Калькулятор расчета монолитного плитного фундамента тут obystroy.com
Как снять комнату в коммунальной квартире здесь
Дренажная система водоотвода вокруг фундамента - stroidom-shop.ru
Home » Английская премьер-лига » Статьи » Аналитика футбола: как дата-сайентисты дают новый взгляд на игру

Аналитика футбола: как дата-сайентисты дают новый взгляд на игру

Аналитика футбола: как дата-сайентисты дают новый взгляд на игру

Аналитика футбола: как дата-сайентисты дают новый взгляд на игру

Кирилл Серых, автор блога «Laptop Coach», дата-сайентист в Sportec Solutions и тренер юношеской команды U17 в берлинской «Тасмании», рассказывает, какое значение приобрела аналитика в индустрии футбола, как собираются и анализируются данные по игрокам и событиям на поле, а также о навыках, необходимых дата-сайентисту или аналитику для работы с футбольной командой. А Владимир Герингер, автор блога «Футбол в цифрах» и выпускник курса «Data Scientist» образовательной компании «Нетология» делится своим опытом работы с данными в своём проекте.

Какую пользу приносит аналитика данных футбольной команде и почему дата-сайентистов держат в секрете

Кирилл Серых:

Анализ данных с каждым годом становится всё более неотъемлемой частью футбола. Так, довольно весомый вклад в победы «Ливерпуля» в 2018-2020 годах сыграли не только тренерское мастерство и новаторство Юргена Клоппа, но и отличная работа Data Science отдела под руководством Иана Грэма. Грэм сумел найти общий язык с тренерским штабом и сыграть большую роль в формировании команды и анализе игры на протяжении последних сезонов.

Классический подход, когда матч воспринимается через призму видения тренера или скаута, зачастую упускает многие вещи, происходящие на поле и является всё же субъективной оценкой. Анализ данных же призван дополнить эту оценку и дать объективные выводы и по каждому игроку, и по командным действиям в целом.

Многие команды не выносят на широкую публику информацию об устройстве своих отделов по Data Science. Например, в бундеслиге Германии играет 18 команд. И мне известны всего 6 из них, в которых есть хотя бы один Data Scientist. В Английской Премьер лиге (АПЛ) и Чемпионшипе (2 главные лиги Англии) такие отделы есть практически у всех. Поэтому то, насколько распространена аналитика в футболе, сильно зависит от страны, футбольного клуба или чемпионата.

«Что касается ситуации в России, то говорить о неком институте Data Science или отраслевых стандартах аналитики в российском футболе пока не приходится. Тем не менее, Data Science и анализ данных – это одна из самых горячих и бурно развивающихся индустрий 21 века, инструменты которой в большей степени применяются в бизнесе. Футбол – это тоже своего рода бизнес, и не маленький. Поэтому клубы безусловно будут смотреть в сторону современных подходов к анализу данных, накапливать экспертизу, выстраивать бизнес-процессы в этом направлении», — рассказывает Владимир Герингер.

Такая секретность связана с тем, что детальный анализ данных даёт возможность получить преимущество команде в том или ином аспекте. Как раз одной из причин успеха «Ливерпуля» была разработка и верное использование математических моделей игры, опережающих на тот момент практически все существующие. Например, они внесли большой вклад в их скаутинг – аналитики «Ливерпуля» подобрали максимально подходящих Клоппу по стилю и принципам игры игроков, что помогло построить одну из лучших команд 2010-ых.

Данные дали «Ливерпулю» конкурентное преимущество несколько лет назад, и чтобы не отставать от лидеров, клубы выделяют все большие бюджеты на data-related сотрудников. Это конкурентное преимущество крайне важно в спорте.

Можно провести параллель финала ЧМ-1952, где играли Германия и Венгрия – простой пример с бутсами. Венгры подходили к матчу в статусе фаворита, и несмотря на счёт 2:2 к середине второго тайма, доминировали в матче. Но в это время пошёл дождь, и экипировщик сборной ФРГ Ади Дасслер (один из основателей фирмы Adidas) настоял поменять обувь и надеть бутсы с более длинными шипами. Это позволило им меньше скользить на поле, более эффективно участвовать в единоборствах и в итоге выиграть 3:2, забив в конце матча. После этого обувь со сменными шипами стала стандартом индустрии на следующие десятилетия. Поэтому каждый раз, когда появляется инновация, дающая преимущество, глупо не использовать её в команде.

Сколько аналитиков работает на команду и какие данные они ищут

Кирилл Серых:

Количество аналитиков в команде варьируется от страны, уровня и финансовых возможностей клуба. Например, в «Барселоне» весь отдел, связанный с обработкой и анализом данных, включает 17 человек. Сюда входят глава отдела аналитики, 6 дата-сайентистов, которые занимаются математическим моделированием; 9 аналитиков данных, которые интерпретируют данные и на их основе предлагают или вносят правки в модели (параллельно эти же люди могут заниматься анализом видео и тактическими наработками); 1 IT-специалист (IT-администратор), ответственный за техническую инфраструктуру.

Такой мощный состав отдела аналитики – редкость для большинства даже крупных футбольных клубов. Однако, по моим наблюдениям, условный футбольный клуб из топ-7 чемпионатов в худшем случае имеет хотя бы одного аналитика. Конечно, это экстремальный случай, ведь человеку приходится совмещать анализ данных с тактическими разборами и подготовкой видео, но всё же это минимальная база. Со временем её можно наращивать за счёт большего количества аналитиков и дата-сайентистов, собственных технологических решений и инфраструктуры.

Что конкретно делают дата-сайентисты и аналитики

Кирилл Серых:

Допустим, перед отделом аналитики стоит задача проанализировать игру команды соперника. Для этого просматриваются последние несколько игр – от трёх и более в зависимости от размера отдела и технологических решений, имеющихся в клубе. В процессе аналитики изучают, какие тактические расстановки и игровые наработки использовались соперником.

Общаясь с аналитиками, дата-сайентист может получить задачу на поиск определённых особенностей построения игры. Например, найти все моменты, когда отдается передача форварду за спину или атака проходит после проникающей передачи из глубины через один из флангов. Подобные оговоренные моменты находятся, сохраняются в виде xml-файлов и интегрируются в платформы, используемые аналитиками для анализа видео. Это очень сильно экономит время аналитикам.

Также дата-сайентиста могут попросить найти закономерности в действиях игроков и команды в целом: построить карты кластеров пасов, определить тактические схемы команды и их изменения во время игры или проанализировать механизм принятия решений вратарем в ситуациях 1-на-1.

Помимо этого, дата-сайентист должен анализировать и внедрять новые метрики, позволяющие сделать более детальный анализ. На практике их слишком много, и чтобы перечислить их все, понадобится написать отдельную статью. Самая простая и известная – xG (expected goals), оценивает вероятность гола после удара. Например, Лионель Месси бьёт по воротам соперника с 25 метров левой ногой под углом к воротам в 45 градусов, в радиусе 3 метров его окружают три защитника, а вратарь стоит на расстоянии 17 метров от игрока. Какова вероятность, что Месси забьёт гол?

Одна из самых продвинутых метрик в футбольной аналитике, внедрённая в футбол из NBA аналитическим отделом «Барселоны», – это EPV (Expected Possession Value) или ожидаемая ценность владения. Это оценка того, забьёт ли команда следующий гол. При оценке учитывается информация о расположении игроков в данном моменте. Предполагается, что у игрока есть три действия, которые можно совершить с мячом – провести мяч в какую-либо точку поля, отдать пас или ударить. Используя различные математические модели и модели машинного обучения как для расчёта факторов, влияющих на полезность принимаемого решения (например, уровень оказываемого прессинга на игрока с мячом), так и вероятности этих трёх действий, даётся оценка того, забьёт ли гол та или иная команда.

Кто и как собирает данные об игроках и событиях матча

Кирилл Серых:

Сейчас все футбольные данные можно грубо разделить на 2 вида – трекинговые и событийные. Трекинг – это координаты всех игроков на футбольном поле, собранные с частотой от 10 до 50 кадров (строк с координатами) в секунду. Эти данные собираются либо с помощью сертифицированных GPS-датчиков, либо на стадионах ставят специальное оборудование – камеры высокого качества, картинка с которых обрабатывается алгоритмами распознавания объектов, после чего выдаются координаты игроков и мяча.

Во втором случае футбольная лига даёт специальное разрешение на использование этого оборудования во время игры. Например, в Германии обработкой видео и сбором трекинговых данных занимается шведская компания ChyronHego, а дочерняя компания DFL (Немецкая Футбольная Лига, аналог Российской Премьер-Лиги) Sportec Solutions занимается их анализом по играм 1 и 2 Бундеслиги. Также Sportec Solutions собирает событийные данные – информацию о каждом событии, происходящем на поле (пас, удар, перехват мяча, гол). Этим вручную занимается операционный отдел. После этого аналитики оценивают полученные результаты и дают тренеру и игрокам рекомендации для повышения эффективности игры.

Способ сбора данных зависит от конкретного футбольного клуба. В Германии клубы 1 и 2 Бундеслиги получают доступ к данным Sportec Solutions по умолчанию. Кроме того, компания предлагает несколько BI-приложений, позволяющих получать и анализировать информацию как в режиме реального времени, так и до и после матча.

Но информацию по другим лигам, что может быть полезно в том же скаутинге, клубам приходится покупать у сторонних компаний – дата-провайдеров. Помимо доступа к сырым данным эти компании предлагают специальный софт, позволяющий анализировать уже агрегированную статистику и использовать анализ видео. Клубы не всегда раскрывают информацию о том, чьими клиентами они являются.

Некоторые клубы, как тот же «Ливерпуль» пытаются собирать данные самостоятельно: мерсисайдцы купили французский стартап SkillCorner, чей главный продукт – сбор трекинговых данных по бродкастингу. Однако их методика измерения не даёт 100% точности, потому что ТВ-картинка не охватывает большую часть поля и игроков и полученных данных пока что не хватит, чтобы качественно откалибровать модели экстраполяции движения игроков и мяча. Клуб довольно долго не давал информацию о покупке стартапа, хотя в индустрии ходили слухи, что они хотят собрать как можно больше трекинговых данных по разным лигам своими силами.

Также буквально на днях один из провайдеров данных StatsBomb анонсировал релиз StatsBomb360 – более расширенный набор событийных данных, включающий не только координаты игроков, участвующих в событии, но и координаты всех игроков на поле в этот момент. По утверждению компании, этот набор даёт от 85 до 90% информации от полного сета трекинговых данных. На мой взгляд, это достаточно спорное утверждение, требующее детального рассмотрения этих данных. Однако на данный момент это действительно большой шаг внутри индустрии. Неудивительно, что одним из их первых клиентов стал «Ливерпуль».

Качество и объём покупаемых данных зависит от бюджетов клубов на подобные расходы. Их стоимость варьируется в зависимости от чемпионата и качества данных. Например, два года назад я покупал данные у компании WyScout по голландской лиге, и API-доступ к событийным данным стоил 3600 евро в год. А покупка данных у таких компаний как Opta Pro может стоить от 60000 до 80000 евро в год.

«В России тоже существуют аналитические компании и агентства, которые предоставляют разрозненные данные для футбольных клубов, игроков и тренеров. В основном это данные о здоровье и физической форме игроков или описывающие индивидуальные технико-тактические действия. Чаще всего речь идёт о простых таблицах Excel, куда селекционеры, скауты и аналитики вносят информацию об игроках, которых они посмотрели по метрикам. А кто-то до сих пор делает записи в тетрадь», — говорит Владимир Герингер.

В целом по индустрии собирать унифицированные качественные данные пока ещё сложно. Те же события по одному матчу у разных провайдеров могут иметь расхождения в несколько метров и секунд в зависимости от компании. Собрать унифицированные трекинговые данные ещё сложнее, как минимум, с юридической точки зрения. Например, в Германии только ChyronHego имеет доступ к установке своего оборудования, и данные по Бундеслигам доступны только немецким клубам. Если даже на это закрыть глаза, то так как объём трекинговых данных для одного матча (3,6 миллиона строк для частоты 25 кадров в секунду против 1600-1800 событий за матч в среднем), то «шум» или погрешности этих данных гораздо сложнее устранить. И нужно не забывать о том, что трекинг собирается разными методами в разных лигах.

Лысая голова вместо мяча или почему искусственный интеллект не всесилен

Кирилл Серых:

Мне кажется, что сейчас проще всего зайти в индустрию футбола со стороны компьютерного зрения (computer vision), а именно для футбола это технологии распознавания объектов на видео. Большинство компаний сейчас даёт доступ только к двум координатам. То есть футбольное поле представляется двумерным объектом, по которому передвигаются точки. Конечно, было бы интересно получить третью координату – как высоко летит мяч, каким было положение тела игрока в пространстве во время действия. Это сложно в реализации, и качество зачастую очень низкое. Хотя и Sportec Solutions, и Statsbomb всё же имеют эту третью координату как минимум для мяча.

Не так давно во время футбольного матча искусственный интеллект, встроенный в камеры распознавания объектов, принял лысую голову арбитра за мяч. Это привело к тому, что зрители в реальном времени всю игру наблюдали за передвижением не мяча по полю, а арбитром, который бегал в нескольких метрах от происходящего.

Дело в том, что во время игры оборудование для сбора данных предоставляется разными компаниями, и качество этого оборудования тоже разное. В данном случае матч снимали на очень простые камеры Veo, состоящих всего из двух линз: одна смотрит в левую часть поля, другая – в правую. Далее камера синхронизирует две полученные картинки, и получается панорама происходящего. Так как качество оборудования хуже по сравнению с тем, которое используют во время серьёзных чемпионатов, и камер было всего две, то произошел подобный казус.

Для сравнения, в Германии ChyronHego ставит от 16 до 20 камер на каждый обслуживаемый стадион. Такое количество оборудования обеспечивает гораздо более высокую точность картинки.

Какие инструменты необходимы специалисту по аналитике

Кирилл Серых:

Дата-сайентисту для работы нужны навыки программирования в Python. Он применяется в построении всех моделей, связанных с машинным обучением. Это основной язык, на котором пишут алгоритмы большинство дата-сайентистов. Python также используется в подготовке дашбордов с помощью Dash. Хотя некоторые специалисты предпочитают программировать приложения в JavaScript.

Python также очень часто используется при визуализации данных. Но иногда приходится применять JavaScript, так как некоторые визуализации проще строить в библиотеке d3. Иногда Python’y предпочитают язык R, так как большинство библиотек с открытым доступом к футбольным данным адаптированы как под Python, так и под R. Выбор одного из этих двух языков – вопрос индивидуальный. Например, 95% своего времени я работаю в Python, а R и JavaScript использую для небольших задач.

Для работы с базами данных специалисту требуется также знание SQL и небольшие навыки работы с API – понимать структуры запросов / ответов, разницу в методах доступа (get, post, delete) и прочие базовые вещи для получения доступа к информации. Опыт работы с облачными системами (AWS, GCP) также будет не лишним, так как всё большее количество клубов переходит на хранение информации и построение пайплайнов в этих сервисах.

Как происходит работа с данными на примере проекта «Футбол в цифрах»

Владимир Герингер:

«Футбол в цифрах» – это некоммерческий проект трёх энтузиастов, неравнодушных к футболу и аналитике данных. Мы собираем данные из открытых источников о различных турнирах и формируем по ним единую базу данных.

В российском футболе давно наметился негативный тренд – уже не первый сезон наши команды не могут показать хороших результатов в еврокубках, а сборная с трудом зарабатывает очки в международных соревнованиях. Мы считаем, что все проблемы начинаются ещё на этапе воспитания молодых футболистов. Так у нас родилась идея собирать и анализировать данные по юношеской футбольной лиге (ЮФЛ), чтобы понять, в каком состоянии находится наш юношеский и молодёжный футбол – основные стадии становления будущих профессиональных футболистов.

Проанализировав данные в комплексе, мы хотим понять основные закономерности и реалии подготовки подрастающего поколения, а самое главное – выработать эффективные решения для развития и улучшения игры российских команд.

Как мы работаем с данными

Владимир Герингер:

Обычная цепочка работы с данными: сбор данных –> обработка данных –> создание базы данных (Vertica, MySql и др.) –> BI-оболочка (Tableau, Power BI, Qlik) –> Machine Learning (Python, R).

Одним из подходов, который я и моя команда используем в проекте, является data-blending – мы объединяем данные из различных источников, чтобы собрать максимальный набор метрик и измерений для построения сквозной аналитики. То есть собираем данные из различных открытых источников и агрегируем их в единую базу данных, которая является ядром нашего проекта.

После сбора мы обрабатываем и очищаем данные. Далее они загружаются на сервер, и мы визуализируем эти данные в интуитивно понятной и удобной оболочке Tableau. Только после этого происходит обучение математических моделей для поиска ответов на разные вопросы и проверки гипотез.

На текущий момент мы собираем и обрабатываем данные о результатах и расширенной статистике матчей, антропометрические данные футболистов, индивидуальные технико-тактические действия игроков, плюс некую персонализированную информацию по клубам и футболистам, которая позволяет дополнить и расширить возможности для аналитики.

На этапе сбора и парсинга данных мы используем Python, в частности библиотеки BeautifulSoup и Selenium:

Далее с помощью Pandas формируем данные в файл определённого формата и структуры, которая поможет в дальнейшем рассчитать необходимые метрики:

В итоге мы получаем подготовленную колоночно-строчную таблицу, на основании которой можно визуализировать данные или обучать модели.

Сейчас наша база данных состоит из 65 столбцов и более 3 млн. строк – здесь собраны данные, начиная с 2015 года по Лиге Чемпионов, Лиге Европы, российской премьер лиге (РПЛ), молодёжной премьер-лиге (МРПЛ) и юношеской футбольной лиге (ЮФЛ). А также английской АПЛ, французской Лиги-1, итальянской Серии А, немецкой бундеслиги, испанской Примере. В базе данных содержится подробная информация и система метрик по более чем 18 000 футболистов, 1 800 тренеров и сотрудников штабов команд и 650 судей.

Такой подход к работе с данными позволяет сравнивать чемпионаты и страны между собой и в целом понимать, на каком уровне находится российский футбол.

Пример одного из наших исследований:

Ситуация:

Обучаясь на курсах скаутов и общаясь с представителями различных клубов и академий, я неоднократно слышал, что при селекции в детско-юношеском футболе рост игрока имеет самое главное значение. Например, при отборе мальчиков на позиции вратаря, центрального защитника или нападающего, тренеры знакомятся с их родителями, бабушками и дедушками, чтобы понимать, насколько высокими они вырастут.

Проверка гипотезы:

Нам стало интересно проверить гипотезу: действительно ли антропометрия игроков, а именно рост, имеет большое значение для эффективной игры футбольной команды.

Проанализировав данные из открытых источников, мы на цифрах доказали, что в таком подходе к селекции нет абсолютно никакой корреляции между ростом нападающих и количеством забиваемых голов. Также как и между ростом защитников и вратарей и количеством пропускаемых голов. Анализ проводили по молодёжной премьер-лиге (МРПЛ), в которой играют футболисты 2002-2005 года рождения:

На первом графике из Tableau три оси:

  • х – голы забитые командой;
  • y – средний рост команды;
  • размер ба́бла (bubble) – количество голов, забитых на 1 футболиста команды (метрика эффективности).

Tableau пока не умеет рассчитывать коэффициент корреляции Пирсона, который показывает, есть корреляция или нет, но даёт близкий показатель – R-squared. Если извлечь квадратный корень из R-squared, мы получим коэффициент Пирсона. Поэтому для оценки наличия или отсутствия корреляции достаточно взглянуть на график и проанализировать, как расположены ба́блы и линия тренда. Метрика R-squared, равная практически нулю, сигнализирует о том, что между забитыми центральными нападающими (ЦН), левыми нападающими (ЛНП) и правыми нападающими (ПНП) голами и ростом игроков нет никакой корреляции.

Так, у «Академии Коноплева» игроки группы атаки идут вторыми по среднему росту – около 183 см. По итогам первого круга сезона 20/21 они забили всего 2 гола. А «Динамо», наоборот, имея в составе атакующих игроков со средним ростом 176 см, забили 17 голов, что является вторым местом по результативности.

На следующем графике ищем ответ на вопрос, есть ли смысл иметь в оборонительной линии «гигантов»:

По идее здесь ожидается обратная корреляция: чем выше защитники и вратарь, тем меньше голов они пропускают. Но, судя по графику, такой зависимости тоже нет.

Может показаться, что «Локомотив» и «Зенит», которые пропустили меньше всех (по 5 голов по итогам 1-го круга сезона 20/21) и имеют в составах «оборонцев» со средним ростом 186,5 – 187,5 см, подтверждают наличие зависимости между ростом и количеством пропущенных голов.

Однако смотрим на другие клубы: «Тамбов» (средний рост игроков оборонительной линии – 189,5 см, 35 пропущенных голов), «Академия Коноплева» (средний рост – 187,5 см, 38 пропущенных голов) и «Чертаново» (средний рост – 186,5 см, 40 пропущенных голов). Смотрим также «Краснодар», «Сочи» и «ЦСКА» (средний рост – ниже 183 см, при этом они пропустили менее 15 голов). Так мы получаем R-squared, стремящийся к нулю, и практически горизонтальную линию тренда. Это подтверждает, что погоня тренеров за игроками с определённой антропометрией бессмысленна и рост футболистов не влияет на эффективность игры.

Как стать дата-сайентистом в индустрии футбола

Кирилл Серых:

Чтоб войти в индустрию футбола на позицию дата-сайентиста в первую очередь нужно иметь определённые навыки:

  • уметь программировать и визуализировать данные;
  • разбираться в алгоритмах и технологиях, которые уже используются в индустрии;
  • искать погрешности в данных и придумывать новые / улучшать старые метрики;
  • вливаться в футбольное комьюнити и как можно больше показывать свои наработки в анализе футбола.

При этом необязательно иметь профильное образование в программировании или Data Science. Например, я окончил факультет экономики и финансов. Работая в KPMG, я посетил организованную компанией конференцию по технологиям в футболе. Так как мне нравились исследования данных и футбол, я решил перейти из финансов в Data Science в футболе.

Первые полтора года я занимался изучением индустрии. В первую очередь подписался на блог Никиты Васюхина «Блокнот» (аналитик «Рубина», работал в «Зените»), изучал англоязычные сайты по теме и твиттеры иностранных футбольных аналитиков. Живя и работая в Германии, я посещал европейские конференции и футбольные матчи, знакомился с людьми из индустрии. Так на одном из матчей в Голландии мне удалось пообщаться с Леонидом Слуцким, который посоветовал мне закончить тренерские курсы. Сейчас у меня тренерская категория C. Как ассистент тренера я работаю с юношеской немецкой командой U17 в берлинской «Тасмании» – команде Оберлиги (5 немецкая лига).

Опыт тренерства даже на таком уровне помогает лучше понимать, как происходит работа с игроками, как тренировать их с учётом анализа данных и как тренер может смотреть и использовать данные. В этой команде мы не применяем сложные технологии. Я снимаю каждую игру на простую камеру Veo и после отсматриваю тренировки и матчи, делаю нарезки видео, выявляю закономерности, подсчитываю руками очень базовые и простые данные по ударам, пасам, отборам, потерям и формирую рекомендации по улучшению игры футболистов.

Поворотным моментом в карьере дата-сайентиста для меня стало участие в хакатоне, проводимым DFL в 2020-м году, на котором мы с партнёром придумали метрику, позволяющую оценить, насколько правильно действовал вратарь в той или иной ситуации. После этого меня пригласили на должность Football Data Scientist в Sportec Solutions.

Аналитика матчей и ставок на футбол

Каждый человек, заключающий пари с букмекером, рассчитывает на выигрыш. Однако не более 5% от общего числа капперов зарабатывают беттингом. Чтобы попасть в эти заветные 5%, игрок должен уметь оперативно получать максимум информации о предстоящем матче, выбирать только те данные, которые по-настоящему могут оказать влияние на исход и, разумеется, делать правильные выводы. Другими словами, плюсовые ставки на футбол – это, прежде всего, аналитика.

Основные принципы успешного анализа матча

Профессиональными бетторами не становятся за неделю или пару месяцев. На понимание всех процессов и особенностей плюсовых ставок уходят сотни и тысячи часов практики. При этом пробовать себя в качестве каппера лучше на специальных тренажерах, имитирующих работу букмекерской конторы или при помощи демо-счета. Это позволяет не допустить финансовых потерь. Также не стоит забывать про статистику, ведь она представляет собой кладезь знаний, без которых не получится регулярно заказывать выплаты у букмекера.

На что обратить внимание

Грамотный анализ ставок на футбол нельзя назвать сложным занятием, каким его обрисовывают различные эксперты. Главное – понять, на какие факторы обращать внимание и какие выводы из них следуют. После составленного сотого прогноза выбор верного исхода будет занимать не так много времени, ведь уже будет понятно, что брать в расчет, а что мешает принятию верного решения.

Составы команд

Анализ ставок на футбол логично начинать с изучения стартовых составов. Если вне заявки оказался, к примеру, фланговый защитник, исправно «бетонирующий» оборонительную линию, велика вероятность, что из его зоны последуют опасные навесы и передачи. Стоит проанализировать и скамейку запасных. Там находятся футболисты, способные удержать нужный счет или переломить ход игры при необходимости.

Актуальную информацию о текущих стартовых составах можно найти на официальном сайте интересующего футбольного клуба или на таких популярных платформах, как Sports.ru, Lineuptoday.com. или Footboom.com. Как правило, точные сведения о футболистах, которые выйдут на поле становятся известны за 2-4 часа до стартового свистка.

Степень важности матча

Перед тем как анализировать матчи для ставок на футбол, нелишним будет убедиться, что этот анализ имеет смысл. Профессиональные игроки редко заключают пари на товарищеские игры или матчи, результат которых не имеет значения. В подобных встречах тренеры тестируют новые схемы, подводят резервистов к основному составу, просматривают новичков.

Если от итогового счета зависит что-то важное, например, попадание команды в Еврокубки, то велика вероятность, что футболисты будут заряжены на 100% и будут дорабатывать в каждом игровом эпизоде.

Турнирная мотивация

Чтобы делать плюсовые ставки на футбол, аналитика задач, стоящих перед командой и количество турниров, в которых клуб участвует обязательна. Нередко встречаются ситуации, когда за пару дней до важных Еврокубковых встреч, в национальном первенстве команды выходят в полурезервном составе. Такое было в 32 туре итальянской Серии А, когда СПАЛ одержал победу над «Ювентусом» с его диковинно экспериментальным составом, вызванным ответной игрой в ¼ Лиги Чемпионов, которая состоялась через 3 дня.

Если перед одной командой стоит задача сохранения прописки в высшем дивизионе или попадания в зону Еврокубков, а их соперники уже достигли своих турнирных задач, то велика вероятность победы первых. Например, в 35 туре Серии А, «Ювентус» на домашнем стадионе будет принимать «Торино». Футболисты «Ювентуса» уже чемпионы Италии текущего розыгрыша, а их соперник борется за попадание в групповой этап Лиги Чемпионов или за 6-е место в таблице, дающее право сыграть в квалификации Лиги Европы. Велика вероятность, что победу одержат гости – они более мотивированы.

Текущая форма команд

Анализ ставок на футбол должен учитывать текущую форму футболистов. Если футбольный сезон только начинается, то тяжело понять, кто и на что способен. Игроки только «втягиваются» после предсезонной подготовки, новые футболисты еще адаптируются в команде, тренеры еще экспериментируют с игровой схемой и стартовым составом, перегружая игроков на сбора. В таких случаях рекомендуется ставить на клубы, у которых произошли минимальные изменения в составе.

Проанализировать форму по ходу сезона и сделать правильный выбор проще. Для этого достаточно обратиться к статистическим данным на сайте Transfermarkt.ru в разделе «Статистика клуба». Если интересующий клуб обладает преимуществом по основным статистическим параметрам, то велика вероятность, что и предстоящая игра окажется за ним.

Список травмированных

В футболе есть команды, игра которых сильно зависит от нескольких ключевых футболистов. По ходу чемпионата они могут травмироваться, а адекватной замены им может не найтись, что негативно скажется на результате команды.

Узнать об игроках, которые находятся в лазарете можно на официальных сайтах клубов или на платформе Transfermarkt.ru, где можно найти не только конкретную информацию о травме футболиста, но и ориентировочное время возвращения игрока в основную группу. Для этого нужно последовательно перейти по вкладкам «Турниры» – «Игроки» – «Травмированные игроки».

Ротация состава команды

Клубы, показывающие хорошие результаты вынуждены сражаться на 2-3 фронтах. В связи с этим большое влияние на конечный результат оказывает глубина состава. Если тренер может без ущерба заменить основных игроков стартового состава, то ему не приходится менять рисунок игры. В ситуациях, где по причине травмы, перебора желтых карточек или физической неготовности ключевого футболиста приходится менять на резервиста, следует дважды подумать перед заключением пари.

Как правило, в таких случаях тренер экстренно «перекраивает» тактический рисунок, а футболисты выполняют непривычные для себя задачи. Не стоит напрасно рисковать и делать ставку на команду, у которой проблемы с ротацией состава.

Погода, состояние поля

Еще одним фактором, способным оказать влияние на итоговый счет является погода. Жара снизит скорости, равно как и вязкий от обильных осадков газон. Мокрый от дождя мяч тяжелее зафиксировать даже опытному голкиперу, а значит вероятность тотала больше при дожде возрастает.

Статистика личных встреч

Перед заключением пари беттору необходимо проанализировать личные противостояния встречающихся команд. Это позволит с высокой долей вероятности смоделировать исход и сделать плюсовую ставку. Надо различать игры чемпионата, кубковые встречи и товарищеские игры.

В футболе есть такое понятие, как «неудобный соперник», которому проигрывают даже фавориты, регулярно набирающие очки. Путем изучения личных противостояний можно обнаружить команду, нашедшую «ключик» к обороне конкретного соперника и поставить на нее. В качестве примера можно привести игры «Леганеса» и «Атлетика» из Бильбао. Ставка на «Леганес» с форой (1.5) была бы плюсовой в 5 из 6 пари.

Удобно проводить анализ ставок на футбол по личным встречам на сайте MyScore.ru. Выбрав нужный матч и кликнув на вкладку «H2H», можно увидеть, когда играли между собой соперники, как завершились их встречи, кто из игроков находился в стартовом составе, расстановка и прочее.

Тактические схемы и стиль игры

Большинство тренеров предпочитают использовать одни и те же тактические схемы и определенный стиль на протяжении всего сезона. В качестве примера можно привести Хосепа Гвардиолу, который в каждом клубе, где он работал, предпочитал играть первым номером и держать мяч под контролем. Его оппонентам приходилось и приходится настраивать футболистов играть от обороны и действовать исключительно на контратаках.

Если команды исповедуют оборонительный стиль игры, то велика вероятность небольшого количества забитых голов и победы с минимальным счетом. Чтобы узнать, в какой футбол предпочитают играть оппоненты, необходимо регулярно просматривать игры и посещать сайты с футбольной аналитикой — Understat.com. Выбрав интересующую лигу и клуб, можно получить исчерпывающую информацию о предпочтительной расстановке игроков на поле.

Физическая готовность

Если игроки не готовы на протяжении 90 минут доигрывать эпизод до конца и бежать за каждым мячом, то ставить на победу этой команды – риск. Как правило, подобное имеет место быть в самом начале сезона или при загруженном календаре, например, во время «Boxing Day» в английской Премьер-лиге. За 10 календарных дней футболистам необходимо сыграть 3-4 встречи, что не может не отразиться на физической готовности.

Если встречаются физически измотанный фаворит и готовый к самоотверженной борьбе аутсайдер, можно рассмотреть рынок положительных фор или ставок на двойной исход. При этом профессиональные бетторы предпочитают пропускать подобные события – велик риск случайного гола, на отыгрыш которого может не хватить сил или глубины состава.

Атмосфера внутри команды

Помимо физической составляющей, большую роль играет и атмосфера в клубе. Прохладные отношения или конфликты между игроками в раздевалке приводят к отсутствию взаимопонимания на футбольном поле. Командный дух позволяет на морально-волевых качествах «выгрызать» победы у сильных соперников, а его отсутствие делает победу в игре с аутсайдером крайне тяжелой задачей.

То же самое касается и отношения главного тренера и футболистов. К сожалению, любители российского футбола, в частности, фанаты московского «Спартака» помнят горечь, когда игроки любимого клуба откровенно «слили» сильного тренера.

Реабилитация перед болельщиками

Болельщики — значимая сила в футболе. Бывают случаи, когда команды сенсационно вылетают из Еврокубков или проигрывают заклятым соперникам, что, безусловно, расстраивает и угнетает преданных фанатов. Как правило, на следующие матчи футболисты выходят максимально заряженными на победу и изо всех сил стараются показать красивый и зрелищный футбол.

Пример. Две последние игры мадридского «Реала». В 32 туре «Галактикос» не смогли взять 3 очка у «Леганеса», а в следующей игре красиво разобрались с футболистами «Атлетико» из Бильбао, забив 3 безответных мяча.

Судья матча

Чем меньше видно и слышно судью во время матча, тем лучше он делает свою работу. Есть рефери, которые не могут не свистеть – это их стиль судейства.

Стиль судейства может оказать влияние на содержание игры.

Если, это, например, Хавьер Эстрада Фернандес или Хесус Хиль Мансано, то велика вероятность частых остановок в игре и фиксации мелких фолов. За 17 матчей в чемпионате Испании сезона 2018/2019 года, эти рефери на двоих показали 216 желтых и 11 красных карточек.

Многие бетторы предпочитают изучать особенности судейства конкретного рефери на сайте Footbоom.com. Для этого нужно на главной странице сайта выбрать интересующий чемпионат, а после кликнуть по вкладке «Арбитры».

Взаимоотношения между клубами

Большое влияние на итоговый счет оказывает принципиальность поединка. Если встречаются команды из одного региона или просто «враги» на футбольном поле, то предсказать результат тяжело. В дерби никто не хочет уступать, и игроки будут идти в стыки, не жалея себя и соперника – главное, вырвать победу или не проиграть встречу. Профессиональные бетторы обходят стороной подобные игры и предпочитают ставить на более предсказуемые исходы.

Может показаться, что в подобных матчах хорошим вариантом для ставки является тотал больше желтых карточек. Однако, букмекеры учитывают этот аспект, изначально завышая значение тотала.

Статистические серии

Статистические серии (тренды) также следует учитывать перед заключением пари. Примером являются игры «Манчестер Юнайтед», который после смены главного тренера в декабре 2018 года не проигрывал 11 матчей подряд.

Помимо командных серий, капперы обращают внимание и на индивидуальные тренды футболистов. На момент подготовки этого материала, в испанской Ла-Лиге не на шутку разошелся нападающий мадридского «Реала» Карим Бензема.

В последних 5 играх француз 8 раз огорчал голкипера соперников. Вероятность того, что в следующем туре Бензема продолжит свою голеодорскую серию равна коэффициенту 2.2 (в БК «1хСтавка»), что эквивалентно 45%.

Букмекерские котировки и движение линии

Профессиональные капперы включают в анализ ставок на футбол коэффициенты букмекеров и динамику их изменения. В букмекерских конторах работают целые отделы математиков, высчитывающих вероятность наступления каждого конкретного исхода. Если аналитики ошибутся – букмекер может понести убытки.

Увидеть, как просели или выросли букмекерские котировки можно на сайте MyScore.ru. Для этого необходимо выбрать интересующий матч и нажать на вкладку «Коэффициенты».

Особое внимание следует уделять большим просадкам. Если еще два дня назад, на победу условного «Алавеса» давали коэффициент 4.5, а сейчас не более 2, на этот исход начали ставить много денег. Другими словами, кто-то владеет достоверной информацией о возможном исходе матча.

Полезные сервисы

  • Soccerstats.com. Гигантский объем сведений, который будет полезен при заключении пари на статистику или индивидуальные исходы.
  • Oddschecker.com. Сравнение коэффициентов в разных букмекерских конторах.
  • Understat.com. Отслеживание используемых тренерами тактических расстановок, значение показателя потенциальных голов xG.
  • MyScore.ru. Последние игры, личные встречи, движение букмекерских котировок.
  • Lineuptoday.com. Стартовые составы.
  • Transfermarkt.ru. Информация о травмированных игроках, текущей форме команд, трансферной политики клубов.
  • Footboom.com. Статистика арбитров, количество заработанных игроками желтых и красных карточек, списки бомбардиров и ассистентов.
  • WhoScored.com. Практически все футбольные гики черпают информацию отсюда. Длина паса и его процент точности по конкретному игроку, тепловая карта перемещения футболистов, предпочтительные векторы атак.

Без стоящей аналитики о плюсовых ставках на футбол даже нет смысла рассуждать. Радует, что футбол поддается анализу и этому делу может научиться любой беттор, желающий развиваться и выигрывать у букмекера.

Топ сайтов с результатами и статистикой футбольных матчей

Топ сайтов с результатами и статистикой футбольных матчей

Чтобы зарабатывать со ставок на футбол как можно больше, нужно тщательно анализировать матчи. А чтобы тщательно анализировать матчи, надо перелопачивать много статистических данных. Мы расскажем, где их прячут.

Статистика почти на все случаи жизни: SofaScore

Конкурент популярных MyScore и WhoScored сочетает почти весь функционал обоих сервисов, детальнее собирает и удобнее предоставляет информацию.

Турниры

Собирает статистику из огромного количества стран, сохраняет итоги прошлых сезонов и даёт краткую информацию о турнирах: когда начинаются и заканчиваются, сколько в среднем за игру забивают голов и показывают карточек, как часто бывают ничьи, какое соотношение побед хозяев и гостей, кто лучший бомбардир и ассистент. В турнирной таблице даёт разделить результаты на домашние и выездные.

Команды

Показывает последние результаты команды, подсчитывает количество игроков и процент иностранцев среди них, ведёт статистику голов, забитых в разные временные промежутки матча. Голы могут сортироваться на забитые дома и в гостях.

Игроки

Детально анализирует игру футболистов, выставляет им оценки после матча и даёт отследить их действия: удары в створ, успешные обводки, отборы, потери, передачи под удар, созданные опасные моменты, приведшие к голу ошибки, сейвы, отбитые пенальти, единоборства, в которых на игроке нарушили правила, и много чего ещё.

Информация собирается в отдельную таблицу для игроков, где их можно сравнить по любому критерию. В топовых чемпионатах сервис собирает команды недели.

Матчи

В топовых лигах записывает хронологию событий и рисует график активности команд в разное время, собирает детальную статистику по всей игре и по каждому тайму: удары из-за пределов штрафной, попадания в каркас ворот, обводки, потери и отборы мяча…

Даёт отсортировать результаты команд по домашним и выездным встречам, а также по матчам в конкретном турнире. Показывает в удобной для ставок форме серии игр в очных встречах и в турнире в целом: как долго одна из команд не забивает второй, как давно не выигрывает: обе забьют — ⅞, больше 2,5 голов — ⅝ матчей.

Предлагает в каком-то роде валуйные ставки. Перевод одного из таких примеров: «коэффициент 2,5 означает вероятность победы 40%, но эта команда на самом деле выигрывает в 41% матчей с таким коэффициентом [на свою победу]». Даёт среднее количество жёлтых и красных карточек, которые показывает главный арбитр.

Сайт: sofascore.com. Есть приложения на Android, iOS и Windows. Имеется версия с русским языком, но на него переведено далеко не всё.

Альтернатива: турнирная таблица на MyScore (FlashScore)

Во многих аспектах этот сервис уступает SofaScore, но в нём есть подходящая для ставок турнирная таблица. В ней можно отсортировать команды почти по любому тоталу как в целом по чемпионату, так и только по домашним или выездным матчам.

В турнирной таблице ещё есть сравнение итогов первого тайма и всего матча. Например, благодаря этому можно узнать, как часто команда проигрывает первую половину игры, но выигрывает матч или заканчивает его ничьей.

Сайт: myscore.ru или flashscore.com. Есть приложения на Android и iOS. Сервис хорошо переведён на русский язык, но фамилии игроков даже в топ-лигах иногда латинские.

Альтернатива: статистика команд и арбитров на WhoScored

Этот сайт так же здорово, как SofaScore, анализирует игру футболистов и даже арбитров: количество фолов, карточек, пенальти. Подобным образом WhoScored даёт сравнить команды и составляет рейтинги из тех, кто чаще остальных бьёт по воротам или у какой наибольший процент владения мяча в турнире.

В топовых чемпионатах сервис составляет ориентировочные составы, хотя не всегда точно учитывает отсутствующих игроков, и пишет прогнозы на матчи: даёт краткую статистическую сводку и предлагает подходящую ставку. К концу игры рисует карты: куда летит мяч после ударов, как игроки пасуют, где чаще всего передвигаются.

Угловые и карточки: TotalCorner

Сайт показывает таблицу с количеством поданых и принятых угловых как за весь сезон, так и в среднем за игру или первый тайм. Собирает график, на котором можно визуально сравнить команды, чтобы ставить на или против тех, в матчах с участием которых подают слишком много или слишком мало корнеров.

Кроме того, на нём есть таблица с общим и средним количеством жёлтых и красных карточек. Сайт даёт отсортировать команды по любому критерию или посмотреть на график для сравнения команд, которых наказывают слишком часто или слишком редко.

Травмы, арбитры и что угодно ещё: Transfermarkt

На этом сайте обычно узнают трансферную стоимость и историю переходов игроков, но также он сохраняет историю травм, дисквалификаций и пропущенных матчей и даже не в топовых лигах ведёт подробную статистику арбитров, которых можно отсортировать по числу карточек, удалений и пенальти.

История турниров, лучшие иностранные и самые возрастные бомбардиры, сравнение успехов отцов и сыновей в одном чемпионате, первые результаты команд после смены тренеров — Transfermarkt старается собрать всё о футболе в одном месте.

Сайт: transfermarkt.com. Есть русский язык. Переведён не лучшим образом и не полностью: например, страны, игроки и большинство чемпионатов не локализованы.

Альтернатива: международные матчи арбитров на WorldReferee

Этот сайт не учитывает количество вторых жёлтых карточек, как Transfermarkt, и собирает статистику только о международных матчах арбитров — Лига чемпионов, Кубок Америки, Чемпионат мира, — зато делает это качественно.

Считает общее и среднее количество выданных карточек и назначенных пенальти, о некоторых арбитрах пишет биографию, прилагает факты о скандальных решениях или возможном участии в договорных матчах. Собирает оценки пользователей и прессы о работе судей в конкретных матчах, указывает средний балл. Ведёт рейтинг лучших и худших арбитров в истории или на крупных турнирах.

Продвинутая статистика: Understat

Предлагает сравнить реальные результаты команд с ожидаемыми, используя математическую модель с показателями xG, xGA, xPTS, PPDA и прочими.

Ожидаемые забитые и пропущенные голы, очки, конверсия ударов в голы, количество передач на чужой половине поля до первого оборонительного действия соперника — пока что это не совсем здорово работает в реальном мире, но помогает лучше понять, почему одни команды выигрывают, а другие проигрывают.

Есть турнирные таблицы с реальными и ожидаемыми результатами в топ-5 лигах и РПЛ и графики с ростом отдельных показателей — всё можно смотреть в разрезе всех матчей сезона либо конкретно домашних и выездных.

Understat также даёт проанализировать, насколько эффективны разные виды атак и схемы команд, когда они забивают чаще всего, как точно бьют и с какой скоростью атакуют. Игроков тоже можно сравнить, но пока только в созидании, а не обороне.

Альтернатива: статистика МЛС на American Soccer Analysis

Этот сайт собирает статистику по МЛС, футбольной лиге США и Канады. На нём так много данных, что становится страшно за тех людей, кто им занимается — это какими маньяками нужно быть, чтобы перелопатить, проанализировать и систематизировать столько информации! Зато это лучший образец продвинутой статистики в футболе.

Как пример, на American Soccer Analysis даже есть статистика ожидаемых пропущенных голов голкиперами, в которой оцениваются дистанция всех ударов и процент ударов головой среди них, включая отбитые вратарём. Что-то, а эффективность вратарей показателем xG оценить сложно.

Мы не будем перечислять всё, что можно накопать — это интересно только тем, кто смотрит МЛС и наверняка сам сможет прочитать объяснения на английском. Для таких же людей на сайте публикуют тексты с аналитикой и предсказаниями. Это почти рай.

Альтернатива: предсказания результатов на FiveThirtyEight

Этот сайт по своей собственной методике оценивает вероятность исходов футбольных турниров и отдельных матчей. Например, в Лиге чемпионов можно посмотреть шансы конкретной команды выиграть групповой этап, пройти каждую стадию плей-офф и выиграть финал. В играх, впрочем, дают прогноз только на победу команд и ничью.

Не то чтобы этот ресурс можно было регулярно использовать, но он может пригодиться для долгосрочных ставок в начале сезона или для интереса ради.

Выводы

Общедоступная статистика в футболе не так продвинута, как в некоторых других видах спорта, особенно популярных в Америке. Но она развивается, и на примере SofaScore и American Soccer Analysis можно увидеть, какой будет в ближайшем будущем.

Но даже в наше время есть много сайтов и сервисов, которые собирают достаточно подробную статистику, чтобы мы чаще делали точные ставки и зарабатывали больше денег. Главное — всегда тщательно всё анализировать и пореже рисковать.

Источник https://berza.ru/analitika-futbola-kak-data-sajentisty-dayut-novyj-vzglyad-na-igru/
Источник https://score.ru/analitika-matchej-i-stavok-na-futbol-62079/
Источник https://bukmekerov.net/stati/cool/top-sajtov-s-rezultatami-i-statistikoj-futbolnyh-matchej/

Оставить комментарий

Your email address will not be published. Required fields are marked *

*

Scroll To Top
http://srealt.comhttp://otellook.com