เลเวอร์กูเซ่นล่ากวะซ่า

ข่าวย้ายทีมที่มีเหตุผลทางคณิตศาสตร์

ฉันใช้เวลาหลายปีสร้างระบบวิเคราะห์ฟุตบอลเชิงคาดการณ์ โดยเฉพาะประเมินค่าผู้เล่น การรายงานจากสกายสปอร์ตเกี่ยวกับความสนใจของเลเวอร์กูเซ่นในกวะซ่าทำให้ฉันรู้สึกอยากรู้มากกว่าตกใจ เพราะคำถามแรกคือ ข้อมูลบอกอะไรบ้าง?

นี่ไม่ใช่แค่ข่าวลือธรรมดา การที่กวะซ่าย้ายมาลิเวอร์พูลเมื่อปี 2023 โดยเซ็นสัญญาถาวรชี้ว่าพวกเขาไม่เห็นเขาเป็นเพียงตัวสำรอง แต่เลเวอร์กูเซ่นกลับมองอนาคตของเขาอย่างจริงจัง

เคล็ดลับไม่ใช่มโนภาพ — มันคือการระบุรูปแบบ

ฉันไม่เชื่อในอารมณ์ในการย้ายทีม แต่เชื่อในรูปแบบ

กวะซ่าลงสนามพรีเมียร์ลีกไปแล้ว 18 นัด เฉลี่ย 74 นาที/เกม มีค่า xG (เป้าหมายที่คาดว่าน่าจะทำได้) สูงถึง 0.²¹⁄₉₀ นาที — สุดยอดสำหรับกองกลางแนวรับ และความแม่นยำในการส่งบอล (89%) กับการแย่งบอลสำเร็จเฉลี่ย 3.2/เกม เป็นหนึ่งในระดับบนของกองกลางอายุต่ำกว่า 25

เลเวอร์กูเซ่นเน้นการวิเคราะห์โดยใช้ข้อมูลมาโดยตลอด และเคยนำระบบตรวจจับทรัพยากรใหม่มาก่อนหน้า หากพวกเขาสนใจกวะซ่า ก็แปลว่ายังคงพบว่าเขาเป็นผู้เล่นที่ประเมินค่าน้อยเกินไป

สัญญาสำคัญกว่าที่เราเข้าใจ

หลายคนมองข้ามประเด็นสำคัญ: การย้ายครั้งนี้ไม่มีความเกี่ยวโยงกับธุรกิจของไวรตซ์

รายละเอียดนี้สำคัญ เพราะแสดงว่าเลเวอร์กูเซ่นไม่ได้มองหาชื่อใหญ่อย่างเดียวหรือเติมเต็มตำแหน่งตามอารมณ์ เป้าหมายของพวกเขามาจากการคำนวนทางสถิติเท่านั้น

ขณะที่ลิเวอร์พูลเสนอสัญญารายได้ประมาณ £60k/สัปดาห์ อันถือว่ายอดเยี่ยมแต่ไม่มากเทียบมาตรฐานโลก ในขณะเดียวกัน เลเวอร์กูเซ่นกำลังลงเงินลงแรงด้านการศึกษาและคัดกรองดาวรุ่งจากแอฟริกาตะวันตกและยุโรปตะวันออกผ่านระบบที่อาศัยข้อมูล

หากกวะซ่ายังตรงกับโปรไฟล์สมบูรณ์แบบ — พละกำลังสูง, เจ็บน้อย, มีระเบียบปฏิบัติดี — สุดยอดเสนออาจเกินราคาของลิเวอร์พูลโดยไม่อึดอัดในอนาคต

อันตรายจริง ๆ ก็คือ… เราประเมินเขาไว้น้อยเกินไป

ในฐานะคนเคยเตือนเรื่องสงครามประมูลอารมณืแบบซาลาห์ ผมขอพูดชัด ๆ: อาจเกิดสถานการณื that lìverpooL already undervaluing Kwasa

ไม่ใช่ว่าเขาแย่มากนะครับ — เพียงแต่ว่ายังขาดเครื่องมือคำนวนระยะยาว เช่น Elasticity of Market Depth และ Volatility of Replacement Cost

สรุป: หากคิดว่าเขานั้นแค่อารมณืสำรองตอนนี้…คุณกำลังพลาดแนวทางคำนวน ROI ในอนาคตของสโมสรอย่างเลเวอร์กูเซ่นอยู่เลย

และใช่ว่างานเหล่านี้จะกลายเป็น ironi เมื่อสโมสรชั้นนำอย่างหลักโภชนามารถโดนเอาชนะด้วยโมเดลอัจฉริยะมากกว่านี้…แต่มันคือธรรมชาติของการเปลียนแปลง

did you know? เราตอนนี้กำลังเฝ้าระวังเหตุการณืผู้เล่นมากถึง14,000,000ครั้งรายปีใน EPL และ Bundesliga โดยใช้วิธี unsupervised learning clusters เพื่อตรวจจับโอกาสในการโอนได้อย่างรวดเร็วล่วงหน้า