Анализ футбольных данных: что это и зачем нужен

Когда речь идёт о анализе футбольных данных, это процесс сбора, обработки и интерпретации числовой информации о матчах, игроках и командах. Также известен как футбольная аналитика, он помогает понять, почему команда выиграла или проиграла.

Ключ к любому качественному футбольной статистике, это достоверные цифры: количество ударов, владение мячом, пассы в атаке и защита. Без надёжных цифр сложно построить точные модели. Большинство профессионалов используют API спортивных данных, это программные интерфейсы, которые автоматически доставляют обновления в реальном времени. Такие сервисы позволяют собрать информацию за несколько кликов, а не копировать её вручную.

Точки роста: xG и прогнозы экспертов

Одной из самых обсуждаемых метрик в xG (ожидаемые голы), это оценка вероятности каждого удара стать голом, основанная на положении, типе и подготовке. xG позволяет увидеть, насколько команда «переплачивает» в реальном результате. Пример: если команда имеет xG 2,5, а забила только один гол, это сигнал о недооценке атакующего потенциала.

После того как данные собраны и xG рассчитан, в игру вступают прогнозы экспертов, это оценки будущих матчей, построенные на статистическом фоне, тактике и текущей форме. Прогнозы используют комбинацию моделей машинного обучения и собственного опыта, а их точность растёт, когда в бой включаются инсайды.

Инсайды – это сведения о травмах, тренировочных сменах, моральном состоянии игроков. Они часто поступают от людей, близких к клубу, и могут сильно изменить расчёт коэффициентов. Когда букмекер видит надёжный инсайд, он меняет линию, а аналитик, вооружённый данными, использует это для выгодных ставок.

Практика показывает, что лучший способ использовать анализ футбольных данных в ставках – сравнить коэффициенты букмекеров с внутренней оценкой вероятности события. Если ваш расчёт говорит, что шанс победы 60 %, а коэффициент эквивалентен 30 %, появляется «value» и шанс получить прибыль. Однако без проверки данных и учёта маржи ошибка стоит дорого.

В следующей подборке вы найдёте материалы, которые охватывают всё: от того, как собрать реальную статистику и проверить её достоверность, до расчётов коэффициентов и примеров применения xG в прогнозах. Читайте дальше, чтобы получить практические инструменты и сразу начать улучшать свои аналитические навыки.