Nell'era della tecnologia avanzata, il calcio non è più solo una questione di talento e allenamento. La Data Analysis, in particolare, è una pratica che utilizza metodi statistici e tecniche di analisi dei dati per ottenere informazioni dettagliate e approfondite sulle prestazioni delle squadre, dei giocatori e delle partite di calcio. Sta diventando una componente cruciale che potrebbe determinare il successo o il fallimento di una squadra.
Scopriamo di più!
Data Analysis: gli indici statistici rivoluzionano il gioco
La Data Analysis applicata al calcio consiste nlll'uso di dati statistici e algoritmi funzionali al miglioraramento delle prestazioni di una squadra. Le metriche analizzate possono variare da statistiche di base come possesso palla e passaggi riusciti, a concetti più avanzati come expected goals (xG) e network analysis dei movimenti dei giocatori in campo. Questi dati sono utilizzati per affinare la preparazione atletica, ottimizzare le formazioni e sviluppare strategie di gioco più efficaci. Ecco un breve elenco delle ragioni che rendono l'analisi dei dati di grande importanza nel calcio:
- Performance dei giocatori: l'analisi dei dati aiuta ad esaminare le prestazioni individuali dei giocatori. Questo può includere statistiche come i gol segnati, gli assist, i passaggi chiave, la precisione nei passaggi, il possesso palla, i tiri in porta e molto altro.
- Performance della squadra: i dati possono essere utilizzati per valutare le prestazioni complessive di una squadra. Ciò può includere statistiche sulla strategia di gioco, la distribuzione del possesso palla, le aree del campo in cui una squadra è più efficace e altre metriche che aiutano gli allenatori a prendere decisioni tattiche informate.
- Analisi avversaria: gli allenatori utilizzano l'analisi dei dati per studiare le squadre avversarie. Questo può includere modelli di gioco, punti di forza e debolezze degli avversari.
- Previsione dei risultati: l'analisi dei dati può essere utilizzata per sviluppare modelli predittivi che cercano di prevedere l'esito delle partite basandosi sulle prestazioni passate delle squadre e dei giocatori.
- Scouting dei giocatori: le squadre utilizzano l'analisi dei dati per identificare giovani talenti. Questa analisi può aiutare a individuare giocatori con determinate abilità che si integrano bene nella filosofia di gioco di una squadra.
- Monitoraggio delle prestazioni e allenamento: I dati possono essere utilizzati per monitorare la forma fisica dei giocatori e regolare i programmi di allenamento di conseguenza. L'analisi dei dati può anche aiutare a prevenire infortuni identificando schemi nelle prestazioni dei giocatori che potrebbero indicare un rischio maggiore di lesioni.
Chi è e cosa fa il Football Data Analyst
Il Football Data Analyst è un professionista che applica tecniche di analisi dei dati per valutare le performance sia individuali che di squadra. Il suo lavoro va oltre la semplice raccolta di statistiche; comprende anche l'interpretazione di dati complessi per fornire strategie tattiche e operative agli allenatori e ai giocatori. Essi utilizzano una varietà di strumenti software per raccogliere dati che vanno dai movimenti dei giocatori, passaggi effettuati, tiri in porta, fino all'analisi dello stile di gioco dell'avversario.
Come si diventa Football Analyst
Per diventare un Football Analyst, è necessario avere una solida base in statistica, programmazione e, naturalmente, calcio. Molti analisti iniziano con un background accademico in materie come statistica, ingegneria dei dati o scienze dello sport. Inoltre, la familiarità con software come R, Python e sistemi di visualizzazione dei dati come Tableau sono fondamentali. Corsi e certificazioni specifici nel campo della Data Analysis applicata allo sport stanno diventando sempre più popolari.
Match Analysis E Data Analysis: qual è la differenza
Mentre entrambe le pratiche forniscono un quadro dettagliato delle prestazioni in campo, la Match Analysis è più focalizzata sull'analisi di una singola partita o serie di partite. La Data Analysis, d'altro canto, offre una visione più ampia e può includere dati storici e tendenze a lungo termine. In altre parole, la Match Analysis potrebbe dire perché una squadra ha perso una specifica partita, mentre la Data Analysis potrebbe rivelare modelli su come migliorare nel corso di una stagione.
Data Analysis: gli indici statistici più usati nel calcio
Nella Data Analysis applicata al calcio, vi sono numerosi indici statistici che aiutano gli analisti, gli allenatori e i giocatori a comprendere meglio il flusso del gioco e le prestazioni individuali e di squadra. Ecco alcuni degli indici più comunemente utilizzati.
1 Expected Goals (xG)
L'indice Expected Goals (xG) è forse uno dei più conosciuti. Esso quantifica la probabilità che un tiro vada in porta e si trasformi in gol, basandosi su variabili come la posizione del tiro, la distanza dal gol e il tipo di assist ricevuto. È un ottimo modo per valutare tanto le prestazioni offensive quanto difensive.
2 Expected Goals on Target (xGOT)
L'indice Expected Goals on Target (xGOT) è una variante dell'xG che considera solo i tiri che effettivamente raggiungono la porta. Fornisce una misura più precisa della qualità dei tiri e della prestazione dei portieri.
3 Passes per defensive action (PPDA)
Il PPDA (Passes per defensive action) è utilizzato per analizzare la pressione esercitata da una squadra quando non è in possesso di palla. Un valore basso indica una pressione alta, mentre un valore alto suggerisce una tattica più difensiva.
4 Buildup Disruption Percentage (BDP)
Il Buildup Disruption Percentage (BDP) misura l'efficacia di una squadra nel rompere le costruzioni offensive avversarie. Un valore elevato di BDP indica una squadra che è efficace nel riguadagnare il possesso di palla durante le fasi di costruzione dell'avversario.
5 Field Tilt
Il Field Tilt è un indice che mostra dove si svolge principalmente l'azione durante una partita, fornendo indicazioni su quale squadra sta controllando il campo.
6 Expected Threat (xT)
L'Expected Threat (xT) è un indice relativamente nuovo che valuta la potenziale pericolosità di ogni azione in campo. Più alto è l'xT, maggiore è la probabilità che l'azione porti a una significativa opportunità di gol.