Здесь приведено сравнение рейтинга на основе xTD с местом в актуальной турнирной таблице (поле R) и с аналогичным рейтингом по xGD от fbred (тоже на данных Opta).

Формально если смотреть на корреляцию Спирмена для верхнеуровней оценки близости полученных рейтингов, то рейтинг на основе xGD несколько лучше согласуется с исходной таблицей, нежели рейтинг xTD. (0.79 против 0.63)

Однако если фокусироваться только на верхнюю часть турнирной таблицы, например на ТОП6, то видно, что реальные позиции команд хорошо согласуются с разницей по xT, которую они демонстрируют на поле. (лучше чем с позициями в рейтинге по xGD)

Чуть позже будет статья, в которой я предложу дополнительные возможные интерпретации наблюдаемых результатов на основе оценок разниц фактических GD с xGD и xTD.

Приятно видеть, что мой код оказался полезным.

Автор скорректировал свой шаблон и добавил слой с метрикой xT из моего.

https://twitter.com/DatoBHJ/status/1761843694444118326/photo/1

Интересная статистика об Арсенале в новой статье на the Athletic.

В матче против Ньюкасла канониры поставили рекорд АПЛ по possession regains в финальной трети за первые 45 минут матча, совершив 11 отборов мяча с последующим возвратом владения.

Более высокие показатели не фиксировались ни разу начиная с 2009 года, когда Opta стала собирать статистику по АПЛ.

Данный результат сопровождался серией антирекордов, которые были зафиксированы для Ньюкасла в первом тайме.

- ноль ударов по воротам соперника в первом тайме (впервые с марта 2014)
- не смогли набрать 29 передач на своей половине поля (худший результат за всю историю)
- только 22 успешные передачи на половине Арсенала (9ый из самых низких результатов этого сезона)

https://theathletic.com/5299756/2024/02/27/arsenals-regains-record-against-newcastle-shows-just-how-they-are-smothering-teams/

Плюс была рассмотрена статистика Арсенала относительно других соперников в целом по текущему сезону для первых таймов:

- заставляют своих соперников показывать одни из самых низких результатов по количеству успешных передач в атакующей трети поля (5 из 13 антирекордов были зафиксированы в матче с Арсеналом)
- против канониров было сыграно 9 из 30 наихудших первых таймов по количеству передач в штрафную (для сравнения - против Ман Сити - 3 и против Ливерпуля - 2)
- и наконец в играх с командой Артеты было зафиксировано 9 из 37 антирекордов по количеству касаний в штрафной (Ман Сити и Ливерпуль - по 5)

Все вышеперечисленное приводит к тому, что против Арсенала сложно создавать опасные моменты (интересно будет еще раз более пристально посмотреть за динамикой xT).

В качестве вишенки на торте приводится провокационный график с умопомрачительной статистикой, отражающий текущее состояние игры в обороне канониров.

По суммарной допущенной xG за 6 последних матчей - Арсенал превосходит ближайшего конкурента больше чем в 3.5 раза!

Если посмотреть на средние показатели по сезону, то Арсенал также лидирует с 0.7 xG за 90 минут. Следом идут Сити и Ливерпуль с 0.95 и 1.23 xG Conceded соответственно.

Если посмотреть комплексно на эффективность игры через разницу между забитыми и пропущенными, то Арсенал также лидирует в АПЛ забивая в среднем на 1.5 гола больше, чем пропускает.

Больше гола по GD набирают еще Ливерпуль и Ман Сити.

Отдельно предлагаю зафиксировать, то как соотносятся GD с разницей по xG (xGD) для команд верхней турнирной таблицы TOP4.

Обычно такие команды имеют более высокую фактическую реализацию в сравнении с модельными оценками, что объясняется тем, что модельная оценка является усредненной. (можно наблюдать для команд АПЛ на картинке)

Если посмотреть на все ТОП5 чемпионатов, то только для трех клубов будет наблюдаться противоположная картина.

- Барселона не добирает почти 0.3 до ожидаемой xGD
- Бавария и Штутгарт не добирают примерно 0.1 по xGD

Это является ярким индикатором совокупных проблем с реализацией/повышенной статистикой пропущенных. Далее можно распутывать этот клубок разбираясь, какой из двух аспектов проседает больше.

Феноменальность Виртца

На картинке рассмотрены 9 игроков, которые ближе всего к Виртцу по "стилю" игры в Бундеслиге.

Степень похожести определена примитивно по косинусному расстоянию между векторами из частот результативных действий (передач и продвижений на дриблинге) для 30 выделенных зон, рассчитанных для каждого футболиста в лиге.

По карте успешных действий, создающих угрозу у ворот соперника, ближе всего к немцу в Бундеслиге оказывается его ровестник - 20 летний Хави Симонс из РБ. Однако Хави создает в среднем за матч на 40% меньше по xT.

Мусиала, которому 21 и которого также сравнивают с Виртцом, по близости действий находится на 4 позиции, а по xT замыкает тройку после Хави.

Если же смотреть на Флориана в контексте ТОП5 Европейских чемпионатов, то немец оказывается на третьей позиции после Доку и Винисиуса с космическими 1.12 и 0.79 xT за 90 минут.

При этом Виртц номинально чаще всего играет центрального атакующего полузащитника с некоторым перевесом в зону левого полуфланга в отличие от Доку и Винисиуса, которые создает основную угрозу непосредственно с фланга.

Как итог, Виртц, судя по цифрам xT, прямо сейчас является лучшим универсальным атакующими полузащитником в Европе.

На данной визуализации можно наблюдать зону, из которой немец создает больше всех опасности в Бундеслиге. В среднем совершая 4.5 результативных действий за матч.

Немного про мини-футбол

Школа ВИЗа была одной из лучших не только в России, но и в Европе. Победа 2008 года в кубке УЕФА (минифутбольная Лига Чемпионов) своими воспитанниками стала тому подтверждением.

Я считаю подход, при котором ребенок приходит в детстве именно в мини-футбол и далее постепенно переходит в большой, имеет массу преимуществ.

Футзал дает технику работы с мячом и развивает скорость принятия решений на поле.

Пожалуй самый яркий пример такого перехода в истории ВИЗа - это конечно же Олег Шатов. При просмотре его взрослых матчей все комментаторы сразу выделяли его минифутбольное прошлое по приему мяча подошвой, что в бутсах с шипами делать значительно сложнее.

С удовольствием посмотрел про родной город, район и клуб, в котором посчастливилось играть в детском возрасте. Один из главный героев видео - лидер Синары - Сергей Абрамов. Они были ровесниками с Олегом и играли за 90ый год ВИЗа, который всех разрывал в юнешеском футболе. Абрамов по таланту не уступал Шатову, но решил выбрать футзал, где в конечном счете стал одним из лучших игроков России за последние 10-15 лет.

https://www.youtube.com/watch?v=1ZYe2ohugr8

Отличный пример "минифутбольного" гола Шатова - прием мяча подошвой в штрафной с коротким перекатом и последующий черпачок. Пожалуй в данной ситуации это самый оптимальный способ обработки мяча. Обеспечить такое качество приема с контролем внутренней стороной стопы на коротком пространсве перед сокращающим дистанцию голкипером конечно можно, но значительно труднее.

https://www.youtube.com/watch?v=dzMQAGdWn0U

В дополнение про тему влияния футзальной базы на качество игры в большом футболе.

Обычно ярче всего эти навыки выделяются у атакующих футболистов. Однако есть примеры и вратарских историй. По ссылке приводится краткая статья годичной давности на skysports с комментариями Эдерсона относительно его минифутбольного прошлого и того, как это помогает ему в игре.

Futsal really helped with that. You have to be calm, make the right decisions, pick the right passes. Because it is a small-sided pitch, you are playing under pressure a lot of the time and that helps me as a player even today. It makes that feeling of calmness more natural.

https://www.skysports.com/football/news/11679/12851047/ederson-exclusive-interview-man-city-goalkeeper-on-assists-futsal-skills-being-crazy-and-targeting-the-treble

Динамика эффективности ТОП5 команд Бундеслиги через оценку разницы ожидаемых голов после ударов по воротам соперников (xG) и ударов, допущенных у своих ворот (xGC).

Для сглаживания использовал скользящее среднее по 3 матчам.

В зависимости от разницы - соответствующая раскраска внутри по xGD.

- Байер - большая часть сезона xGD > 1, последние 7 туров (начиная с января) стали создавать на 1 xG меньше, есть тренд

- Бавария - существенный участок чемпионата xGD > 2, но с 11 тура плавный спад. Уже потерли более 1.5 xG. Плюс с 18 тура резкий рост по xGC. Как итог по xGD < 1.

- Штутгарт - хороший участок в первой половине чемпионата, затем спад и нормализация.

- Боруссия Д - худшие по xGC среди ТОП5 на участке с 10 по 16 тур с отрицательным xGD. Затем нормализация.

-РБЛ - хороший участок с 8 по 19 туры, затем спад.

Этот график полезен, чтобы понимать, из чего состоит xGD, которую далее буду сравнивать с xTD.

Вот как выглядит аналогичная разница для xT vs xTC.

Визуально картинки кажутся похожими с предыдущими. Действительно между разницей по xTD и по xGD есть некоторая линейная взаимосвязь.

Для некоторых команд она выражена более сильно, для некоторых менее.

Это ожидаемый результат, так как xG - как вероятность гола из определенной точки футбольного поля, содержится в упрощенном виде внутри xT.

Однако, напрямую сравнивать эти показатели не совсем корректно.

xT - служит для оценки ожидаемого эффекта от действий, которые переводят мяч в зоны с повышенной вероятностью гола. (передачи и продвижения)

xG - оценивает ожидаемые голы непосредственно после ударов.

Тем не менее мы можем качественно сравнивать команды друг с другом по демонстрируемым xGD и xTD и выделять ситуации, когда наблюдаются асиметричные перфомансы с точки зрения двух этих показателей.

Если упрощать, то

1) xTD - высокое (выше среднего), xGD - низкое (ниже среднего)-> команда хорошо доставляет мяч в зоны с повышенной вероятностью гола, но не может качественно завершать владение ударами

2) xTD - низкое, xGD - высокое -> команда чаще доставляет мяч в зоны, из которых наносятся опасные удары, не через "полноценное" владение (продолжительные комбинации, цепочки из нескольких передач), а спорадически (короткие владения после возврата мяча на чужой половине, владение после борьбы и т д)

Вот так соотносятся xGD и xTD для тех же ТОП5 команд.

Для РБ высокая корреляция межу фактическими значениями и довольно сильное визуальное наложение параметров.

Для Баварии и Штутгарта корреляция слабая, те в xT не содержится некоторая полезная информация, объясняющая то, как эти команды конвертируют владение в удары. Что еще раз подчеркивает некоторую ограниченность данного инструмента и напоминает, что xT не всегда напрямую связан с итоговым xG.

Обзор Бундеслиги.

К предыдущим способам оценки добавлен анализ динамики по xT. Дополнительно проведено сопоставление перфоманса на уровне команд с цифрами по xG. Подсвечен негативный тренд у Баварии, спад у Байера и тотальное невезение Майнца.

https://www.sports.ru/tribuna/blogs/footsci/3222807.html

Если вам нужна актуальная статистика с fbref для анализа, то можете использовать парсер, который я выложил сюда

https://github.com/hadjdeh/football-data-analysis/tree/main/Scraping_fbref_static_data/notebooks

Если нужны уже собранные данные, то в том же репозитории есть

data/old_seasons/ - данные за последние 5 сезонов по Топ5 лигам

-top5_leagues_keeper_2018_2019__2022_2023.csv: Goalkeeper statistics for the last five seasons.
-top5_leagues_outfields_2018_2019__2022_2023.csv: Outfield player statistics.
-top5_leagues_team_2018_2019__2022_2023.csv: Team-level statistics.
-top5_leagues_team_vs_2018_2019__2022_2023.csv: Team versus team statistics.

data/current_season/2024-03-02/ - данные по текущему сезону по Топ5 лигам

-top5_leagues_keeper_2023_2024.csv: Current season goalkeeper statistics.
-top5_leagues_outfields_2023_2024.csv: Outfield player statistics.
-top5_leagues_team_2023_2024.csv: Team-level statistics.
-top5_leagues_team_vs_2023_2024.csv: Team versus team statistics.

Ключевые "advanced" метрики, доступные на fbref - это xG, PSxG, xA от Opta.

Лучшие по созданной угрозе по xT через передачи и продвижения в TOP5 европейских чемпионатах в привязке к зонам.

TOP10 в Европе по опасности, создаваемой через передачи с игры. (OP xT)

Интересная картинка.

Эволюция технологий в футболе (на примере АПЛ).