На графике количество Deep Entrances, совершаемых за матч популярными Европейскими клубами в сезоне 20/21

Deep Entrances (DE) - это проникновения в радиус 20 метров от центра ворот соперника, разделенные на три категории: передача (deep completion), навес (deep cross) или контроль мяча (deep carry)

Примерно половину своих DE команды совершают с помощью передач. Выделяются Барселона с самой высокой долей deep completions (60%), и Ювентус, проникающий в равной степени через пас и на дриблинге (~40%)

Deep Carry может произойти как в результате контратаки, так и после позиционного владения, мы не разграничиваем эти ситуации

У Спартака и Зенита самый большой процент кроссов от общего числа DE (26% и 23%)

Тоттенхэм - единственная команда из списка, набирающая менее 10 DE за игру

У Зенита 19.5 проникновений за матч - лучший результат прошлого сезона среди рассмотренных. Однако, в Лиге Чемпионов 20/21 показатель петербуржцев снижался почти в два раза (9.4 DE/90)

patreon.com/markstats

Термин “gegenpressing” переводится с немецкого как “встречный прессинг”. В книге Zonal Marking можно найти такие слова Юргена Клоппа, который активно его популяризировал: “Гегенпрессинг позволяет нам выигрывать мяч, находясь близко к воротам соперника. Лишь один пас отделяет команду от создания опаснейшего момента. Ни один плеймейкер в мире не может сравниться с этой концепцией”

На графике команды с лучшими показателями интенсивности прессинга (PPDA) в сезоне 20/21

Попытками контрпрессинга считаются оборонительные действия на половине соперника, совершенные в течение 5 секунд после потери мяча (ось X)

Условие пяти секунд довольно строгое. Opta регистрирует в среднем 25 оборонительных действий на половине соперника за матч, и лишь каждое десятое удовлетворяет определению. Поэтому, мы ввели еще одну метрику - возвраты владения на чужой половине в течение 5 секунд после потери (ось Y). Отличается от первой тем, что отсутствует требование зарегистрированного действия

patreon.com/markstats

К какому результату приводили успешные обводки главных дриблеров из топ-5 и РПЛ в сезоне 20/21

Следующие сразу за обводкой действия разбиты на 5 категорий:

1. Создан момент - был либо нанесен удар, либо отдана передача под удар

2. Сохранение владения с продвижением. Игрок приблизил мяч к воротам соперника как минимум на 15%

3. Соперник сфолил на игроке

4. Сохранение владения без продвижения мяча. Следующим действием игрок не смог продвинуть мяч на 15% ближе к цели

5. Потеря мяча в результате неточного паса, отбора соперника или неудачной попытки повторного обыгрыша

Лидерами по проценту обводок, которые привели к удару, являются Коман (25.5%), Месси (24.4%) и Кварацхелия (20.6%)

Две трети обводок Джейдона Санчо приводят к безопасному сохранению владения или к потере

В 56% случаев Хвича либо создает момент, либо продвигает мяч, либо на нем фолят. Это лучший результат среди рассмотренных игроков

patreon.com/markstats

Удары от ворот - третий по частоте упоминания в событиях матча тип стандартных положений (после аутов и свободных ударов)

Мы сравнили эффективность коротких и длинных вводов мяча в игру. Короткими считаются передачи голкипера, адресованные внутрь радиуса 40 метров от центра своих ворот, остальные - длинными

Для расчетов использованы все имеющиеся в нашей базе матчи сезона 20/21. В таблице результаты, к которым привели следующие после удара от ворот пятнадцать событий матча

Для кого-то прозвучит парадоксально, но атаки, начатые коротким пасом, в среднем продвигают мяч на 20 метров дальше

Используя короткий ввод мяча, команда в два раза повышает вероятность сохранить владение и, что более важно, существенно увеличивает шанс нанести удар в течение следующих 15 действий

Важно подчеркнуть, что на графике результаты среднестатистической команды. Как и в случае игроков, которые оверперформят свои xG, некоторые клубы могут значительно превышать эти показатели

patreon.com/markstats

Мы проанализировали стили игры команд из топ-5 прошлого сезона и, используя методы машинного обучения и статистического анализа, изобразили их на одном графике

Стиль определяется набором метрик, отвечающих на вопрос “как играет команда” - владение или контратаки, прессинг или низкий блок, средняя длина передачи, прямолинейность и так далее

Оси координат не подписаны потому, что расположение команды на плоскости (левее, правее, выше или ниже) не имеет значения. Что действительно важно - расстояния между точками. Чем ближе команды на графике - тем сильнее они похожи стилистически

ПСЖ, Сити и Барселона входят в кластер, отличающийся большим процентом владения, преобладанием коротких горизонтальных передач и малым количеством навесов

В соседнюю группу входят Бавария, Ливерпуль и Аталанта - команды, которые тоже много владеют мячом, но с чуть более “вертикальным” подходом и агрессивным прессингом

Ссылка на картинку в оригинальном разрешении

patreon.com/markstats

График демонстрирует вовлеченность игроков в атаки, закончившиеся моментом у ворот соперника. Результаты разбиты на три категории: игрок нанес удар самостоятельно, ассистировал или принял участие в билдапе (отдал одну из пяти предшествующих удару передач)

Если игрок одновременно и участвовал в билдапе, и заработал удар/ассист, то, как более ценное действие, мы засчитывали только удар/ассист

В сезоне 20/21 Месси помогал команде в создании 9.5 ударов по воротам за матч. Среди игроков, которые провели на поле более 900 минут, он уступает только Неймару и Муриэлю. Последний часто выходит в концовках матчей против уставших соперников и, при пересчете на 90 минут, это помогает ему оказываться в топе очень многих рейтингов

Усман Дембеле - ближайший к Месси игрок в составе Барселоны - имеет результат 6.3 моментов за 90 минут. В новом сезоне многое будет зависеть от того, сможет ли Мемфис Депай перенести в более сильный чемпионат свои прошлогодние 7.2 ударов за матч

patreon.com/markstats

График демонстрирует изменения показателей в атаке при переходе игроков из одного топ-чемпионата в другой

Мы рассмотрели все трансферы форвардов и полузащитников за последние 4 сезона. В строках таблицы находятся лиги “откуда” они перешли, в столбцах - “куда”. Сравнивались два сезона - последний до трансфера и следующий после. Под “атакующими показателями” понимаются сумма ожидаемых голов и ассистов за 90 минут (NPxG + xA p90)

В Бундеслиге исторически наносится больше ударов за матч, чем в других топ-чемпионатах (Серия А вышла на первое место только в прошлом году). Поэтому, игроки переходящие из Германии, часто не могут повторить свои цифры в новой лиге. Особенно заметно при переходе в АПЛ (-38.1%) и Ла Лигу (-26.1%). На ум приходят выступления Вернера в Челси или Аллера в Вест Хэме

Похожий эффект наблюдается и при подписании нападающих из Франции. Например, игроки, приезжающие в Испанию, набирают в среднем на 24% меньше ожидаемых голов и ассистов, чем было в Лиге 1

patreon.com/markstats

Мы проанализировали все владения команд, которые в прошлом сезоне привели к созданному моменту у ворот соперника

На графике самые распространенные кластеры трех последних передач перед ударом. Пунктирными линиями обозначены кроссы. Цифра внутри прямоугольника - размер кластера

Одного взгляда на график достаточно, чтобы распознать угрозу, которая исходит с левого фланга Арсенала (Тирни и Сака)

Далее можно заметить, что кроме навесов Хуана Куадрадо, у Ювентуса в прошлом сезоне проходили быстрые вертикальные атаки, доставляющие мяч со своей трети в зоны удара

Подобным способом можно проанализировать не только завершающую фазу атаки, но и найти закономерности в розыгрыше от ворот, продвижении мяча в финальную треть и так далее. Если отсортировать кластеры по размеру и вывести не верхние четыре (как сделали мы), а значительно больше, это поможет в деталях изучить повторяющиеся шаблоны игры интересующей вас команды

patreon.com/markstats

Примерно раз в год “Футбол в Цифрах” устраивает поиск идеальной замены Давида Сильвы в Манчестер Сити. На этот раз, мы воспользовались методом главных компонент и сгруппировали популярных полузащитников из топ-5 в кластеры

Как и в случае с командами, оси координат не подписаны, расположение точек на плоскости не имеет значения, важны расстояния между ними. Чем ближе игроки друг к другу - тем сильнее они похожи стилистически

Под “стилем” понимается совокупность показателей, оценивающих манеру игры и роль на поле. Например, насколько часто относительно числа касаний игрок пытается пойти в обводку, вступить в единоборство, совершить навес или передачу с продвижением. Итого набралось около 20 различных метрик

Среди рассмотренных игроков, на Давида Сильву образца 2017-2019 больше всего похожи Танги Ндомбеле, Бернарду Силва и Марко Верратти, а Джека Грилиша алгоритм [справедливо] относит к кластеру форвардов

Ссылка на картинку в хорошем качестве

patreon.com/markstats

Ромелу Лукаку в сезоне 2020/21 с большим отрывом был самым вовлеченным в быстрые атаки своей команды игроком Серии А

У компании Opta очень строгие критерии того, чтобы момент квалифицировался как “fast break” - удар должен быть нанесен в течение нескольких секунд сразу после отбора мяча на своей половине поля

Бельгиец принял участие в наибольшем числе атак, удовлетворяющих условиям Опты - 13 раз завершал сам, в 8 случаях напрямую ассистировал партнеру и еще один раз помог в билдапе

Имея в составе нападающего с такими качествами, у Тухеля появляется опция с переходом в очень эффективный вертикальный режим игры, который может быть полезен против активно прессингующего соперника или если команда уже ведет в счете

patreon.com/markstats

График демонстрирует уникальные классы передач, которые отличают игрока от других центральных полузащитников из топ-5

Рассмотрены все пасы с игры (включая неточные), совершенные в прошлом сезоне в домашних чемпионатах, еврокубках и на Евро-2020

Длинные переводы с левого фланга на правый являются визитной карточкой Тони Крооса и сильнее всего отличают его от других игроков, выступающих на похожей позиции

Уникальные кластеры Мануэля Локателли указывают, что в прошлом сезоне он участвовал во всех фазах игры Сассуоло и сборной Италии: помогал с розыгрышем от ворот, продвигал мяч в развитии атаки и пасовал в штрафную

Френки Де Йонг намного чаще чем средний игрок его позиции принимает мяч в опорной зоне и штрафной соперника

Среди кластеров Родриго Де Пауля выделяются необычные с точки зрения традиционных центральных полузащитников попытки проникновения в штрафную с правого полуфланга

Ссылка на картинку в хорошем качестве

patreon.com/markstats

Перерыв на матчи сборных - это отличный повод для подведения итогов стартового отрезка Российской Премьер-Лиги 2021-22

Команда “Футбола в Цифрах” подготовила большую статью, в которой, с помощью продвинутой статистики, проанализировала команды и игроков РПЛ с различных точек зрения:

-Кто из лидеров чемпионата, ведя в счете, моментально садится в оборону, а кто продолжает атаковать?
-Созданная и допущенная ожидаемая угроза (xThreat)
-Хвича все еще лучший дриблер РПЛ?
-Какая команда наиболее эффективна в прессинге?
-Игроки, проявившие себя с точки зрения продвижения мяча
-Какие 6 клубов РПЛ доводят хотя бы половину своих владений до трети соперника?
-Три команды с самыми высокими линиями обороны
-Лидеры среди игроков по количеству deep entrances

Если вы хотите поддержать проект, сделайте репост и подпишитесь на наш Patreon, ссылка patreon.com/markstats

График демонстрирует соотношение побед и поражений в индивидуальных дуэлях команд АПЛ с разбивкой по зонам

Дуэлями мы считаем попытки отбора, фолы, верховые единоборства и обводки, подборы и перехваты не учитываются

Вулверхэмптон лидирует по проценту выигранных индивидуальных противостояний (57%). Много побед “волкам” принесли дуэли в атаке на левой стороне поля (зоны 7, 10, 13, 16). На этом фланге в новом сезоне располагается Адама Траоре, который, благодаря своей технике и атлетизму, выиграл 89% единоборств

Арсенал проиграл 10 из 17 дуэлей в центре своей штрафной (зона 2) - худший результат среди всех команд лиги

Возглавляющий турнирную таблицу Тоттенхэм имеет самый низкий процент побед (44%) в АПЛ. Особенно много противостояний проигрывается справа в обороне, где играет молодой Джафет Танганга, уступивший в 61% случаев

Стандартное в таких случаях предупреждение об очень маленькой выборке данных

Ссылка на оригинал картинки

patreon.com/markstats

Модель Expected Goals On Target (xGOT) для оценки вероятности гола использует все те же параметры, что и традиционная xG, но, кроме того, учитывает дополнительную информацию о том, куда именно был направлен мяч

xGOT входит класс post-shot моделей, использующих характеристики, появляющиеся у удара только после его совершения. Классическая же Expected Goals - это pre-shot модель, она оперирует только той информацией, которая была известна до момента удара

Интересно сравнивать значения pre- и post-shot моделей для одних и тех же наборов данных. Это позволяет, например, оценить увеличил ли игрок своим исполнением вероятность забить или, наоборот, уменьшил

Для примера рассмотрим гол Сона в ворота Ман Сити в первом туре АПЛ. Классическая модель xG учла игровую ситуацию, точку откуда был нанесен удар и оценила вероятность забить в 2%, но, с учетом исполнения, вероятность возросла до 21%

В следующих постах мы сравним xG и xGOT игроков на длинной дистанции

patreon.com/markstats

Совместно с Roaming Playmaker мы продолжаем работать над сервисом Polar Bear, который позволяет визуализировать перформанс любого игрока из топ-5 и сравнить его с другими, выступающими на похожей позиции

Список новых возможностей, которые теперь поддерживает Polar Bear:
- данные по игрокам из топ-5 начиная с 2017 года
- режим сравнения с возможностью выбора интересующего вас сезона для каждого из игроков
- имена игроков в списке дополнены информацией о команде

Каждый сектор окружности представляет собой одну метрику, цветами выделены три группы характеристик: “оборона”, “атака” и “владение”. В прямоугольниках значение параметров в пересчете на 90 минут. Радиус сектора показывает перцентиль, в который попадает игрок, чем шире фигура - тем лучше. Данные берутся с FBRef и обновляются раз в неделю

Сервис Polar Bear абсолютно бесплатный, но мы будем рады, если вы рассмотрите возможность поддержки проекта. Купить кофе разработчикам можно по ссылке

Как и было обещано, мы рассчитали влияние качества исполнения ударов на изменение вероятности забить гол для дистанции более чем один сезон

“Мастерство исполнения” - это разница между прогнозами моделей xGOT и xG для всех ударов, поделенная на их количество. Если полученное число положительное, значит игрок в среднем увеличивает вероятность забить, отрицательная - уменьшает. Пенальти и штрафные удалены из выборки, для удара мимо ворот xGOT равен нулю

Среди рассмотренных игроков лучший показатель качества исполнения имеет Лионель Месси. И это даже без учета ударов со штрафных. Такая большая разница между xGOT и xG заработана благодаря уникальному умению наносить точные удары с неочевидных позиций, среднее значение xG одного удара меньше только у Мэйсона Гринвуда

Важно отметить, что модель xGOT не учитывает положение голкипера в створе. Поэтому, для некоторых типов ударов прогноз может быть заниженным. Например, для завершений прямо по центру в пустые ворота

patreon.com/markstats