вандерсон - 0.24
Роман Зобнин - 0.23
Дуглас Сантос - 0.23
Юрий Жирков - 0.22
Малком - 0.2
Артем Полярус - 0.2
Для сравнения, Кевин Де Брейне лидирует в АПЛ с результатом 0.26 xT за матч.
* в среднем за 90 минут игры
@markstats
Вандерсон - 0.24
Роман Зобнин - 0.23
Дуглас Сантос - 0.23
Юрий Жирков - 0.22
Малком - 0.2
Артем Полярус - 0.2
Для сравнения, Кевин Де Брейне лидирует в АПЛ с результатом 0.26 xT за матч.
* в среднем за 90 минут игры
@markstats
Наш новый график демонстрирует разницу между лучшим и следующим за ним игроком клуба по количеству передач под удар.
Хорошо видны команды, которые зависят от своего лидера (Барселона, Милан, оба Манчестера), или же, наоборот, имеют равнозначный “альтернативный вариант” (Ювентус, Челси, Ливерпуль).
Игроки, с наибольшим количеством передач под удар с игры среди топ клубов:
Neymar - 4.76
L. Messi - 4.4
KDB - 4.34
M. Pašalić - 4.31
T. Müller - 4.25
* в среднем за 90 минут игры
@markstats
Хорошо видны команды, которые зависят от своего лидера (Барселона, Милан, оба Манчестера), или же, наоборот, имеют равнозначный “альтернативный вариант” (Ювентус, Челси, Ливерпуль).
Игроки, с наибольшим количеством передач под удар с игры среди топ клубов:
Neymar - 4.76
L. Messi - 4.4
KDB - 4.34
M. Pašalić - 4.31
T. Müller - 4.25
* в среднем за 90 минут игры
@markstats
Кто из игроков Манчестер Юнайтед, своими передачами, создает больше всего остроты (xThreat) у ворот соперника:
Bruno Fernandes - 0.15
Luke Shaw - 0.08
Fred - 0.06
Nemanja Matic - 0.06
Harry Maguire - 0.05
Victor Lindelöf - 0.05
Aaron Wan-Bissaka - 0.05
Anthony Martial - 0.04
Scott McTominay - 0.03
Paul Pogba - 0.03
* в среднем за 90 минут игры
Бросается в глаза огромный отрыв Бруно Фернандеша от идущего вторым Люка Шоу. Очередное подтверждение, что в плане созидания у Юнайтед нет равнозначной альтернативы португальцу.
@markstats
Bruno Fernandes - 0.15
Luke Shaw - 0.08
Fred - 0.06
Nemanja Matic - 0.06
Harry Maguire - 0.05
Victor Lindelöf - 0.05
Aaron Wan-Bissaka - 0.05
Anthony Martial - 0.04
Scott McTominay - 0.03
Paul Pogba - 0.03
* в среднем за 90 минут игры
Бросается в глаза огромный отрыв Бруно Фернандеша от идущего вторым Люка Шоу. Очередное подтверждение, что в плане созидания у Юнайтед нет равнозначной альтернативы португальцу.
@markstats
Сравнение созданных и допущенных ожидаемых голов ПСЖ начиная с 2016 года, когда главным тренером был назначен Унаи Эмери.
В текущем сезоне кривые практически пересеклись. То есть, команда допускает в среднем примерно столько же моментов, сколько и создает (без учета пенальти).
Такие ситуации происходили с ПСЖ и ранее, но это были концовки сезонов (17/18, 18/19), когда парижане финишировали с комфортным отрывом более 15 очков.
В середине же сезона, подобного “спада” у Парижа не было ни разу за всю историю имеющихся у нас данных.
@markstats
В текущем сезоне кривые практически пересеклись. То есть, команда допускает в среднем примерно столько же моментов, сколько и создает (без учета пенальти).
Такие ситуации происходили с ПСЖ и ранее, но это были концовки сезонов (17/18, 18/19), когда парижане финишировали с комфортным отрывом более 15 очков.
В середине же сезона, подобного “спада” у Парижа не было ни разу за всю историю имеющихся у нас данных.
@markstats
Рассматриваем две стилистические метрики команд из топ-5.
По оси X вертикальность передач.
По оси Y средняя длина удара от ворот голкипером.
На графике видно, что команды делятся на два кластера:
1. Разыгрывают коротко и горизонтально (в этот подкласс попадают “большие клубы”, которые больше владеют мячом)
2. Используют длинные и прямолинейные передачи.
Голкиперы Юве, Наполи и Штутгарта реже других выбивают мяч далеко вперед.
Первые четыре строчки самых “вертикальных” занимают команды из Ла Лиги (Осасуна, Алавес, Хетафе, Кадис), а три самые “горизонтальные” - из АПЛ (Арсенал, Ман Сити, Челси).
Из “больших” команд длинными передачами от ворот чаще других пользуются Ман Сити и Атлетико. Для Сити это один из способов преодоления прессинга соперника, Эдерсон пасует длинные передачи с точностью 47.4% (результат среднего вратаря - 41%).
@markstats
По оси X вертикальность передач.
По оси Y средняя длина удара от ворот голкипером.
На графике видно, что команды делятся на два кластера:
1. Разыгрывают коротко и горизонтально (в этот подкласс попадают “большие клубы”, которые больше владеют мячом)
2. Используют длинные и прямолинейные передачи.
Голкиперы Юве, Наполи и Штутгарта реже других выбивают мяч далеко вперед.
Первые четыре строчки самых “вертикальных” занимают команды из Ла Лиги (Осасуна, Алавес, Хетафе, Кадис), а три самые “горизонтальные” - из АПЛ (Арсенал, Ман Сити, Челси).
Из “больших” команд длинными передачами от ворот чаще других пользуются Ман Сити и Атлетико. Для Сити это один из способов преодоления прессинга соперника, Эдерсон пасует длинные передачи с точностью 47.4% (результат среднего вратаря - 41%).
@markstats
Лидеры Английской Премьер-лиги по количеству ожидаемых очков после 15 тура (в скобках разница между реально набранными и ожидаемыми очками):
Ливерпуль: 31 (+1)
Астон Вилла: 27 (-2)
Ман Сити: 26 (+0)
Челси: 26 (-1)
Ман Юнайтед: 24 (+3)
Главным “неудачником” по-прежнему остаётся Брайтон (-10 очков относительно ожидаемых).
Сразу три команды (Эвертон, Саутгемптон и Вулверхэмптон) набрали на 10 очков больше, чем предсказывала модель xPoints
@markstats
Ливерпуль: 31 (+1)
Астон Вилла: 27 (-2)
Ман Сити: 26 (+0)
Челси: 26 (-1)
Ман Юнайтед: 24 (+3)
Главным “неудачником” по-прежнему остаётся Брайтон (-10 очков относительно ожидаемых).
Сразу три команды (Эвертон, Саутгемптон и Вулверхэмптон) набрали на 10 очков больше, чем предсказывала модель xPoints
@markstats
Как изменился перформанс команд АПЛ по сравнению с прошлым сезоном.
Под “перформансом” имеется в виду метрика “npxGDiff p90” - разница между созданными и допущенными ожидаемыми голами за матч (без учета пенальти).
Самый большой прирост у Астон Виллы (+1.44 за матч), Вест Хэма (+0.64) и Брайтона (+0.62).
Прогресс Виллы от второй худшей команды прошлого сезона до третьей лучшей (после Сити и Челси) впечатляет.
Цифры Ман Сити упали с +1.55 до +1.05 npxGDiff за игру. Из-за “новой” схемы с двумя опорниками улучшились оборонительные показатели (с 0.91 до 0.65 допущенных npxG), но очень сильно просело созидание (2.46 npxG за матч в прошлом сезоне против 1.7 в текущем).
Тоттенхэм - единственная команда из “большой шестерки”, имеющая положительную разницу npxGDiff по сравнению с сезоном 2019/20:
Тоттенхэм +0.44
Челси 0.0
Арсенал -0.09
Ливерпуль -0.11
Ман Юнайтед -0.16
Ман Сити -0.5
@markstats
Под “перформансом” имеется в виду метрика “npxGDiff p90” - разница между созданными и допущенными ожидаемыми голами за матч (без учета пенальти).
Самый большой прирост у Астон Виллы (+1.44 за матч), Вест Хэма (+0.64) и Брайтона (+0.62).
Прогресс Виллы от второй худшей команды прошлого сезона до третьей лучшей (после Сити и Челси) впечатляет.
Цифры Ман Сити упали с +1.55 до +1.05 npxGDiff за игру. Из-за “новой” схемы с двумя опорниками улучшились оборонительные показатели (с 0.91 до 0.65 допущенных npxG), но очень сильно просело созидание (2.46 npxG за матч в прошлом сезоне против 1.7 в текущем).
Тоттенхэм - единственная команда из “большой шестерки”, имеющая положительную разницу npxGDiff по сравнению с сезоном 2019/20:
Тоттенхэм +0.44
Челси 0.0
Арсенал -0.09
Ливерпуль -0.11
Ман Юнайтед -0.16
Ман Сити -0.5
@markstats
Тепловые карты оборонительных действий команд в этом сезоне.
Под “оборонительными действиями” понимаются попытки отбора мяча (удачные и неудачные), перехваты и фолы. Пунктирной линией мы отметили среднюю высоту линии обороны (в метрах от своих ворот).
Реал Мадрид реже других использует прессинг на половине соперника.
Наиболее высокая линия обороны у Баварии, далее идут Ливерпуль и Сити.
Основную часть оборонительных действий на чужой половине Барселона совершает в центральной зоне, а не на флангах, что отличает ее от Ливерпуля или Баварии.
@markstats
Под “оборонительными действиями” понимаются попытки отбора мяча (удачные и неудачные), перехваты и фолы. Пунктирной линией мы отметили среднюю высоту линии обороны (в метрах от своих ворот).
Реал Мадрид реже других использует прессинг на половине соперника.
Наиболее высокая линия обороны у Баварии, далее идут Ливерпуль и Сити.
Основную часть оборонительных действий на чужой половине Барселона совершает в центральной зоне, а не на флангах, что отличает ее от Ливерпуля или Баварии.
@markstats
Мы составили рейтинги лучших молодых игроков (21 год или младше) из топ-5 по нескольким показателям.
Пасы с продвижением:
M. Caqueret - 7.18
C. Jones - 6.53
Y. Adli - 6.02
J. Bellingham - 5.0
K. Thuram-Ulie - 4.84
J. Doku - 4.65
Пасы в финальную треть:
C. Jones - 9.2
Y. Adli - 6.75
S. Tonali - 5.56
E. Camavinga - 5.43
C. Doucouré - 5.38
M. Caqueret - 5.38
Передачи под удар с игры:
J. Sancho - 3.43
Pedri - 2.95
D. Kulusevski - 2.82
F. Wirtz - 2.75
A. Truffert - 2.7
Пасы в штрафную:
J. Sancho - 3.64
J. Doku - 2.56
Bryan - 2.2
G. Reyna - 1.92
M. Bakker - 1.64
C. Jones - 1.6
Ожидаемые ассисты:
E. Håland - 0.35
Pedri - 0.33
E. Fée - 0.32
Bryan - 0.29
A. Aouchiche - 0.24
G. Reyna - 0.23
J. Sancho - 0.2
Ожидаемые голы:
E. Håland - 1.01
M. Kean - 0.64
V. Júnior - 0.48
M. Klimowicz - 0.47
D. Vlahović - 0.45
* в среднем за 90 минут
Бросается в глаза количество талантливой молодежи из Дортмунда.
Кёртис Джонс из Ливерпуля показывает прекрасные цифры, сопоставимые со “взрослыми” футболистами.
@markstats
Пасы с продвижением:
M. Caqueret - 7.18
C. Jones - 6.53
Y. Adli - 6.02
J. Bellingham - 5.0
K. Thuram-Ulie - 4.84
J. Doku - 4.65
Пасы в финальную треть:
C. Jones - 9.2
Y. Adli - 6.75
S. Tonali - 5.56
E. Camavinga - 5.43
C. Doucouré - 5.38
M. Caqueret - 5.38
Передачи под удар с игры:
J. Sancho - 3.43
Pedri - 2.95
D. Kulusevski - 2.82
F. Wirtz - 2.75
A. Truffert - 2.7
Пасы в штрафную:
J. Sancho - 3.64
J. Doku - 2.56
Bryan - 2.2
G. Reyna - 1.92
M. Bakker - 1.64
C. Jones - 1.6
Ожидаемые ассисты:
E. Håland - 0.35
Pedri - 0.33
E. Fée - 0.32
Bryan - 0.29
A. Aouchiche - 0.24
G. Reyna - 0.23
J. Sancho - 0.2
Ожидаемые голы:
E. Håland - 1.01
M. Kean - 0.64
V. Júnior - 0.48
M. Klimowicz - 0.47
D. Vlahović - 0.45
* в среднем за 90 минут
Бросается в глаза количество талантливой молодежи из Дортмунда.
Кёртис Джонс из Ливерпуля показывает прекрасные цифры, сопоставимые со “взрослыми” футболистами.
@markstats
Мы обработали все сыгранные на данный момент матчи Ла Лиги, посчитали xThreat и составили рейтинги игроков.
Вдобавок к привычной нормализации количеством сыгранных минут, мы воспользовались другим способом - посчитали среднее значение xT на каждые 100 попыток отдать пас (включая неудачные, для них xT = 0).
xT за 90 минут игры
Jesús Navas | Sevilla - 0.29
David Ferreiro | SD Huesca - 0.22
Lionel Messi | Barcelona - 0.2
José Campaña | Levante - 0.18
Jordi Alba | Barcelona - 0.18
xT на 100 попыток передач
Jony | Osasuna - 0.71
José Luis Morales | Levante - 0.57
Darwin Machís | Granada - 0.56
David Ferreiro | SD Huesca - 0.54
Ángel Montoro | Granada - 0.51
В первом списке много игроков из команд с высоким процентом владения, во втором - отсутствуют, например, Месси, Альба и Кроос.
Нормализация сыгранными минутами хорошо подходит для сравнения игроков одного клуба, корректировка количеством передач/касаний используется чтобы снизить влияние на результат стилей команд.
@markstats
Вдобавок к привычной нормализации количеством сыгранных минут, мы воспользовались другим способом - посчитали среднее значение xT на каждые 100 попыток отдать пас (включая неудачные, для них xT = 0).
xT за 90 минут игры
Jesús Navas | Sevilla - 0.29
David Ferreiro | SD Huesca - 0.22
Lionel Messi | Barcelona - 0.2
José Campaña | Levante - 0.18
Jordi Alba | Barcelona - 0.18
xT на 100 попыток передач
Jony | Osasuna - 0.71
José Luis Morales | Levante - 0.57
Darwin Machís | Granada - 0.56
David Ferreiro | SD Huesca - 0.54
Ángel Montoro | Granada - 0.51
В первом списке много игроков из команд с высоким процентом владения, во втором - отсутствуют, например, Месси, Альба и Кроос.
Нормализация сыгранными минутами хорошо подходит для сравнения игроков одного клуба, корректировка количеством передач/касаний используется чтобы снизить влияние на результат стилей команд.
@markstats
Милан - Ювентус
https://telegra.ph/Milan---Juventus-01-07
Ранее мы уже писали, что Ювентус входит в тройку самых коротко разыгрывающих от вратаря команд европы. Так вот, прессинг Милана вынудил Войцеха Щесны несколько раз прибегнуть к дальним ударам от ворот.
Но это были скорее исключения, чем какой-то особый план под Милан. Ювентус пытался играть как обычно и выходить в атаку через короткий пас. Другое дело, что довольно часто этого сделать не получалось. Даже наиболее устойчивый под прессингом полузащитник Ювентуса - Бентанкур - совершил несколько непривычных индивидуальных ошибок в первом тайме.
Милан в позиционной атаке сильно зависим от своего лидера - Чалханоглу. Этот матч не стал исключением, Хакан лидер матча среди игроков обеих команд по касаниям в финальной трети, пасам под удар, передачам с продвижением и набранным очкам xT.
Согласно кривой xThreat, Ювентус выглядел сильно лучше Милана 15 минут в середине первого тайма и немного лучше в течение получаса в начале второго. У Милана же было больше “возможностей” в концовках таймов.
Understat, по ощущениям, “немного” переоценивает моменты Юве (2.36 ожидаемых гола против 1.03 у Милана). Наша модель xG дает чуть более “равный” результат 1.5 - 1.0 в пользу туринцев.
Больше графиков и статистики в прикрепленной к посту ссылке на телеграф.
@markstats
https://telegra.ph/Milan---Juventus-01-07
Ранее мы уже писали, что Ювентус входит в тройку самых коротко разыгрывающих от вратаря команд европы. Так вот, прессинг Милана вынудил Войцеха Щесны несколько раз прибегнуть к дальним ударам от ворот.
Но это были скорее исключения, чем какой-то особый план под Милан. Ювентус пытался играть как обычно и выходить в атаку через короткий пас. Другое дело, что довольно часто этого сделать не получалось. Даже наиболее устойчивый под прессингом полузащитник Ювентуса - Бентанкур - совершил несколько непривычных индивидуальных ошибок в первом тайме.
Милан в позиционной атаке сильно зависим от своего лидера - Чалханоглу. Этот матч не стал исключением, Хакан лидер матча среди игроков обеих команд по касаниям в финальной трети, пасам под удар, передачам с продвижением и набранным очкам xT.
Согласно кривой xThreat, Ювентус выглядел сильно лучше Милана 15 минут в середине первого тайма и немного лучше в течение получаса в начале второго. У Милана же было больше “возможностей” в концовках таймов.
Understat, по ощущениям, “немного” переоценивает моменты Юве (2.36 ожидаемых гола против 1.03 у Милана). Наша модель xG дает чуть более “равный” результат 1.5 - 1.0 в пользу туринцев.
Больше графиков и статистики в прикрепленной к посту ссылке на телеграф.
@markstats
Telegraph
Milan - Juventus
AC Milan - Juventus Голы: 1 - 3 Явные голевые моменты (opta): 0 - 5 Удары: 20 - 14 Удары из штрафной: 8 - 10 AC Milan - Juventus xThreat: 1.592 - 1.404 AC Milan - Juventus Пасы: 355 - 485 Точность передач: 83% - 86% Пасы на трети соперника: 98 - 83 Передачи…