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在攻转守的过程中，中场最快拉回防守的人通常是拉米雷斯。 左路相对来说比较稳固，但是右路以及中路不及时回防很容易让中卫直接面对对方的冲击。 当然，如果后卫能够第一时间做好防守，等待其他人回到自己的位置，他们将再次转换到压迫性防守的节奏。 此时登巴巴或托雷斯可以用跑动拉开防守为身后球员制造空间，也可以接球完成进攻。

③需要建立处理路径，从数据中提取相关信息，然后合并信息，建立解释和（或）预测模型。 所有这些处理层面都需要报告和可视化功能监视不同的处理步骤并交流结果。 建立大数据技术栈的主要目的是将来自不同领域的信息组合起来，从而得出关于比赛表现的结论，即个人以及球队的表现。

现代足球认为起源于19世纪中期的英国，最早的职业联赛也在同地开始。 1863年10月26日，世界第一个正式的足球组织英格兰足球协会在英国首都伦敦成立，这一天也被作为现代足球运动的诞生日。 4-6-0是一种4-5-1阵型的演化，原本的单一前锋变成伪中锋。 第一次使用这阵式的是1994年世界杯十六强赛的罗马尼亚，当时罗马尼亚对阵阿根廷赢3-2。 “4-2-4 阵式”试图结合强大的攻击力及防守力，构思作为对僵硬的“WM 阵式”的回应。 “4-2-4 阵式”是首个采用数目字组合的足球阵式。

相比之下，非结构化数据缺乏明确的模式，如视频数据和文本信息。 半结构化数据则介于这2类数据之间，由一些没有预先定义模式的数据组成，但它可能有一个变量模式，通常是数据本身的一部分，如用于跟踪数据的XML数据类型。 尤其是足球比赛中存在各种不同的数据格式和数据资源，如位置数据、视频记录、书面形式的荟萃数据和比赛期间记录的体育医疗数据。 基于技能测试、心理测试和额外的表现数据（如教练员的观察结果、战术测试、健康报告），可以根据需要以问卷、访谈和其他方法的形式增加训练数据。 由于不同类型的数据访问和数据处理模式不同，大数据技术提供了特定的解决方案来组合分布在这些数据集上的信息。 在足球运动中，从生理和位置数据的实时数据流到训练和比赛期间记录分析的延迟数据流之间存在很大的差异和波动。

两个边后卫都具有不错的助攻能力，不过右边28号阿兹皮利奎塔在助攻时身后容易留下空当。 教练员在回看录像时，如发现需要和队员复盘的片段，可以直接通过标记事件功能将该片段进行标记并保存在右侧的快捷栏中，后续可以直接点击对应的事件来进行快速的回放。 同样的，可以标记下半场和加时赛上下半场的开场哨来获取定位。 这里有个小建议，在切换为上下半场时间模式时，也可以同时显示原来视频播放的时间，方便教练员掌握整体情况。 软件名称：MDC，三个字母分别是Mark Draw Communicate的缩写，即标记、绘图和表达。

在足球运动中，为了控制中场、反击或有效压迫对手，团队运动是不可分割的，球员的协调运动是团队运动成功的关键。 因此，对球员在给定时间内到达某一位置的概率进行量化的模型至关重要，该模型被称为运动模型[15]。 Taki等[16]首次提出一种基于球员当前速度、方向和沿不同方向的加速度分布的运动模型，讨论了加速度对速度和方向的依赖关系，并强调加速度随速度的增加而减小。 Fujimura等[17]随后通过增加一个阻力来扩展这种方法，以防止速度无限增长。

其后稍作变更，直到1940年代“2-3-5阵式”仍为大多数顶级球队采用。 西班牙队在足球战术的应用上是非常强势的，他们通过技术攻守兼备、团队合作协同和身体素质全面提升等方式，不断完善自己的战术策略。 希望这篇文章可以让足球爱好者们更加了解西班牙队的战术内涵，以及从中获取对自己业余足球训练的一些启示和参考。 后腰方面，7号拉米雷斯活动范围很大，兰帕德插上进攻也颇有威胁，路易斯传球能力全面，攻防能力比较均衡。

因此，未来需要将计算机科学研究者、体育科学研究者和足球教练员有效结合，从而获得影响足球比赛结果的个人以及球队表现方面更为准确的信息。 目前分析比赛中球队表现的方法通常基于简化或总结的测量方法[5]。 建立在还原论基础上的运动表现研究割裂了各种因素之间的联系，忽视了外部因素对运动表现的影响[1]。 例如，传球次数、球队中心行为以及近似度量是将大量信息折叠到单个度量上。

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从名字看，软件的功能非常明确，通过图像的标记标注来表达球队官员、比赛官员等足球各个参与方的想法。 阵型是理解战术的起始点，抛开阵型则无从谈论战术，但仅仅以阵型去理解一支球队的战术体系，是不准确的做法。 阵型是一组数字，数字无可争辩，而战术与球员的互动却有无限的讨论空间。 意大利队全场传球线路：总共传球602脚，其中到位561脚，传球成功率为93.2%。 其中前50分钟内传球数多达395次，成功率高达93.6%。