本篇文章哈利给大家谈谈足球分析软件真有用吗,以及足球分析的软件对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。
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足球预测软件信用度怎样?
几乎就是0,这类软件的原理是这样的,发给1000个客户,500人告诉他们预测胜,500人告诉他们预测输,(先把平局排除,为了方便讲原理),无论结果如何,有一半的人会发现你的预测是对的。等下一次,将预测对的500人分成两组,250预测胜利,250预测失败,这样无论结果如何,都会发现有一半人预测准确,然后将这250分成两组,125人预测胜利,125人预测失败,这样无论结果如何,你会发现有125人预测准确,那么这125人会发现3次的预测结果都对,成功率是100%,这些人就会对预测软件确信无疑。
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。
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这是一种分批的原理的。就是分两份不同结果。
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