随着足球战术的发展，足球比赛数据也随之出现。 许多球迷喜欢研究足球统计数据以更好地了解比赛。 然而，片面、错误的认知会让足球比赛数据变成“骗局”。 那么如何通过足球比赛数据科学地了解一名球员呢？ 今天我们就以进攻数据为例，告诉大家如何正确移动足球比赛的数据。

不要盲目相信数据，眼见为实才是更好的选择

如今，每场足球比赛结束后，我们都可以从各个网站获取大量的足球数据，但请相信，尽管各个足球网站提供的数据非常全面，但仍然无法完全重现数据。 显示过去的比赛。 举个最简单的例子，无球跑动在足球比赛中非常重要。 前锋球员的有效拉扯将为球队的进攻提供巨大的帮助。 然而这样的跑动只能算作赛后冰冷的“跑动距离”。 也就是说，一个简单的动作产生的数据和有效拉动留下的数据都会被计入赛后的跑动距离。 画个等号，这实际上就消除了无球跑动的价值。

比如下图：圈内标注的本泽马本次进攻没有触球，但他带走了中后卫乌姆蒂蒂，为贝尔前插创造了足够的空间，而这样的跑动，数据无法真实反映它。

找到了？ 足球比赛中生成的数据总是偏向于球对球阶段。 他也许能够在90分钟内恢复足球的运动，但他无法恢复场上22名球员的运动。 这个例子也用来说明足球比赛的数据更多的是辅助作用。 如果你想更深入地了解一款游戏，反复观看视频会给你带来更大的帮助。 明确了这一点之后，我们再来看看如何利用比赛数据来分析一名球员。

如何衡量进攻球员的创造力

如上所述，足球比赛数据的统计往往偏向于球对球阶段。 因此，对于有球和射门能力较强的球员来说，数据会更加准确，而那些更多依靠无球跑动来帮助球队的前锋则很容易被忽视。 当然，前场球员持球进攻时会产生比后场球员更多的数据。 因此，建议依靠进攻数据来简单地理解进攻。 那么如何衡量一名进攻球员的表现呢？ 创造力又如何呢？

答案是关键传球和创造的机会数量。 在使用一个数据之前，我们首先要了解判断该数据的标准。 与关键传球一样，它的评价也有些误导性。 在统计中，关键传球是指导致投篮的传球。 也就是说，只要你的传球产生了射门的效果，就可以算作一次关键传球。

贯穿后防线的手术刀式传球就等同于简单的传中接远射，所以在一支远射较多的球队中，这个统计数据并没有体现得特别明显。 发挥玩家的创造力。 但在一些投篮相对谨慎的球队中，这个数据就有更大的价值。 当然，为了更好地利用这些数据，我们需要将其与其他传递的数据结合起来进行比较。

以西甲联赛为例，我们来看看场均创造关键传球次数最多的前十名球员。

在这项统计中，梅西以场均2.5次的成绩排名第一。 需要注意的是，梅西是榜单所有球员中传中次数最少的，也是所有球员中直传球最多的。 这在一定程度上说明他更喜欢通过直塞球而不是传中制造威胁，这与我们观看比赛时的感受是一致的。 另一个极端是卡索拉。 他的直塞球数据为0.1，但最高数据为1.3次传中和4次长传。 这在一定程度上说明卡索拉更愿意使用高球。 制造威胁。 当然，大多数时候，这些名单上的球员都是通过短传贡献关键传球。 我们可以查看球员创造关键传球方式的统计数据。

从这个统计数据可以看出，即使是最喜欢传高球的卡索拉，仍然更多地依靠短传来创造关键传球，这一比例达到了65%。 梅西在这个数据上已经达到了80%。 另外，结合关键传球类型的统计，我们还可以更直观地了解球员的传球威胁。 注：由于数据太小，场均平均数因四舍五入会有较大误差，因此以下统计均以总计的形式进行。

在这个统计中，你可以看到球员关键传球的分布情况。 梅西的63次关键传球中，10次来自传中（包括各种类型的传中），6次来自角球，11次来自直塞球，5次来自定位球，31次来自其他方式（以短传为主）。 对比梅西此前场均0.6次传中和0.6次直塞球，你会发现梅西6次直塞或传中有5次产生射门，威胁很大。 同样，您可以使用大量的传球数据来了解每个球员的传球威胁。

除了关键传球之外，创造机会是球员创造力的另一个指标。 这个数据比关键传球要严格得多。 指的是那些为队友创造大概率得分的机会，也就是我们常说的大机会就是绝佳机会。 一般来说，面对守门员或空门时是一个很好的机会。 所以这个数据能够很好的体现玩家的创造力。 我们以西甲为例来看看这个统计数据。

在这份统计数据中，我们可以看到，梅西依然占据西甲第一的位置，他的数据高达21次，是第二和第三的总和。 关键传球排名第二的厄德高跌至第七位。 为什么会出现这样的偏差呢？ 很简单，因为厄德高一半以上的关键传球来自定位球、传中和角球。 这些关键传球并不容易形成绝佳机会，因此厄德高在这项数据上大幅下滑。

值得一提的是，梅西不仅仅在西甲联赛中称霸。 据足球天文台最新统计，梅西在5个赛季中创造了158次进球机会，在五大联赛中排名第一，平均每90分钟就有1次机会。 排名第二的是来自巴黎的迪玛利亚。 他创造了100次得分机会，平均每100分钟就有1次。 三到五名球员分别是德布劳内、内马尔和穆勒。 皇马队内创造机会最多的球员是C罗。 他创造了49次机会，排名第26位，平均每134分钟就有1次机会。 此外，从皇马转会而来的前球星C罗在这项数据中排名第26位。 仅排在第33位，平均每300分钟就有1次射门。

如果把这个数据缩减到过去三个赛季，排名会发生怎样的变化？ 排名第一的梅西仍然以95次创造机会排名第一，而穆勒则逆袭到第二位，他创造了65次机会（谁说穆勒只吃蛋糕？），德布劳内成为第三。 他创造了62次得分机会，非常接近穆勒。 皇马排名最高的球员成为了阿扎尔，但他只创造了32次机会，排名第33位。 可见，梅西的进攻创造力确实非常出色。

如何衡量一名球员的终结能力

了解了如何衡量球员创造机会的能力之后，我们再来看一下进攻球员的另一个关键能力——抓住机会的能力。 对这种能力的考察其实远比想象的困难，因为它不仅仅关乎一个球员进了多少球。 一般来说，豪门球队的前锋往往比其他球队有更多的机会。 随着人数的积累，他们往往会进更多的球，但这并不意味着他们抓住机会的能力更好。 只不过作为前锋，他们的整体素质更高一些。 那么如何衡量一名球员的终结能力呢？

大样本的预期目标对比是一个比较科学的数据。 那么，预期目标是什么呢？ 预期进球数是比射门次数和射正次数更接近真实情况的射门统计数据。 这项统计会考察投篮距离、角度、方式、防守球员干扰等一系列因素，最终决定投篮得分的难度。 度，并最终给出一个期望值。 简单来说，他可以理解为一名前锋获得多少机会。

举一个简单粗暴的例子，当一名前锋获得300次单刀机会时，假设他的预期进球值为100（这个值只是一个例子）。 如果他的进球数少于100个，那么我们可以说这位前锋的进球不太准确，但是如果前锋的进球数超过100个，或者远远超过100个，那么我们就可以断定这位前锋的进球不太准确。 精湛的锐利射击的结论。 前锋获得的每一次机会都会根据进球的难度来进行数字衡量。 例如，如果是空门，则期望值为1，而如果是三人包夹的射门机会，则该值可能低至0.1。 通过大样本中的期望值和进球数的对比，我们可以大致了解这名进攻球员的终结能力。 注意，前提是需要大样本。

我们以几位球迷比较关心的球员为例来感受一下这个数据的价值。 注：由于本赛季尚未结束，我们使用了2014年至2019年五个赛季的统计数据，样本足够大。

梅西

从梅西的统计数据可以看出，除了2015-16赛季进球数比预期少1球外，梅西其他四个赛季均超出标准。 在五个赛季中，梅西的进球数比预期多了约30个，平均每个赛季比预期多了6个进球。 他是高超射击技术的完美代表。

同时，通过这个数据我们也可以注意到，梅西的预期进球数从2014-15赛季开始逐年下降。 也就是说，梅西进球比以前更加困难，尤其是上赛季。 ，这个期望值下降到了23.63，但梅西仍然通过高超的射门技术将进球数提高到了33个，终结能力非常强。 此外，还可以注意到，梅西被队友浪费了大约10次助攻。 这些数据与我们实际的观看体验是一致的。

苏亚雷斯

巴萨锋线上的另一名前锋苏亚雷斯，从数据上就可以看出。 苏亚雷斯的射门技术也在线，但比梅西差很多。 5个赛季，他的进球数比预期多了8个。 进球数，平均每赛季多进球 1.6 个。 2015-17赛季，苏亚雷斯的枪管火热，场均比预期多进5球左右，几乎追平梅西。

然而2017年之后，苏亚雷斯的精准度越来越差，创造机会的能力也明显下降，影响了他的整体数据。 这也与球迷感受到的“没落”相符，但总体来说，苏亚雷斯的射门技术依然精湛。 值得注意的是，除了14-15赛季伤停期相对较长之外，苏亚雷斯的进球预期其实与梅西相似，这说明两人在前场的机会相似。

内马尔

MSN里最年轻的一个，射击技术最差的一个。 过去5个赛季，内马尔的进球总数未能达到自己的预期。 尤其是在巴萨的三个赛季，内马尔每个赛季的进球数都比自己的预期低了2个左右。 转会巴黎后，内马尔的射门技术有所提高，但总体来说内马尔的抓住机会的能力还是有欠缺的。

此外，我们还可以从预期进球数的统计中感受到内马尔角色的变化。 他的投篮机会越来越少，组织进攻的期望也相应提高。 如果不是上赛季很长一段时间里，尽管有伤在身，但在预期助攻数上他应该能够赶上梅西的数据。

克里斯蒂亚诺·罗纳尔多

梅西的老对手也是地球上最好的射手之一。 从统计上看，C罗五个赛季的总体进球数略高于预期值，平均每个赛季比预期值多出约0.8个进球。 不过，值得注意的是，过去五个赛季C罗的进球数超出了预期。 这很大程度上得益于他的14-15赛季，他的进球数比预期多了8.6个，使他的进球数达到了48个。那个赛季之后，C罗的进球数再也没有赶上他的预期，所以总体来说，C罗的射门技术并不如预期。正如预期的那样好。

射门技巧对进球数的影响还体现在时间的长期积累上。 从数据上看，虽然梅西的预期进球数比C罗少了6.4球，但五个赛季下来，C罗的进球数实际上比梅西少了20球。 另外，与进球相反的，是助攻数据。 虽然C罗的预期助攻数接近39次，但实际助攻数达到了46个，而梅西的预期助攻数达到了77个，但实际助攻数只有67个。

通过对比四名前锋，我们可以大致了解他们的终结能力。 在实际的数据应用中，也可以用同样的方法进行比较，这样可以更真实地了解球员的各种能力。

结论

相信通过本文的描述，大家对数据的使用有了一个大概的了解。 需要说明的是，足球比赛数据只是足球比赛的组成部分。 它可以帮助你更好地了解比赛和球员，但它不能完全取代比赛。 因此，我们在查询分析数据时需要结合比赛情况。 进行分析，以获得更合适的结论。 此外，在分析比较数据时，大样本和多个数据的组合也是不可忽视的前提。 你不能断章取义，让数据“欺骗”你。