pub

Метрика зависимости команд от своих лидеров. Ди Мария и «МЮ»

3697110390_OQ9nvF0T_o-ANGEL-DI-MARIA-facebook

Коротко: В текущей кампании «МЮ» сильнее всего зависит в атаке от Анхеля Ди Марии.

Развернутый ответ: Пожалуйста, прочтите.

Manchester United vs Queens Park Rangers

Много лет назад единственным статистическим показателем были голы. Затем кто-то подумал, что было бы неплохо отдавать должное и другим показателям, и стали учитывать голевые передачи. Данные прекрасные, но по статистике реализуется всего одна из десяти попыток взятия ворот. Мы непременно потеряем много полезной информации, если будем учитывать только успешные случаи. Почему последний удар нападающего должен влиять на то, будет ли атакующий полузащитник награждён ассистом?

Относительно недавно ситуация значительно улучшилась. Благодаря Opta (другие бренды также доступны) у нас есть возможность оценить данные общего количества ударов и ключевых передач.

Оценим атакующий вклад футболиста вне зависимости от финального удара. Исключая фактор реализации конкретного момента в гол, получаем более прозрачную картину атакующего вклада игрока.

Но если планируется точно высчитывать атакующий вклад, зачем останавливаться только на ударах и ключевых передачах? Поступая таким образом, мы полностью нивелируем вклад игрока, сделавшего предпоследний пас. А как быть с игроком, сделавшим пас до предпоследнего?

Атакующие действия

Используя детализированные данные Opta, я сумел объединить события в последовательности для каждого выполненного удара и могу полностью отобразить атакующие действия. Эти действия ранжируются по длине от 0 до 51 передачи до удара («Тоттенхэм» в игре против «КПР»).

Далее я попытался создать всестороннюю метрику атакующего вклада игрока. С её помощью сможем объективно оценить вклад любого футболиста в атаке. Очки будут присуждаться не только бьющему и последнему пасующему.

Правила

Стоит определиться, на каком этапе [до удара] стоит начинать учитывать действия игроков в метрике. Несмотря на то, что есть желание уйти глубже финальной передачи, было бы глупо оценивать вклад игрока, который сделал 10-й пас, предшествовавший удару. Где взять точку отсчета? Я решил учитывать последние 4 действия – удар плюс три любых атакующих действия (пас, обводка или перехват мяча), предшествующих ему.

Не стал придавать различный вес действиям в зависимости от их влияния на то или иное событие. Всё просто: если футболист поучаствовал в последних четырёх действиях, он получает балл в метрике. Очевидно, что игрок может быть вовлечен более одного раза в атакующем событие, например, отыграться в стеночку перед ударом. В этом все равно начисляется один балл.

Я прекрасно понимаю, что подобный анализ может строиться только на доступных мне данных. Хотя данные Opta весьма детальны, они покрывают лишь действия «с мячом», чего будет достаточно для 95% расчетов. Тем не менее, мы не сможем учесть действие футболиста, создавшего свободную зону партнёру, отвлекшего защитника или вратаря, и тому подобное. Не считаю, что подобные недочёты сильно повлияют на результаты исследования, но сразу хотелось бы этот момент выделить.

Атакующий вклад в Премьер-Лиге 2014-2015

Чтобы показать, как метрика работает, давайте оценим первые семь туров текущего сезона. В список включены 15 игроков с наибольшими показателями в абсолютных значениях:

ACLeadersС 22 ключевыми передачами и 7 ассистами неудивительно видеть Сеска Фабрегаса во главе списка. Если смотреть на показатели через призму проведенных игроком на поле минут, получим усредненный атакующий вклад игрока за матч. Так мы сможем нормализировать данные без привязки к количеству проведенных матчей. Но об этом не сейчас.

Хочу показать, как метрика может быть наиболее полезна: какой игрок создает наибольшее количество ударов своей команды?

Атакующая зависимость

Для оценки атакующего влияния я посмотрел на индивидуальный атакующий вклад, как на пропорцию общих ударов команды за время, проведенное футболистом на поле. Поступая так, не пытаюсь определить эффект, который игрок производит на атаку команды, то есть отсутствие футболиста на поле не означает, что количество ударов команды уменьшится на X значение. Вместо этого определяется пропорция ударов, которые проходят через игрока. Другими словами, вычисляю, в какой степени игра команды зависит от конкретного футболиста, и насколько игра строится вокруг футболиста Х или Y.

В анализе решено взять за точку отсчета 50% возможного игрового времени – рассматриваемый должен был провести не меньше 315 минут в текущем сезоне.

Разделив атакующий вклад к общему числу ударов команды во время его пребывания на поле, получаем атакующую зависимость в %. Этот показатель демонстрирует, насколько футболист вовлечен (в последние четыре действия), и в какой степени атакующая игра команды зависит от конкретного футболиста.

Текущая таблица атакующей зависимости:

RelianceДанные получили другие, что логично. Фабрегас имеет наибольшее абсолютное значение по атакующему вкладу, но, несмотря на его грандиозные выступления, у «Челси» довольно много ударов, которые не зависят от испанца.

Игроки с высокой атакующей зависимостью

Анхель Ди Мария оказывает огромнейшее влияние на атакующую игру команды с показателем в 56%. Сравните его со значением Фалькао (40%).

Зависимость «Юнайтед» от Ди Марии наивысшая, наравне с зависимостью «Тоттенхэма» от Кристиана Эриксена. Несмотря на относительно сложный первый сезон, датский полузащитник наконец показывает, на что способен.

Большинство аплодисментов на южном побережье достаются Грациано Пелле. Но как мы видим, наибольшее влиянии на игру «Саутгемптона» оказывает Душан Тадич, а не итальянский форвард.

Дуэт из «Суонси» замыкает список игроков, с показателем атакующей зависимости более 50%. Иными словами, чтобы остановить «Суонси», достаточно закрыть Сигурдсона и Бони.

В северной части Лондона Данни Уэлбек может быть удовлетворен началом новой карьеры и своим участием в 48% ударов «Арсенала».

Еще стоит упомянуть Рияда Махреза из «Лестера». Он отыграл всего 400 минут в сезоне, но выглядит полезнее, чем Джейми Варди и Леонардо Ульоа, которые у всех на слуху.

Итоги:

Значение атакующей зависимости на уровне 50% от конкретного человека много, особенно в Премьер-Лиге. За последние четыре сезона только 8 игрокам удавалось показывать подобный результат по прошествии всех 38 матчей (нет, я не буду указывать их имена; я же говорил, что эта статья лишь вступительная).

Повторюсь, одна из задач моей аналитической работы – иметь возможность объективно оценивать то, что мы видим глазами. В этом отношении аналитика не будет обеспечивать какими-то громкими открытиями, но позволит численно измерить определённое воздействие на игру, что в свою очередь может быть использовано в последующем прикладном исследовании. Этот вводный анализ попадает именно в такую категорию.

Мы будем развивать эту тему и посмотрим, как еще можно использовать атакующий вклад футболистов.

Влияет ли высокая атакующая зависимость на успешность команды?

Как сказывается уход игрока с высокой атакующей зависимостью?

Достаточно ли примеров, чтобы это проверить?

На сегодня ответов на вопросы выше у меня нет, но в ближайшем будущем мы их получим.


Источник: Statsbomb