Data science в футболе: история за цифрами

Data science коренным образом изменил анализ футбола. xG (expected goals) — самая популярная метрика, которая определяет вероятность гола для каждой позиции удара. Например, удар с 11 метров имеет xG=0.76, что означает ожидаемую вероятность гола в 76%. С помощью xG можно оценить реальную силу команды — иногда команда, которая часто побеждает, на самом деле может быть просто удачливой.

Другие важные метрики: PPDA (количество передач соперника до перехвата мяча — интенсивность прессинга), progressive passes (прогрессивные передачи вперед), expected threat (xT — увеличение опасности гола с каждым действием). Эти метрики позволяют понимать футбол на более глубоком уровне, чем просто «забил или не забил».

В узбекском футболе data science все еще находится на начальном этапе. Однако возможности сбора и анализа статистики Суперлиги растут. С помощью таких инструментов, как Python, R и Tableau, любой может анализировать футбольные данные. Эта область представляет собой огромную карьерную возможность для молодых специалистов из Узбекистана.