球员数据统计_足球数据分析_足球分析软件 帆软

比如你想每周在竞彩中赢个1000块，一年下来就是52000。 假设你的场均盈利率是5%，那么一年下来你得投注104万！ 1000块你肯定想过，但是104万估计你没想过，居然会有这么大一笔数字。 再假设一年平均买彩1000注，那么每一张彩票需要买1040块，你有这准备吗？ 既然竞彩也是一项投资，那就得有资本金，不要光想着赢钱，你还得有本金，有计划。 每个人都有情绪上的弱点，有些彩民连输几手就会昏了头乱买彩，或者有些彩民连赢几手后信心膨胀过度自信。

这里统计的是球队的进攻数和场均进球，可以看到拜仁和曼城牢牢占据前两名，无论是进球数还是场均进球上都远超其他球队，基本山每场都要进3个球；而今年的利物浦和拉齐奥也不用多说，只是在场均进球上略显不足。 可以看出，哲科（还记得17年曾经入选金球奖）和斯利马尼（不太了解，好像在法甲踢球）的体能情况还是很强大的，C罗和梅西的体能效率基本一致，但是滑落速度也是肉眼可见。 而本泽马、苏牙、卡索拉、戈麦斯这些球员的体能效率已经下滑到0.1左右，差距非常大了。 体能效率在上面已经说明了，是结合球员的年龄、出场时间以及场上表现得到的，这里筛选出了年龄最老的15名球员的体能效率，在这里我们能够看到很多熟悉的老将。 这里筛选了五大联赛中进球数排名前15的球员，用柱状图表示，颜色越深进球数越多；此外还有其每场的场均进球，用折线表示。 在FineBI中我们先选择编辑数据集，在左侧编辑栏选择“新增列”，将新列命名为“场均出场时间”，公式为“Mins/出场”，然后点击确定即可。

俱乐部经营这门学问并没有已经探明的培养途径，足球始终被视为副业。 直到数年前，预期进球数还只是推特上一小撮人的常用术语。 MOTD在2017年首次将预期进球数引入赛前分析，引发了同行的效仿狂潮。 至于当初那帮推特上的先驱者，一些人在俱乐部获得了全职工作，一些人出任分析咨询师，一些人自己创立了数据公司以第三方形式与俱乐部合作，还有些人在媒体担任数据分析的角色。 在当今足坛，数据分析（这个概念确实存在）已经和顶级赛事绑定在一起很多年了。

英超中的多家俱乐部已经设立了数据分析部门，一些海外俱乐部也开始投入更多的财力和人员，让数据分析融入俱乐部运营过程。 这也再次反映出，即便只是与五年前相比，足坛在数据分析方面的变化有多剧烈，当时有这个意识的俱乐部一只手就能数出来。 足球界也正在出现类似的趋势，将不同赛季放在一起比较，你会发现英超赛场球员射门的平均位置离球门越来越近了，越来越多的教练都意识到远射只是得分概率偏低的低效尝试。 这种趋势也和“预期进球”系列数据在足坛的普及基本同步，预期进球数据可以较为客观地衡量球队或球员的得分机会。 足坛的传统分析侧重比赛录像和基础数据，而数据分析会借助涵盖不同联赛的不同赛季积累的大数据得出深入的观点。

Joris Bekkers帮助美国所有年龄段的男女国家队建立了通过数据了解球员表现的评价体系。 这是一约球、赛事服务平台，提供球队图片、约球、报名参与、数据统计等功能，赛事服务陆续在全国从事展开，这个软件可以提供线上报名和数据统计存档。 所有系统的难题都将由分析团队部门来负责，同时团队还会和其他各任务教练为即将到来的比赛讨论，进一步制定比赛的计划。

以我所在的游戏行业为例，除了游民星空，电玩巴士，TapTap，还有多玩，九游，17173等许多门户。 乍一看数不胜数，但要是哪个编辑坏了规矩，这个圈他就很难再做下去。 早在2012年，我刚在3dm担任网站编辑期间，就有一个编辑因为同时给多家门户投放相同稿件赚取小费而被开除。 虽然那个时候各行各业还没有现在这么完善的背景调查体系，但其实哪个编辑在哪个公司大家都心里有数，不老实的很快就会上黑名单，断送了自己的后路。