ब्लैक बुल्स की जीत: डेटा विश्लेषण

by:PremPredictor1 सप्ताह पहले
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ब्लैक बुल्स की जीत: डेटा विश्लेषण

ब्लैक बुल्स की सर्जिकल जीत के पीछे का डेटा

रणनीतिक अवलोकन

ब्लैक बुल्स की डामाटोला एससी पर 1-0 की न्यूनतम जीत हमारे लिए एक उदाहरण है जिसे हम ‘बदसूरत जीत’ कहते हैं। मेरे पायथन-आधारित विश्लेषण से पता चलता है कि उन्होंने यह हासिल किया:

  • केवल 38% पॉज़ेशन (पिछले 10 मैचों में सबसे कम)
  • सिर्फ 2 शॉट्स टारगेट पर (50% कन्वर्ज़न रेट)
  • एक गोलकीपर जिसने 7 सेव्स किए (xG रोका: 1.87)

डिफेंसिव मास्टरक्लास

उनका 5-4-1 फॉर्मेशन ने मिडफील्ड में ‘ब्लैक होल’ इफेक्ट पैदा किया - हमारे ट्रैकिंग डेटा के अनुसार, डामाटोला ने सिर्फ 12% थ्रू बॉल पूरे किए। बैक फाइव ने लगभग परफेक्ट दूरी बनाए रखी:

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डिफेंसिव लाइन कॉम्पैक्टनेस मीट्रिक

avg_distance_between_defenders = 8.2m (लीग औसत: 11.4m)

महत्वपूर्ण पल: 67वें मिनट में, राइट-बैक एन’डाला ने 3.8 सेकंड में 32 यार्ड्स कवर करके एक निश्चित गोल को रोका - यह लीग के औसत विंगर स्प्रिंट स्पीड से भी तेज था।

ऑफेंसिव एफिशिएंसी… या उसकी कमी

हमारा xG मॉडल चिंताजनक प्रवृत्तियों को दिखाता है:

मीट्रिक वैल्यू लीग रैंक
xG प्रति शॉट 0.08 14वां
फाइनल थर्ड पास 42% एक्यूरेसी 16वां

एकमात्र गोल उनके एकमात्र ‘उच्च संभावना’ वाले अवसर (xG: 0.72) से आया। जैसे मेरे प्रोफेसर कहते थे: ‘एक ही फिनिश पर जीना कोई रणनीति नहीं - यह एक प्रार्थना है।’

आगे का रास्ता

अगले हफ्ते के फिक्स्चर में लीडर्स के खिलाफ यह सवाल होगा: क्या यह डिफेंस-फर्स्ट अप्रोच एलीट अटैक्स के खिलाफ काम करेगा? मेरा मॉडल उन्हें सिर्फ 23% चांस देता है क्लीन शीट का। परंतु आज की तरह, फुटबॉल स्प्रेडशीट पर नहीं खेला जाता।

डेटा स्रोत: ऑप्टा-स्टाइल ट्रैकिंग, कस्टम xG मॉडल v3.4

PremPredictor

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