足球战术 阵型战术分析 哔哩哔哩

位置数据不仅可以用于制订、描述和理解比赛动态的团队表现指标，还可以用于探索关键事件发生前的动态模式，如得分机会和进球。 要挖掘大数据的价值必然要对大数据进行内容分析与计算，而深度学习被认为是大数据分析的基础[32]。 大数据分析的一个核心问题是如何对数据进行有效表征、解释和学习。

考虑到足球战术分析需要整合多种不同来源的详细数据，因而有必要探讨大数据技术栈和深度学习技术如何帮助研究者解决这些问题。 近年来机器学习算法被广泛应用于竞技足球的战术决策研究。 ①机器学习算法被用于对比赛中发生的事件和赛况做出判断，并对该事件的属性进行定性或定量分析，如对有威胁的射门或传球的质量进行评级[25]。 相较于目前通过视频分析手动获得此类指标，自动生成的算法会大大提高这一过程的效率。 ②预测比赛如何展开的能力已经在计算机视觉领域被广泛研究。 使用可以自动改变俯仰、倾斜和变焦的相机来拍摄比赛的全过程。

此外，足球数据是由商业机构、职业俱乐部和公共研究机构收集的，必须解决球员的个人隐私问题[33]。 例如，球员的个人资料可能会对其职业生涯产生重大影响，职业足球队可能不愿共享数据，因为这会导致球队丧失竞争优势。 因此，在大数据方法成为足球研究的可行方法之前，必须解决数据管理问题。 在数据分析上，应当尽可能在研究机构之间寻求基于合作的解决方案，将必要的计算机专业知识引入足球研究领域。 事件数据是量化和评估个人和团队表现的标准来源，它包括在整个比赛中所发生事件的频率、比例和其他累积表现指标。

关于足球战术分析，不同概念可以通过以下方式阐明：①体量是指足球数据集的大小。 例如，每场足球比赛的位置数据集通常使用可扩展标记语言（XML）进行编码，其大小在几兆到几百兆之间波动。 如果对德国足球甲级联赛整个赛季的306场比赛进行分析，可能会获得高达90千兆字节的位置数据。

现代足球的队形是灵活的，可以根据球队的需要和球员的需要进行调整。 英格兰方面，一个球员进行防守工作并负责开出任意球及一至两个球员负责在中场并把球踢上前场进攻，重于个人的控球技术，以长传急攻为主。 此阵式的另一个版本是 ，阵式只有一名前锋以及翼锋需要持球前进。 这种控球战术需要球员们不断的传球、移动和支援，并且尽可能地将球维持在自己的脚下。 这种战术使得对手难以拿到球，压力也会越来越大，从而让西班牙队在比赛中占据主动。 兰帕德是非常聪明的球员，传球，远射样样精通，他总是能在最恰当的时机出现在最重要的位置，能够很好的组织起球队的进攻。

此阵式在英国本土十分常见，特别被称为’flat-back four’。 “2-3-5阵式”首次令阵式达到攻守平衡，当球队防守时，两名守方球员（后卫）负责看守攻方的内锋（或称为辅锋，攻击线上的第二及第四名球员）；而中场球员（中卫）则看守其他三名前锋。 中间的中卫球员是阵式中的关键角色，负责协助组织球队的攻击及钉牢通常被认为对方最危险的球员－正中锋。 无论是进攻型战术还是防守型战术，在不同的比赛和对手中都应该有所变化。

Terry Venables在1996年欧洲足球锦标赛首次使用。 4-2-4阵形最开始由帕尔梅拉斯及桑托斯使用，后来巴西国家队在1958年及1970年的世界杯也使用此阵形，队中包括了贝利及扎加洛。 “4-2-4 阵形”试图结合强大的攻击力及防守力，构思作为对僵硬的“WM 阵形”的回应。 “4-2-4 阵形”是首个采用数目字组合的足球阵形。 Terry Venables在1996年欧洲国家杯首次使用。

为了确保所有层面上战术的成功执行，教练员需要考虑球队和对手的状态，以及诸如主客场比赛，甚至天气等外部因素[5]。 球队为达到特定的目标，使用预先设计好的空间阵型作为战术。 教练员需要了解球队阵型保持一致的时间比例，以及球队在什么情况下被迫改变阵型。

球员的控制区域（或优势区域）是指在比赛区域中该名球员先于其他所有球员到达的区域[6]。 由所有球员的优势区域导致的细分会将比赛区域划分为单元格，可以提供1支球队球员之间时空关系的整体图景（图 2）。 优势区域分析对于计算和评估传球质量和成功压制的形成，对团队行为和互动的分析，乃至于对进攻和防守的组织以及跑位都是必要的。

对于竞技足球而言，比赛的目标是赢得胜利，选择一种合适的战术对于赛前准备工作至关重要。 在分析战术行为时，战术的概念被一些研究者定义为球员为适应动态变化的比赛情况而采取的行动[4]。 还有研究者试图把战术与战略区分开来，认为战略可以被描述为在考虑可用信息的影响之后预先计划的比赛要素。 从这个角度看，战术和战略的不同之处在于二者与时间的关系。 战略执行时允许更长时间的计划和深思熟虑，而战术行为是在强大的时间压力下做出的。