足球大数据分析_足球大数据分析工具_足球数据分析 腾讯云开发者社区 腾讯云

通过对比赛过程中阵形的变化进行分析，可以了解战术的变化规律。 在足球比赛中，球员的统计指标可以在一定程度上反映球员在比赛中的表现，因此经常被足球分析师用于比赛分析。 如图2所示，Rusu A等人在2010年提出了对球员统计指标进行可视化的系统Soccer Scoop。 图2中，右侧图片展示的基于球员隐喻的统计图表采用不同身体部位的颜色对具体的统计指标数值进行编码。 系统提供了球员之间互相比较的功能，分析师可以通过不同的统计指标比较不同球员的技术特点。

这种概率方法考虑了球员的特征，用大量的数据进行衡量，并能够以分布式的方式进行高效计算。 总之，之前在优势区域计算中使用的球员移动函数建模较为简单，球员的生理约束和先天动力等因素通常被忽略。 这家咨询公司的工具能够计算球员在球场上的动作与球队整体表现水平之间的联系，并为每位球员进行评分。 俱乐部可以使用这些数据来判断球员对球队是否会增强、削弱，或者对球队的整体表现水平产生不同的影响。 可视分析技术能够支持数据分析师交互式地对数据进行分析和探索，帮助分析师清晰直观地得出结论，因此被广泛应用到足球比赛数据分析领域中。 目前研究人员提出了许多有效的足球比赛数据可视分析方法。

结构化数据有明确预定义的模式来描述数据，允许对数据进行简单的导引和搜索，如关系数据库系统。 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。

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球队离散度是指计算每名球员与最近的对手之间的距离之和，表示没有对手的整体空间半径。 在比赛层面的分析中，球队间中心距离量化了2个对手之间的距离，而在个人层面的分析中，最近对手的距离代表了这一概念。 因此，这2个变量可以互补使用，从而更全面地表示球队间从全局到局部的分析距离。 虽然单独分析1支球队的中心可能无法为表现或行为提供有意义的见解，但可以从不同角度理解球员与球队之间的动态定位，而且在分析球队间的互动时也很有价值。

在足球比赛中，轨迹数据包括不同时刻每个球员在球场上的位置坐标以及球的位置坐标。 分析人员可以对轨迹数据进行多角度的分析，也可以通过数据挖掘等技术发现比赛中球员跑动的规律，得到与比赛战术有关的见解。 在足球比赛领域中，统计数据可以分为针对球队的统计数据和针对球员表现的统计指标。

在实际应用中，可以利用同步性检测对方球员之间是否存在盯人，基于对方球队数据的分析还可以识别在防守时具有同步趋势的几组球员。 他们可以使用“鬼影”来模拟将目标球员放到他们自己的团队中的影响，不仅要考虑抽象度量，例如每个赛季增加的分数，还要考虑球员如何改变球队执行特定动作的能力。 他们的公司已经是足球运动的数据革命中处于行业领先地位。 V站是一款涵盖全球足篮球赛事动画、比分数据、赛事资讯、名家分析的APP。 我们提供世界上超过200多个国家和地区的足球篮球赛事即时数据、动画直播、赛事数据和球队资料等信息。

图5所示为对比赛中前场定位球战术的聚类结果进行的可视化，其中每个矩形的大小表示该战术出现的数量。 足球比赛中的关键事件（进球、失球等）可以揭示比赛态势，在比赛分析中是十分重要的分析指标。 Wongsuphasawat K等人提出了一个时间维度的事件序列可视分析方法Outflow，并采用足球比赛中的关键时间数据进行案例分析。

除此之外，其他球员的助攻数据差别不大，其中梅西以12个助攻、场均0.6助攻的数据赫然在列，梅球王的全面性还是不容置疑的。 助攻数据里德布劳内、布勒和桑乔占据前三甲，其中穆勒的场均助攻更是达到0.94，远超德布劳内的0.68，在场均助攻上表现同样卓越的还有恩昆库（97年出生的恩昆库最近表现很抢眼）。 另外值得关注的是内马尔，似乎在大巴黎找到了自己当初的感觉，场均0.8的进球数足以保证马儿在世界前锋中排名前十的地位。 可以看到，因莫比莱和莱万在进球数和场均进球上具有极强的统治力，其他场均超过1球的只有C罗、姆巴佩和阿圭罗，而梅西以0.9的场均进球数排名第6，时光给他的变化太大了。 最终爬取下来的数据有大约17000多行，包含了五大联赛大部分球员的详细数据，不过爬取下来的数据会有些混乱，我这里直接在excel里清洗了一下，如图所示。