足球大数据分析（足球大数据分析导航网）

本篇文章给大家谈谈足球大数据分析，以及足球大数据分析导航网对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、足球能分析吗？
• 2、一名专业的足球数据分析师需要具备哪些条件或者说技能
• 3、如何分析足球数据
• 4、足球数据分析软件？

足球能分析吗？

我之前强调过无数次：数据分析当然有局限，但说“数据存在局限”的前提，是你必须对数据有个大概的了解。事实上，真正懂得数据局限性的人，往往是那些最经常用数据、研究数据的人。其实我过去的一年多以来一直在尝试用数据去分析一些现象、解释一些问题，但很少系统的给大家介绍数据存在的局限性，以及这个局限性所产生的影响到底有多大。

因为一个很偶然的事，今天早上和一个朋友关于德赫亚18-19赛季表现的争论。出于找论据的目的，我回看了德赫亚18-19赛季英超所有失球的视频，并且手动对德赫亚整季的XCG数据做了一个筛选，结果发现，刚好可以就这个问题给大家谈谈——就时效性以及XCG普及度而言，这篇文章是不可能在app平台存在市场的，所以写在这里，纯粹是一个很佛系的考虑，就是希望大家能通过关注我，觉得通过数据了解足球是个很有意思的事，并且知道如何做到真正的“信而不迷信”数据。

首先还是给大家系统的说一下XCG到底是怎么回事。这是一种对通过对所有命中目标的射门进行大数据分析，最终得出其进球概率的数据。大家需要明白两件事：

第一，它和我们平常说的“预期进球数”即XG存在本质区别，XCG是在射门动作完成之后对射门质量进行的量化；XG则是在射门动作发生前对射门机会进行的量化。因此，XCG可以用来考量门将的扑救水平；XG则更多用来考量射门球员的射门准星。

第二，无论是XG还是XCG，都存在一个不断完善的动态发展过程。最早提出XG概念的是OPTA，当时涉及的因素只有“射门位置”和“射门角度”这两条。后来很多其他的数据公司和草根数据专家都在做类似思路的建模，考虑的因素也越来越多，诸如“是否是绝对机会（绝对机会是OPTA的一个概念）”、“是否源自传中”、“是否源自定位球”、“是否源自前场抢断”、“是否是抢断后N脚传球（比如3脚）之内的射门”、“是否过掉门将”、“是否是头球”等等。这些因素也大多被用于XCG的计算中，而不同数据公司的“预期失球数”也未必采用XCG的概念，比如BTP就会采用“XGOT”的称谓。

说到这里大家应该发现问题了：既然XCG存在动态发展的过程，你怎么知道它现在已经发展完满、没有缺陷了？其实我唯一知道的是：它现在并不完满，仍旧存在很多局限。比如BTP的老板就在尝试将“是否是惯用脚射门”引入其中，但直到现在仍未成形。我之所以用它，一方面是因为样本足够大的情况下，它仍旧能够说明很多问题；另一方面是因为作为对门将的量化，它所能带来的信息，远比我们肉眼观测的信息更多。要知道，门将的扑救难度可能是足球场上最难用肉眼直接评估的环节，也是目前所有票选奖项中，投票逻辑最不靠谱的环节——尽管其实当前所有的票选，投票逻辑几乎都是一团糟。

事实上，XCG多数情况下还是很靠谱的，至少它无论高还是低，我们都能找到合理的解释。举几个例子：

XCG为0.82

没系统接触过XCG的同学可能体会不到0.82这个数字是什么概念，这么说吧，所有命中目标的点球，其XCG，一律是0.81……

那么这脚射门何德何能，机算出的进球概率比点球还高？尽管因素很多，但最终要的肯定还是射门质量高（比如角度刁钻等）。但是单从视觉效果上，你看得出这球很难扑吗？恐怕大多数人不会这么觉得吧？这就是这种类型的大数据计算的意义。

相应的，有些射门除位置之外毫无威胁可言，或绵软无力，或角度太正，XCG自然也就不会太高：

XCG为0.06

XCG为0.21

上面两个案例我们也能用肉眼看出来，但大家有没有想过，是不是有些射门，因为镜头角度问题，导致我们肉眼观察所做出的判断会严重失真？比如下面这球：

XCG为0.08

没错，球速非常快，但仔细看德赫亚所处位置，球其实是正好冲着他飞过去的。像这种射门，球速通常会第一时间给我们造成巨大视觉冲击，结合我们平常踢野球时所谓“丢球不要怪门将”的想法，致使我们对扑救难度做出错误判断。然而我们看球时有没有想过，职业足球赛场的门将不是和踢野球的业余玩家比，而是和同级别的竞争者去比——什么事都本着“不要怪门将”的考虑去衡量，那我们还怎么评价门将好坏？XCG，恰恰就是这样一个只对比职业赛场的“无情”数据。

一名专业的足球数据分析师需要具备哪些条件或者说技能

所谓数据分析师，是指不同行业中专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。因此，想要成为一名优秀的数据分析师，应用数学、统计学、数量经济学专业本科或者工学硕士层次水平的数学知识背景是不可少的。其次，作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。此外，想要成为一名优秀的数据分析师，还得考虑数据分析的应用，这就需要学习专业本身的同时还能补充些其他应用领域方面的知识，比如市场营销、经济统计学等。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

如何分析足球数据

运动，能有这么明显的一个对抗性，所以很容易让一些人成为某一队的忠实粉丝，不知在老屋后坡上放了多少回，留

足球数据分析软件？

足球数据分析软件，俗称大数据来分析，综合所有历史数据及进行中的数据做分析，类似worldliveball这样的。

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