如何科学运用足球比赛数据？进攻端数据举例助你正确认知球员

随着足球战术的发展，足球比赛数据也应运而生。很多球迷喜欢研究足球数据，以便更好地了解比赛。然而片面、错误的认知会让足球比赛数据成为“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，我们将以进攻数据为例，告诉大家如何正确使用足球比赛数据。

不要盲目相信数据，眼见为实才是更好的选择

如今，每一场足球比赛结束后，我们都能从各个网站获取大量的足球数据，但请相信，即便各个足球网站提供的数据非常全面，也依然无法完全复刻过往的比赛。举个最简单的例子，无球跑动在足球比赛中非常重要，前锋的有效拉扯会为球队的进攻提供很大的帮助。但这样的跑动只能算作赛后冷冰冰的“跑动距离”。也就是说，一个简单的动作产生的数据和有效拉扯留下的数据，会在赛后的跑动距离上相等，这其实抹杀了无球跑动的价值。

以下面的图片为例，图中圆圈标记的本泽马在这次进攻中没有触球，但他带走了中卫乌姆蒂蒂，为贝尔创造了足够的推进空间。然而，数据并不能真实反映这样的跑动。

有没有发现？足球比赛产生的数据总是倾向于偏向球相。它或许能够还原90分钟内足球的移动，但却无法还原场上22名球员的移动。这个例子也是为了说明足球比赛的数据更多的是一种辅助作用。如果你想更深入地了解一场比赛，那么反复观看视频会给你提供更大的帮助。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，足球比赛的数据往往偏向于有球阶段，因此对于有球和射门能力较强的球员，数据会更准确，而更多依靠无球跑动帮助球队的前锋则很容易被忽略。当然，相对于后场球员，前场球员在持球进攻时产生的数据会多得多，因此建议单纯依靠进攻数据来理解进攻，那么如何衡量进攻球员的创造力呢？

答案是关键传球和创造机会。在使用一项数据之前，我们首先要了解这项数据的判断标准。比如关键传球的判断就有一定的误导性。在统计数据中，关键传球是指导致射门的传球，也就是说，只要你的传球导致了射门，就可以算作关键传球。

一记穿透后卫线的精准传球和一记简单的横传到远射在这个统计数字上会相等，所以在远射较多的球队中，这个数据并不能特别明显地体现球员的创造力。但在一些射门相对谨慎的球队中，这个数据就有比较大的价值。当然，为了更好地利用这个数据，我们需要结合其他传球数据进行对比。

以西甲联赛为例，我们来看看每场比赛做出关键传球次数最多的前十名球员。

在这项数据中，梅西以场均2.5次的成绩排名第一。需要注意的是，梅西的传中次数是榜单中最少的，而他的直传次数却是所有球员中最多的。这一定程度上说明他更喜欢通过直传而非传中来制造威胁，这也和我们的观赛感受一致。另一个极端是卡索拉，他的直传数据为0.1次，但他却拥有最高的1.3次传中和4次长传的数据，这一定程度上说明卡索拉更愿意用高球来制造威胁。当然，大多数时候，这些榜单上的球员都将短传作为关键传球，我们可以看看球员关键传球方式的统计。

从这个数据我们可以看出，即便是最爱传高球的卡索拉，也更依赖短传来创造关键传球，比例高达 65%。梅西的数据更高，为 80%。此外，通过结合关键传球类型的统计，我们也能更直观地了解球员的传球威胁。注：由于数据过少，计算每场平均值会因四舍五入而产生较大误差，因此以下数据均为合计计算。

在这份数据统计中，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，有10次来自传中（包括所有类型的传中），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（多为短传）。与梅西场均0.6次传中和0.6次直塞球相比，你会发现梅西6次直塞球或传中，可以射出5次，非常具有威胁性。同样，你也可以通过如此丰富的传球数据，了解每位球员的传球威胁。

除了关键传球，创造机会也是衡量球员创造力的一项指标。这个数据比关键传球严谨得多，它指的是那些为队友创造高概率进球的机会，也就是我们常说的大好机会。一般来说，大好机会是指单刀球攻破门将球门，或者空门得手。所以这个数据非常能体现球员的创造力。我们以西甲联赛为例来看看这个数据。

在这份数据统计中我们可以看到，梅西依然占据着西甲联赛的首位，他的数据高达21次，是第二名和第三名的总和。然而，排名第二的关键传球次数的厄德高却下滑到了第七位。为什么会出现这样的偏差呢？很简单，因为厄德高超过一半的关键传球都来自于定位球、传中和角球，而这些关键传球并不容易形成绝佳的机会，所以厄德高的数据下滑幅度很大。

值得一提的是，领跑西甲的球员并非只有梅西。根据足球天文台的统计，梅西五个赛季共创造了158次得分机会，位居五大联赛第一，平均每90分钟一次机会。排在第二位的是大巴黎的迪玛利亚，创造了100次得分机会，平均每100分钟一次机会。第三至第五位的球员分别是德布劳内、内马尔和穆勒。皇马阵中创造机会最多的球员是哈梅斯·罗德里格斯，创造了49次机会排名第26位，平均每134分钟一次机会。此外，已经从皇马转会的昔日球星C罗，在这一数据中仅排在第33位，平均每300分钟一次机会。

如果将这个数据缩小到过去三个赛季，排名会有怎样的变化？排名第一的梅西依然以95次创造机会位居第一，而穆勒反击升至第二，创造机会65次（谁说穆勒只懂吃饼？），德布劳内则位列第三，创造得分机会62次，与穆勒十分接近。排名最高的皇马球员变为阿扎尔，但他只创造了32次机会，排名第33。由此可见，梅西的进攻创造力确实很出色。

如何衡量一名球员的终结能力

了解了如何衡量一名球员创造机会的能力之后，我们再来看看进攻球员的另一项关键能力——抓住机会的能力。其实这项能力的考核比想象中的要困难得多，因为这不仅仅关乎一名球员进了多少球。一般来说，顶级球队的前锋往往比其他球队拥有更多的机会。随着机会的积累，他们往往也进了更多的球，但这并不意味着他们抓住机会的能力更出色，而是他们出任前锋时的整体素质更高。那么如何衡量一名球员的终结能力呢？

大样本的预期进球对比，是更加科学的数据。那么，什么是预期进球呢？预期进球是比射门次数和射正次数更贴近真实的射门数据。这个数据会考察射门距离、角度、方法、防守球员干扰等一系列因素，最终判断这次射门进球的难度，并最终给出一个预期值。简单来说，可以理解为前锋获得的机会数量。

举一个简单粗暴的例子，当一名前锋获得300次一对一机会时，假设他的预期进球值为100（这个值只是举例）。如果他的进球数少于100个，那么我们可以说这名前锋射门不太准，但如果这名前锋进球数大于100个，或者远多于100个，那么我们就可以断定这名前锋射门技术高超。前锋得到的每一次机会，都会根据进球的难易程度进行数值衡量。比如是空门，预期值就会达到1，而如果是三人包夹下的射门机会，这个值可能低至0.1。通过大样本的预期值和进球数的对比，我们就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注的球员为例，让大家感受一下这个数据的价值。注：由于本赛季尚未结束，我们采用了2014-2019赛季的数据统计，样本量足够大。

梅西

梅西的数据显示，除了2015-16赛季比预期少进1球外，其余4个赛季梅西均超额完成了目标，5个赛季梅西的进球数比预期多了约30个，平均每个赛季多进6球，堪称射术精湛。

同时从这个数据我们也能注意到，从14-15赛季开始，梅西的预期进球数每年都在下降，这意味着梅西的进球难度比以前更大了，尤其是上赛季，预期值下降到了23.63，但是梅西还是通过自己精湛的射术将自己的进球数提升到了33球，他的终结能力非常强。另外，还可以注意到，梅西的队友浪费了大约10次助攻，这与我们实际的观赛感受是一致的。

苏亚雷斯

巴萨锋线另一名前锋苏亚雷斯射术不错，但射术远不如梅西，5个赛季比预期多进了8球，平均每个赛季多进了1.6球。2015-2017赛季苏亚雷斯射术火爆，平均每个赛季多进了5球，快追上梅​​西了。

不过2017年之后，苏亚雷斯的准度越来越差，创造机会的能力也明显下滑，影响到他整体的数据，和球迷感受到的“下滑”一致，但总体来看，苏亚雷斯的射术还是可以称得上精湛的。值得注意的是，除了14-15赛季因伤长期缺阵之外，苏亚雷斯的预期进球值其实和梅西差不多，可见两人在前场的机会也差不多。

内马尔

MSN中最年轻的球员，也是射手最差的球员。过去五个赛季，内马尔的总进球数一直赶不上他的预期，尤其是在巴萨的三个赛季，内马尔每个赛季的进球数都比预期值低2球左右。转会巴黎后，内马尔的射门技术有所提升，但总体而言，内马尔的把握机会能力还是有所欠缺。

此外，从预期进球的统计上，我们也能够感受到内马尔角色的变化。他的射门机会越来越少，而组织进攻的预期值却相应上升。如果不是上赛季长期受伤，他在预期助攻上应该能追上梅西的数据。

克里斯蒂亚诺·罗纳尔多

梅西的老对手也是地球上最出色的射手之一。根据数据统计，C罗近五个赛季的总体进球数略高于预期，平均每个赛季进球数约为0.8个。不过值得注意的是，C罗近五个赛季的进球数高于预期，很大程度上得益于他在14-15赛季的进球数比预期多出了8.6个，达到了48个。而那个赛季之后，C罗的进球数一直没有赶上他的预期，所以总体来说，C罗的射术并没有想象中那么好。

射门技术对进球数的影响还体现在长期的积累上。从数据上看，虽然梅西的预期进球数比C罗少6.4个，但在5个赛季中，C罗的进球数却比梅西少了20个。与进球形成鲜明对比的是助攻数据。虽然C罗的预期助攻数接近39个，但他的实际助攻数却达到了46个，而梅西的预期助攻数达到了77个，但实际助攻数却只有67个。

通过对四名前锋的对比，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，这样才能对球员的能力有更真实的了解。

结论

相信通过本文的讲述，大家对数据的用途已经有了大致的了解。需要注意的是，足球比赛数据只是足球比赛的一个组成部分，它可以帮助你更好的了解比赛、了解球员，但不能完全代替比赛。因此，我们在查询、分析数据的时候，需要结合比赛情况进行分析，这样才能得出更合适的结论。另外，在分析、对比数据的时候，大样本、多数据也是不可忽视的前提，千万不要断章取义，让数据“欺骗”自己。