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…
Боруссия М - Бавария
Ожидаемые голы (xG): 0.58 - 0.81
Угроза от передач (xT): 1.01 - 1.88
Пенальти и выстрел из-за штрафной Горецки были соответственно первым и вторым ударами Баварии в матче.
После того как счет стал 0-2, у подопечных Ханси Флика появились сложности с трансформацией владения мячом в моменты и даже просто проникновения в опасные зоны. Это продолжалось до 68 минуты, пока вместо Дугласа Косты на поле не появился Кингсли Коман. У Баварии стали появляться более-менее качественные удары, но ни один из них нельзя отнести к явным голевым.
На карте передач мюнхенцев четко видна проблема: стерильное владение мячом + изоляция атакующей четверки от остальной команды.
@markstats
Ожидаемые голы (xG): 0.58 - 0.81
Угроза от передач (xT): 1.01 - 1.88
Пенальти и выстрел из-за штрафной Горецки были соответственно первым и вторым ударами Баварии в матче.
После того как счет стал 0-2, у подопечных Ханси Флика появились сложности с трансформацией владения мячом в моменты и даже просто проникновения в опасные зоны. Это продолжалось до 68 минуты, пока вместо Дугласа Косты на поле не появился Кингсли Коман. У Баварии стали появляться более-менее качественные удары, но ни один из них нельзя отнести к явным голевым.
На карте передач мюнхенцев четко видна проблема: стерильное владение мячом + изоляция атакующей четверки от остальной команды.
@markstats
Обновленный рейтинг полузащитников из топ-5, которые лучше всех в этом сезоне двигают мяч вперед.
По оси X - число передач с продвижением на 100 касаний мяча:
J. Grealish - 12.54
N. Barella - 12.45
L. Paquetá - 12.09
L. Alberto - 11.93
J. Rodríguez - 11.47
D. Berardi - 11.15
R. Belloli - 11.02
R. De Paul - 11.02
По оси Y - количество пасов в финальную треть на 100 касаний мяча:
G. Xhaka - 12.35
J. Henderson - 11.96
L. Alberto - 11.52
T. Kroos - 11.1
T. Mendes - 10.47
M. De Roon - 10.37
D. Ceballos - 10.15
M. Verratti - 10.05
Мы снова хотим подчеркнуть важность анализа с использованием различных способов нормализации метрик, а не только «X за матч».
Например, если посчитать количество передач в финальную треть на 90 минут, то лидер рейтинга - Гранит Джака - занимает лишь 5 место, уступая Верратти, Хендерсону, Кроосу и Гейе - игрокам из клубов, много владеющих мячом.
Корректировка количеством касаний используется для того, чтобы снизить влияние стилей игры команд на результат.
@markstats
По оси X - число передач с продвижением на 100 касаний мяча:
J. Grealish - 12.54
N. Barella - 12.45
L. Paquetá - 12.09
L. Alberto - 11.93
J. Rodríguez - 11.47
D. Berardi - 11.15
R. Belloli - 11.02
R. De Paul - 11.02
По оси Y - количество пасов в финальную треть на 100 касаний мяча:
G. Xhaka - 12.35
J. Henderson - 11.96
L. Alberto - 11.52
T. Kroos - 11.1
T. Mendes - 10.47
M. De Roon - 10.37
D. Ceballos - 10.15
M. Verratti - 10.05
Мы снова хотим подчеркнуть важность анализа с использованием различных способов нормализации метрик, а не только «X за матч».
Например, если посчитать количество передач в финальную треть на 90 минут, то лидер рейтинга - Гранит Джака - занимает лишь 5 место, уступая Верратти, Хендерсону, Кроосу и Гейе - игрокам из клубов, много владеющих мячом.
Корректировка количеством касаний используется для того, чтобы снизить влияние стилей игры команд на результат.
@markstats
На сайте Football Reference вчера появились три новые метрики оценки движения игроков с мячом на дриблинге:
- Количество продвижений мяча вперед
- Число проходов в финальную треть
- Количество проникновений в штрафную соперника
Мы построили рейтинги игроков из топ-5, которые наиболее часто совершают проходы в штрафную соперника или двигают мяч вперед.
Продвижение мяча на дриблинге:
A. Traoré - 22.58
J. Grealish - 22.15
Gervinho - 20.94
R. Sottil - 20.57
H. Lozano - 20.22
J. Doku - 20.1
H. Barnes - 19.45
K. Mbappé - 19.07
G. Guedes - 18.75
C. Ronaldo - 18.11
Проходы в штрафную на дриблинге:
Gervinho - 7.71
S. Becker - 6.55
J. Grealish - 6.21
H. Lozano - 5.83
K. Mbappé - 5.74
R. Leão - 4.86
M. Simon - 4.66
J. Vardy - 4.63
R. Lukaku - 4.57
A. Traoré - 4.55
@markstats
- Количество продвижений мяча вперед
- Число проходов в финальную треть
- Количество проникновений в штрафную соперника
Мы построили рейтинги игроков из топ-5, которые наиболее часто совершают проходы в штрафную соперника или двигают мяч вперед.
Продвижение мяча на дриблинге:
A. Traoré - 22.58
J. Grealish - 22.15
Gervinho - 20.94
R. Sottil - 20.57
H. Lozano - 20.22
J. Doku - 20.1
H. Barnes - 19.45
K. Mbappé - 19.07
G. Guedes - 18.75
C. Ronaldo - 18.11
Проходы в штрафную на дриблинге:
Gervinho - 7.71
S. Becker - 6.55
J. Grealish - 6.21
H. Lozano - 5.83
K. Mbappé - 5.74
R. Leão - 4.86
M. Simon - 4.66
J. Vardy - 4.63
R. Lukaku - 4.57
A. Traoré - 4.55
@markstats
Мы создали новый телеграм канал, в котором будут оперативно и без лишних слов публиковаться отчеты о только что завершившихся матчах.
Каждый отчет содержит подробную статистику, наши графики ожидаемых голов, ожидаемой угрозы, карты оборонительных действий, касаний мяча, PPDA, а также списки лучших игроков матча по разным метрикам.
Пример отчета матча Атлетико Мадрид - Севилья
Каждый отчет содержит подробную статистику, наши графики ожидаемых голов, ожидаемой угрозы, карты оборонительных действий, касаний мяча, PPDA, а также списки лучших игроков матча по разным метрикам.
Пример отчета матча Атлетико Мадрид - Севилья
Telegram
Отчеты матчей
Продвинутая статистика матчей от создателей проекта «Футбол в цифрах» @markstats
Поддержать проект можно на boosty.to/markstats
По всем вопросам в ЛС к @jan_curtis
Поддержать проект можно на boosty.to/markstats
По всем вопросам в ЛС к @jan_curtis
Из каких зон команды создают наибольшую угрозу воротам соперника.
"Угроза" рассчитывается с помощью модели expected threat. Чем теплее пятно на карте - тем больше очков xT “заработали” передачи, отданные из этой локации.
В верхнем ряду находятся клубы с владением более 60%, в среднем - около 50%, в нижнем - менее 40%.
Наглядная демонстрация важности полуфлангов в современном футболе. Особенно для команд, которым часто приходится играть против оборонительных блоков.
@markstats
"Угроза" рассчитывается с помощью модели expected threat. Чем теплее пятно на карте - тем больше очков xT “заработали” передачи, отданные из этой локации.
В верхнем ряду находятся клубы с владением более 60%, в среднем - около 50%, в нижнем - менее 40%.
Наглядная демонстрация важности полуфлангов в современном футболе. Особенно для команд, которым часто приходится играть против оборонительных блоков.
@markstats
Трансфер Ашрафа Хакими выглядел идеальной сделкой для Интера. Итальянцы получали себе одного из лучших правых латералей, а то, что Дортмунд (на тот момент) играл по схеме с тремя центральными защитниками, в теории, должно было сократить период адаптации.
Но, если сравнить статистику Хакими в Серии А с сезоном в Бундеслиге, бросается в глаза снижение практически всех показателей. Причем, как оборонительных так и атакующих.
Марокканец делает меньше отборов и перехватов, значительно реже пасует с продвижением и в финальную треть, средняя дистанция движения с мячом вперед на дриблинге снизилась на 30%.
Если взглянуть на второй график, который сравнивает стили игры Хакими за последние два года, можно заметить, что возросла доля касаний мяча в финальной трети и в штрафной соперника - отсюда падение оборонительных показателей. Кроме того, в три раза увеличился процент кроссов.
В Интере Ашраф меньше вовлечен в игру, от него требуется играть выше, быстрее расставаться с мячом и много навешивать
@markstats
Но, если сравнить статистику Хакими в Серии А с сезоном в Бундеслиге, бросается в глаза снижение практически всех показателей. Причем, как оборонительных так и атакующих.
Марокканец делает меньше отборов и перехватов, значительно реже пасует с продвижением и в финальную треть, средняя дистанция движения с мячом вперед на дриблинге снизилась на 30%.
Если взглянуть на второй график, который сравнивает стили игры Хакими за последние два года, можно заметить, что возросла доля касаний мяча в финальной трети и в штрафной соперника - отсюда падение оборонительных показателей. Кроме того, в три раза увеличился процент кроссов.
В Интере Ашраф меньше вовлечен в игру, от него требуется играть выше, быстрее расставаться с мячом и много навешивать
@markstats
В матче против Фулхэма наиболее “опасно” пасующими игроками Челси были не Зиеш или Маунт, а Рюдигер и Тиаго Силва. Все верно, два центральных защитника набрали больше всего очков xThreat.
Карта передач представляла собой U-образную структуру, в которой Оливье Жиру был изолирован от остальной команды.
При игре в равных составах, всего 24% касаний мяча игроков Челси совершались на трети соперника.
Это натолкнуло нас на мысль проверить насколько хорошо команда Лэмпарда конвертирует свои 60% владения (в среднем по сезону) в проникновения в опасные зоны.
На графике команды из топ-5, которые владеют мячом более 57% времени.
По Оси X - % касаний в финальной трети:
Barcelona - 33.47
Bayern - 29.7
PSG - 29.2
Liverpool - 28.81
...
Chelsea - 25.6
По Оси Y - % касаний в штрафной от касаний на трети соперника:
Juventus - 17.5
Bayern - 16.4
Napoli - 16.06
RBL - 15.9
...
Chelsea - 13.83
Отчет матча Фулхэм - Челси можно посмотреть на канале @markmatch
Карта передач представляла собой U-образную структуру, в которой Оливье Жиру был изолирован от остальной команды.
При игре в равных составах, всего 24% касаний мяча игроков Челси совершались на трети соперника.
Это натолкнуло нас на мысль проверить насколько хорошо команда Лэмпарда конвертирует свои 60% владения (в среднем по сезону) в проникновения в опасные зоны.
На графике команды из топ-5, которые владеют мячом более 57% времени.
По Оси X - % касаний в финальной трети:
Barcelona - 33.47
Bayern - 29.7
PSG - 29.2
Liverpool - 28.81
...
Chelsea - 25.6
По Оси Y - % касаний в штрафной от касаний на трети соперника:
Juventus - 17.5
Bayern - 16.4
Napoli - 16.06
RBL - 15.9
...
Chelsea - 13.83
Отчет матча Фулхэм - Челси можно посмотреть на канале @markmatch
Мы обработали все сыгранные на данный момент матчи в шести чемпионатах и сделали тепловые карты оборонительных действий. Но на этот раз не для отдельных команд, а в среднем по лиге.
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).
Сразу стоит оговориться, что делать какие-либо выводы о силе чемпионата, основываясь на высоте оборонительных действий, не стоит.
Наиболее удаленные от своих ворот линии обороны у команд из Серии А и Ла Лиги.
Средняя высота оборонительных действий клубов РПЛ примерно на метр ниже, чем в Европе.
@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).
Сразу стоит оговориться, что делать какие-либо выводы о силе чемпионата, основываясь на высоте оборонительных действий, не стоит.
Наиболее удаленные от своих ворот линии обороны у команд из Серии А и Ла Лиги.
Средняя высота оборонительных действий клубов РПЛ примерно на метр ниже, чем в Европе.
@markstats
Ранее мы рассказывали про метрику “ожидаемые сейвы” и как ее использовать для расчета “предотвращенных голов” (goals prevented = Saves - xSaves).
Для хороших вратарей наблюдается прямая зависимость между показателем “goals prevented” и числом ударов, с которыми они сталкиваются. Поэтому, чтобы уравнять шансы голкиперов из топ клубов, реже вступающих в игру, мы сделали корректировку количеством ударов в створ.
Полученная метрика называется “goals prevented per shot on target”.
Мы рассмотрели все имеющиеся в открытом доступе данные (4 последних сезона, начиная с 2017-2018) и построили рейтинг лучших шот-стопперов за всю историю ведения продвинутой статистики:
P. López | Roma - 0.22
J. Musso | Udinese - 0.21
J. Masip | Valladolid - 0.18
W. Szczęsny | Juventus - 0.13
R. Zieler | Stuttgart, Koln - 0.13
P. Gollini | Atalanta - 0.12
Напишите, пожалуйста, в комментариях совпадают ли результаты с вашими ожиданиями или есть сюрпризы.
@markstats
Для хороших вратарей наблюдается прямая зависимость между показателем “goals prevented” и числом ударов, с которыми они сталкиваются. Поэтому, чтобы уравнять шансы голкиперов из топ клубов, реже вступающих в игру, мы сделали корректировку количеством ударов в створ.
Полученная метрика называется “goals prevented per shot on target”.
Мы рассмотрели все имеющиеся в открытом доступе данные (4 последних сезона, начиная с 2017-2018) и построили рейтинг лучших шот-стопперов за всю историю ведения продвинутой статистики:
P. López | Roma - 0.22
J. Musso | Udinese - 0.21
J. Masip | Valladolid - 0.18
W. Szczęsny | Juventus - 0.13
R. Zieler | Stuttgart, Koln - 0.13
P. Gollini | Atalanta - 0.12
Напишите, пожалуйста, в комментариях совпадают ли результаты с вашими ожиданиями или есть сюрпризы.
@markstats
На графике изображены 12 матчей Ман Сити в хронологическом порядке.
По всей видимости, 4-2-3-1 был основным планом Гвардиолы на сезон. Второй игрок в опорной зоне должен был замаскировать недостатки Родри и дать больше надежности.
Матч против Шеффилда был первым, когда Пеп попробовал 3-3-4. Главные составляющие новой задумки это гибридность (4-4-2 без мяча) и асимметричные роли крайних защитников - первый остается на одной линии с центральными, а второй (обычно Канселу) смещается в центр, образуя тройку полузащитников.
Игра с Шеффилдом не стала переломным моментом, после которого Сити полностью переключился на 3-3-4. Видимо, Гвардиола не был убежден в эффективности нового плана и пытался вернуться к 4-2-3-1 (Бернли, Фулхэм, Вест Бром).
Дело в том, что тогда Сити все еще использовал инвертированных вингеров. Это приводило к недостатку ширины.
С недавних пор, у Сити справа играет правша Стерлинг, слева - левша Фоден, а схема 3-3-4 выглядит как новый план А
@markstats
По всей видимости, 4-2-3-1 был основным планом Гвардиолы на сезон. Второй игрок в опорной зоне должен был замаскировать недостатки Родри и дать больше надежности.
Матч против Шеффилда был первым, когда Пеп попробовал 3-3-4. Главные составляющие новой задумки это гибридность (4-4-2 без мяча) и асимметричные роли крайних защитников - первый остается на одной линии с центральными, а второй (обычно Канселу) смещается в центр, образуя тройку полузащитников.
Игра с Шеффилдом не стала переломным моментом, после которого Сити полностью переключился на 3-3-4. Видимо, Гвардиола не был убежден в эффективности нового плана и пытался вернуться к 4-2-3-1 (Бернли, Фулхэм, Вест Бром).
Дело в том, что тогда Сити все еще использовал инвертированных вингеров. Это приводило к недостатку ширины.
С недавних пор, у Сити справа играет правша Стерлинг, слева - левша Фоден, а схема 3-3-4 выглядит как новый план А
@markstats
На графике изменение количества прессинг действий, совершаемые командами за пределами собственной трети по сравнению с прошлым сезоном.
Сразу надо оговориться, это не интенсивность прессинга (PPDA), а количество. Кроме того, pressures в интерпретации Statsbomb это не то же самое, что “оборонительные действия” у Opta, которые мы используем для расчета PPDA.
Любые действия игроков направленные на то, чтобы помешать сопернику контролировать мяч, Statsbomb относит к pressures. Включая ситуации, когда не было непосредственной попытки отобрать мяч.
В этом сезоне наибольшее количество высоких прессинг действий (среди рассматриваемых команд) совершает РБ Лейпциг. Причем, их результат даже лучше, чем у прошлогодних лидеров - Аталанты и Челси.
Самое резкое уменьшение количества прессинг действий по сравнению с прошлым сезоном у Челси (-26.6) и Арсенала (-27.21). Сильнее всего цифры выросли у ПСЖ (+20.07)
@markstats
Сразу надо оговориться, это не интенсивность прессинга (PPDA), а количество. Кроме того, pressures в интерпретации Statsbomb это не то же самое, что “оборонительные действия” у Opta, которые мы используем для расчета PPDA.
Любые действия игроков направленные на то, чтобы помешать сопернику контролировать мяч, Statsbomb относит к pressures. Включая ситуации, когда не было непосредственной попытки отобрать мяч.
В этом сезоне наибольшее количество высоких прессинг действий (среди рассматриваемых команд) совершает РБ Лейпциг. Причем, их результат даже лучше, чем у прошлогодних лидеров - Аталанты и Челси.
Самое резкое уменьшение количества прессинг действий по сравнению с прошлым сезоном у Челси (-26.6) и Арсенала (-27.21). Сильнее всего цифры выросли у ПСЖ (+20.07)
@markstats
Впервые с начала сезона (и второй раз с момента назначения Микеля Артеты) Арсенал проводит очень позитивный отрезок.
Бирюзовые точки на графике демонстрируют созданные командой ожидаемые голы, а желтые - допущенные (все без учета пенальти). Область закрашивается цветом, соответствующим перформансу команды.
Вы наверно заметили, что для первых четырех матчей каждого сезона значения отсутствуют. Это потому, что точки - это не просто результат очередного матча, а среднее значение предыдущих пяти игр (включительно). Поэтому, в начале нового сезона, нам нужно сбросить результаты предыдущего и “накопить” средние значения.
Этот тип кривых называется “скользящие средние” (в нашем случае с окном в 5 игр) и очень часто встречается в статьях на the Athletic, Statsperform или Statsbomb.
Подробный отчет матча Саутгемптон - Арсенал можно посмотреть тут https://news.1rj.ru/str/markmatch/50
@markstats
Бирюзовые точки на графике демонстрируют созданные командой ожидаемые голы, а желтые - допущенные (все без учета пенальти). Область закрашивается цветом, соответствующим перформансу команды.
Вы наверно заметили, что для первых четырех матчей каждого сезона значения отсутствуют. Это потому, что точки - это не просто результат очередного матча, а среднее значение предыдущих пяти игр (включительно). Поэтому, в начале нового сезона, нам нужно сбросить результаты предыдущего и “накопить” средние значения.
Этот тип кривых называется “скользящие средние” (в нашем случае с окном в 5 игр) и очень часто встречается в статьях на the Athletic, Statsperform или Statsbomb.
Подробный отчет матча Саутгемптон - Арсенал можно посмотреть тут https://news.1rj.ru/str/markmatch/50
@markstats
Мы ждали окончания игры Тоттенхэм-Ливерпуль чтобы обновить список самых опасно пасующих игроков АПЛ.
По оси X - ожидаемая угроза (xT) от передач за матч:
KDB - 0.25
J. Grealish - 0.22
TAA - 0.21
B. Fernandes - 0.2
По оси Y - средняя угроза (xT) от 100 попыток передач:
J. Grealish - 0.5
A. Traoré - 0.46
KDB - 0.44
A. Townsend - 0.43
Бруну Фернандеш генерирует много очков xT за игру, однако, при пересчете на 100 попыток паса, он не входит даже в топ 10. Это свойственно скорее крайним защитникам (ТАА, Робертсон, Джеймс, Канселу), которые “зарабатывают” xT за счет количества кроссов в штрафную.
У Бруну больше попыток отдать пас за игру (66.5), чем у Де Брёйне (60.4) или Грилиша (46.9), при этом, процент точных (73%) ниже, чем у обоих (75% и 79%).
То есть, Фернандеш сильнее вовлечен в игру своей команды, при этом, партнеры предлагают ему меньше простых опций для обострения и португалец чаще вынужден рисковать, что снижает точность его передач.
@markstats
По оси X - ожидаемая угроза (xT) от передач за матч:
KDB - 0.25
J. Grealish - 0.22
TAA - 0.21
B. Fernandes - 0.2
По оси Y - средняя угроза (xT) от 100 попыток передач:
J. Grealish - 0.5
A. Traoré - 0.46
KDB - 0.44
A. Townsend - 0.43
Бруну Фернандеш генерирует много очков xT за игру, однако, при пересчете на 100 попыток паса, он не входит даже в топ 10. Это свойственно скорее крайним защитникам (ТАА, Робертсон, Джеймс, Канселу), которые “зарабатывают” xT за счет количества кроссов в штрафную.
У Бруну больше попыток отдать пас за игру (66.5), чем у Де Брёйне (60.4) или Грилиша (46.9), при этом, процент точных (73%) ниже, чем у обоих (75% и 79%).
То есть, Фернандеш сильнее вовлечен в игру своей команды, при этом, партнеры предлагают ему меньше простых опций для обострения и португалец чаще вынужден рисковать, что снижает точность его передач.
@markstats