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
В матче против Тоттенхэма Ливерпуль создал значительно больше шансов (xG), чем возможностей (xThreat).
Если не брать в расчёт игру с Бернли, в которой было почти равенство, последний раз такое случалось аж в декабре прошлого года, в том самом матче против Кристал Пэласа (7-0), после которого Клопп сказал свою фразу про “opportunities vs chances”.
Кстати, это наш новый график. Сравнение созданных ожидаемых голов (желтый) с очками xThreat (синий) для всех сыгранных командой матчей в турнире. Пунктиром обозначены линии тренда обеих метрик.
Пользуясь этим графиком, можно, например, найти две команды, которым лучше всего в этом сезоне удалось сдержать атаку Ливерпуля.
@markstats
Если не брать в расчёт игру с Бернли, в которой было почти равенство, последний раз такое случалось аж в декабре прошлого года, в том самом матче против Кристал Пэласа (7-0), после которого Клопп сказал свою фразу про “opportunities vs chances”.
Кстати, это наш новый график. Сравнение созданных ожидаемых голов (желтый) с очками xThreat (синий) для всех сыгранных командой матчей в турнире. Пунктиром обозначены линии тренда обеих метрик.
Пользуясь этим графиком, можно, например, найти две команды, которым лучше всего в этом сезоне удалось сдержать атаку Ливерпуля.
@markstats
После ничьей 0-0 между Арсеналом и Манчестер Юнайтед, количество матчей этого сезона АПЛ, завершившихся без забитых голов, достигло 8%.
А если посчитать только мини-турнир команд “большой шестерки”, отношение составит аж 29%, что в два раза больше “исторического максимума” - 14% игр без голов в РПЛ в сезоне 2016/17 (серьезно относиться к этим 29% не стоит - выборка всего 17 игр).
На графике по оси Y - процент матчей без забитых голов для шести европейских лиг начиная с сезона 2014/15.
Английская Премьер лига опередила РПЛ и вышла в лидеры по этому показателю, Бундеслига уже два года подряд держится в районе 4%.
@markstats
А если посчитать только мини-турнир команд “большой шестерки”, отношение составит аж 29%, что в два раза больше “исторического максимума” - 14% игр без голов в РПЛ в сезоне 2016/17 (серьезно относиться к этим 29% не стоит - выборка всего 17 игр).
На графике по оси Y - процент матчей без забитых голов для шести европейских лиг начиная с сезона 2014/15.
Английская Премьер лига опередила РПЛ и вышла в лидеры по этому показателю, Бундеслига уже два года подряд держится в районе 4%.
@markstats
Защитники Английской Премьер-Лиги, которые вносят наибольший вклад в атаку своих команд.
По оси X - Успешные проникновения в штрафную (через передачи и проходы с мячом) за матч:
J. Cancelo | Manchester City - 4.08
TAA | Liverpool - 3.82
S. March | Brighton - 2.92
P. Aanholt | Crystal Palace - 2.55
R. James | Chelsea - 2.54
A. Robertson | Liverpool - 2.5
По оси Y - Ожидаемые ассисты и голы за матч:
J. Cancelo | Manchester City - 0.26
A. Robertson | Liverpool - 0.25
TAA | Liverpool - 0.22
L. Digne | Everton - 0.21
R. James | Chelsea - 0.19
J. Henderson | Liverpool - 0.19
В топе, ожидаемо, оба крайних защитника Ливерпуля и Жоау Канселу, который проводит блестящий сезон.
@markstats
По оси X - Успешные проникновения в штрафную (через передачи и проходы с мячом) за матч:
J. Cancelo | Manchester City - 4.08
TAA | Liverpool - 3.82
S. March | Brighton - 2.92
P. Aanholt | Crystal Palace - 2.55
R. James | Chelsea - 2.54
A. Robertson | Liverpool - 2.5
По оси Y - Ожидаемые ассисты и голы за матч:
J. Cancelo | Manchester City - 0.26
A. Robertson | Liverpool - 0.25
TAA | Liverpool - 0.22
L. Digne | Everton - 0.21
R. James | Chelsea - 0.19
J. Henderson | Liverpool - 0.19
В топе, ожидаемо, оба крайних защитника Ливерпуля и Жоау Канселу, который проводит блестящий сезон.
@markstats
В Серии А наконец-то интересная гонка за чемпионство. Сразу несколько команд показывают похожие результаты как с точки зрения реально набранных, так и ожидаемых очков.
Ресурс fivethirtyeight отдает наибольшие шансы на победу Интеру (38%), Ювентусу (22%) и Милану (21%). Еще четыре команды имеют от 7 до 2 процентов.
Как же так, у Милана +7 очков относительно Ювентуса, но меньше шансов на титул? Все верно, модель fivethirtyeight основывается, в том числе, и на текущих показателях команд, а Милан оверперформит свои метрики.
Посмотрим на наш график, который показывает как менялась форма претендентов на титул за последнее время. Каждая точка содержит разницу между созданными и допущенными ожидаемыми голами в предыдущих 5 играх (скользящие средние).
Согласно графику, Милан и до того не был лидером по xGDiff, но отсутствие Беннасера и Чалханоглу привело к тому, что за последние 5-7 туров, команда вовсе скатилась до худшей команды из «семерки претендентов»
@markstats
Ресурс fivethirtyeight отдает наибольшие шансы на победу Интеру (38%), Ювентусу (22%) и Милану (21%). Еще четыре команды имеют от 7 до 2 процентов.
Как же так, у Милана +7 очков относительно Ювентуса, но меньше шансов на титул? Все верно, модель fivethirtyeight основывается, в том числе, и на текущих показателях команд, а Милан оверперформит свои метрики.
Посмотрим на наш график, который показывает как менялась форма претендентов на титул за последнее время. Каждая точка содержит разницу между созданными и допущенными ожидаемыми голами в предыдущих 5 играх (скользящие средние).
Согласно графику, Милан и до того не был лидером по xGDiff, но отсутствие Беннасера и Чалханоглу привело к тому, что за последние 5-7 туров, команда вовсе скатилась до худшей команды из «семерки претендентов»
@markstats
Forwarded from Отчеты матчей
Вы могли заметить, что вчера в наших отчетах появился новый тип графиков - тепловые карты зон, из которых были отданы наиболее опасные передачи (weighted xThreat heatmap).
Чем ярче пятно на карте - тем больше очков xT заработали пасы, отданные из этой локации. Учитывается не количество передач, а именно суммарная опасность.
Например, на карте прикрепленной к посту, видна активность Люка Шоу на левом фланге атаки. У Арсенала, кроме очевидных навесов, проходили опасные пасы из зоны правого полуфланга
@markstats
Чем ярче пятно на карте - тем больше очков xT заработали пасы, отданные из этой локации. Учитывается не количество передач, а именно суммарная опасность.
Например, на карте прикрепленной к посту, видна активность Люка Шоу на левом фланге атаки. У Арсенала, кроме очевидных навесов, проходили опасные пасы из зоны правого полуфланга
@markstats
Сегодня мы рассматриваем игроков с точки зрения продвижения мяча в штрафную соперника. Метрика рассчитывается как сумма успешных передач + входов в штрафную на дриблинге.
График показывает лучшего и следующего за ним (второго лучшего) игрока команды по этому показателю.
Йосип Иличич лидирует среди игроков рассматриваемых (топ) клубов, Месси - второй, Санчо - третий.
У Тоттенхэма ожидаемо лидирует пара Кейн-Сон. Первый отвечает за передачи, второй за входы на дриблинге.
Усман Дембеле продвигает мяч в штрафную чаще, чем Кевин Де Брейне.
У Баварии есть два равнозначных, на топовом уровне продвигающих мяч в штрафную, игрока - Гнабри и Коман.
Садио Мане обогнал Трента и лидирует среди игроков Ливерпуля.
Напишите в комментариях, что интересного заметили вы, нам будет очень интересно почитать.
@markstats
График показывает лучшего и следующего за ним (второго лучшего) игрока команды по этому показателю.
Йосип Иличич лидирует среди игроков рассматриваемых (топ) клубов, Месси - второй, Санчо - третий.
У Тоттенхэма ожидаемо лидирует пара Кейн-Сон. Первый отвечает за передачи, второй за входы на дриблинге.
Усман Дембеле продвигает мяч в штрафную чаще, чем Кевин Де Брейне.
У Баварии есть два равнозначных, на топовом уровне продвигающих мяч в штрафную, игрока - Гнабри и Коман.
Садио Мане обогнал Трента и лидирует среди игроков Ливерпуля.
Напишите в комментариях, что интересного заметили вы, нам будет очень интересно почитать.
@markstats
Последнее время в статьях на the athletic часто появляется термин “field tilt” (дословно “наклон поля”).
По сути, это просто еще одно название для выражения территориального преимущества команды в матче.
В расчете “field tilt” используются только передачи и касания, совершенные в финальной трети поля.
Например, если команда А зарегистрировала 80 действий на чужой трети, а команда Б - 20, то “наклон поля” будет равен 80% и 20% соответственно. Если значение равно 50%, значит преимущества не было ни у одной из команд.
На графике сравнение среднего значение наклона поля (ось X) и процента владения мячом (ось Y) в этом сезоне для команд Ла Лиги.
Пример Эльче показывает, что владеть мячом (48%) это не то же самое, что владеть территорией (“наклон поля” равен 30%, значит у соперников - 70%).
Те, кто подписан на наш канал @markmatch, возможно, даже заметили, что “наклон поля” уже добавлен в отчеты
По сути, это просто еще одно название для выражения территориального преимущества команды в матче.
В расчете “field tilt” используются только передачи и касания, совершенные в финальной трети поля.
Например, если команда А зарегистрировала 80 действий на чужой трети, а команда Б - 20, то “наклон поля” будет равен 80% и 20% соответственно. Если значение равно 50%, значит преимущества не было ни у одной из команд.
На графике сравнение среднего значение наклона поля (ось X) и процента владения мячом (ось Y) в этом сезоне для команд Ла Лиги.
Пример Эльче показывает, что владеть мячом (48%) это не то же самое, что владеть территорией (“наклон поля” равен 30%, значит у соперников - 70%).
Те, кто подписан на наш канал @markmatch, возможно, даже заметили, что “наклон поля” уже добавлен в отчеты
👍13❤1
Жоау Канселу не стал героем хайлайтов матча с Ливерпулем, однако его вклад в победу не должен остаться недооцененным. Португалец чаще других игроков Манчестер Сити возвращал владение мячом и занял второе место по передачам с продвижением и очкам xThreat.
О его важности для команды недавно писал @lukomski и даже назвал главным претендентом на “прорыв года”.
Что же изменилось по сравнению с сезоном 19/20?
Первый график сравнивает стилистические показатели Канселу. Отличий всего два. Во-первых, игрок реже идет в обводку (dribbles per touch), во-вторых, возрос процент коротких передач.
Причину изменений иллюстрирует второй график - тепловые карты касаний мяча. Канселу играл слева и раньше, это не новость. Более важное отличие в том, что перед португальцем теперь стоит задача не в создании ширины на фланге (поэтому меньше попыток обыгрыша), а в насыщении центральной зоны, помощи в продвижении мяча и при обороне переходных ситуаций
@markstats
О его важности для команды недавно писал @lukomski и даже назвал главным претендентом на “прорыв года”.
Что же изменилось по сравнению с сезоном 19/20?
Первый график сравнивает стилистические показатели Канселу. Отличий всего два. Во-первых, игрок реже идет в обводку (dribbles per touch), во-вторых, возрос процент коротких передач.
Причину изменений иллюстрирует второй график - тепловые карты касаний мяча. Канселу играл слева и раньше, это не новость. Более важное отличие в том, что перед португальцем теперь стоит задача не в создании ширины на фланге (поэтому меньше попыток обыгрыша), а в насыщении центральной зоны, помощи в продвижении мяча и при обороне переходных ситуаций
@markstats
Лидеры сезона среди игроков по количеству действий, которые привели к удару по воротам соперника:
J. Grealish | Aston Villa - 134
L. Messi | Barcelona - 134
R. Faivre | Brest - 119
B. Fernandes | Man Utd - 114
M. Depay | Lyon - 110
H. Çalhanoğlu | Milan - 106
KDB | Man City - 101
Мы выделили цветом различные типы действий игрока: передачи с игры, передачи со стандартов, обводки и “прочее”. В последнюю категорию входят оборонительные действия, фолы на игроке и удары (которые привели к другому удару).
Никакой нормализации количеством сыгранных минут или касаниями, один квадратик представляет собой одно действие.
@markstats
J. Grealish | Aston Villa - 134
L. Messi | Barcelona - 134
R. Faivre | Brest - 119
B. Fernandes | Man Utd - 114
M. Depay | Lyon - 110
H. Çalhanoğlu | Milan - 106
KDB | Man City - 101
Мы выделили цветом различные типы действий игрока: передачи с игры, передачи со стандартов, обводки и “прочее”. В последнюю категорию входят оборонительные действия, фолы на игроке и удары (которые привели к другому удару).
Никакой нормализации количеством сыгранных минут или касаниями, один квадратик представляет собой одно действие.
@markstats
На картинке тепловые карты ожидаемой угрозы от передач Лионеля Месси (слева) и остальных игроков Барселоны (справа) в этом сезоне.
При том, что Месси провел на поле 83% возможных минут, он создал через пас примерно пятую часть всей “остроты” у ворот соперника. Это впечатляет даже сильнее, если вспомнить что наша версия модели xThreat (пока что) работает только с передачами и не учитывает угрозу от продвижения мяча на дриблинге.
Кроме того, можно заметить, что Месси - один из немногих (единственный?) в Барселоне, кто отдает успешные обостряющие передачи из центральной зоны перед штрафной соперника.
@markstats
При том, что Месси провел на поле 83% возможных минут, он создал через пас примерно пятую часть всей “остроты” у ворот соперника. Это впечатляет даже сильнее, если вспомнить что наша версия модели xThreat (пока что) работает только с передачами и не учитывает угрозу от продвижения мяча на дриблинге.
Кроме того, можно заметить, что Месси - один из немногих (единственный?) в Барселоне, кто отдает успешные обостряющие передачи из центральной зоны перед штрафной соперника.
@markstats