Ngày xưa, một câu lạc bộ bóng đá đã cử một trong những tuyển trạch viên của mình đi xem xét tất cả các cầu thủ đã thu hút sự quan tâm của họ. Việc xác định tài năng mới khá dễ dàng ở cấp độ cao nhất của trò chơi đẹp mắt – ‘bài kiểm tra thị giác’ được coi là đủ để phát hiện ra các cá nhân, nhưng việc sàng lọc một số lượng lớn các bản hợp đồng tiềm năng để lựa chọn, thậm chí cho đến ngày nay, có thể tốn kém và mất thời gian.
Đó là lý do tại sao nhiều câu lạc bộ, ngay cả những câu lạc bộ ở hạng hai, hạng ba và thậm chí hạng tư của bóng đá Anh, đã chọn con đường dựa trên dữ liệu nhiều hơn. Bóng đá được chơi trên sân cỏ chứ không phải trên bảng tính, nhưng bằng cách phân tích các con số, nhóm tuyển dụng của câu lạc bộ có thể xác định các cầu thủ quan tâm ở các khu vực cụ thể, nếu họ đang tìm cách lấp đầy một vị trí cụ thể hoặc ký hợp đồng với một loại cầu thủ nhất định – có thể là một cầu thủ kiến tạo hoặc cầu thủ chạy cánh thực hiện những quả tạt chính xác.
Nhờ các công ty như Opta và Statsbomb, các câu lạc bộ bóng đá trên khắp thế giới có quyền truy cập vào các chi tiết chi tiết giúp vẽ nên một bức tranh đẹp về trận đấu ngoài các bàn thắng, kiến tạo, tắc bóng và kiến tạo. Ai được tuyển dụng để hiểu được hàng ngàn số liệu thống kê có sẵn? Đây là nơi các nhà phân tích dữ liệu đến để tìm. Vậy Nhà phân tích dữ liệu bóng đá là gì? Hãy cùng kênh Vebo TV tìm hiểu về các vấn đề này qua bài viết dưới đây nhé.
Table of Contents
Nhà phân tích dữ liệu bóng đá là gì?
Cho dù đó là một tệp cụ thể, chẳng hạn như xác định các bản hợp đồng tiềm năng hoặc phân tích đối thủ sắp tới hay vai trò chung hơn, nhà phân tích dữ liệu bóng đá là người được chỉ định để thu thập hàng loạt con số, phát hiện các lĩnh vực quan tâm và tóm tắt cho người quản lý và huấn luyện viên câu lạc bộ. phi hành đoàn.
Tìm người chơi cụ thể
Khi nói đến việc tìm kiếm tài năng, nhà phân tích sẽ được yêu cầu tìm kiếm những cầu thủ phù hợp với lối chơi hoặc tầm nhìn của người quản lý. Một nhà phân tích dữ liệu tại Manchester City sẽ tìm kiếm những cầu thủ có thể thích nghi với phong cách chơi bóng của Pep Guardiola, đòi hỏi sự hỗ trợ và di chuyển linh hoạt.
Đối với một nhà quản lý theo trường phái cũ hơn, một nhà phân tích có thể được giao nhiệm vụ tìm kiếm những tiền vệ bao phủ nhiều mặt đất và giành được những pha tắc bóng, hoặc một tiền đạo tập trung có thể cầm bóng và thu hút những người khác chơi.
Đánh giá điểm mạnh và điểm yếu
Nếu họ nhận được chỉ định tập trung vào đội hơn, nhà phân tích bóng đá sẽ được giao nhiệm vụ đưa ra bản phân tích SWOT về đối thủ sắp tới. Điểm mạnh và điểm yếu của họ là gì? Các lĩnh vực tạo cơ hội là gì (có lẽ họ thiếu tốc độ trong phòng ngự, các tiền vệ của họ lùi về chậm, hoặc họ phòng ngự không tốt trước các tình huống cố định)? Tương tự như vậy, phe đối lập sẽ đưa ra những mối đe dọa nào?
Vai trò của nhà phân tích dữ liệu trong bóng đá là tương đối mới. Sự bùng nổ dữ liệu trong trò chơi đẹp mắt là một hiện tượng hiện đại, với ngày càng nhiều công ty thu thập số liệu thống kê chuyên sâu và có quyền truy cập vào các chương trình để giúp tính toán các con số, như Python, giờ đây cũng có sẵn nhiều hơn. Sẽ là sai lầm khi cho rằng vai trò cổ điển của trinh sát bóng đá đã chết trong nước, nhưng chắc chắn rằng nhiều câu lạc bộ đang tiết kiệm chi phí – và hiệu quả – của việc trinh sát cầu thủ thông qua dữ liệu trực tiếp của họ.
Dữ liệu nào được sử dụng trong phân tích bóng đá?
Trước đây, bảng xếp hạng – cụ thể là cột “điểm cho” – là chỉ số duy nhất được coi là thú vị. Hiện vẫn còn rất nhiều người hâm mộ bóng đá nghĩ như vậy, mặc dù cách tiếp cận toàn diện hơn để thu thập và phân tích dữ liệu rõ ràng là rất có lợi.
Mục tiêu dự kiến (xG)
Ngày nay, các số liệu thống kê như số bàn thắng kỳ vọng (xG) cung cấp một loại thông tin chi tiết khác về màn trình diễn của một đội, không chỉ cho biết số cơ hội họ tạo ra và ghi được trong một trận đấu mà còn cả xác suất lịch sử mà mỗi cú sút đều đi vào lưới. Đó hoàn toàn không phải là một khoa học chính xác, nhưng không phải ngẫu nhiên mà các đội có chỉ số xG tốt nhất cũng có xu hướng là những đội đạt được thành công trong xếp hạng.
Hỗ trợ dự kiến (xA)
Các máy tính số cũng được giao nhiệm vụ xác định xG cho từng người chơi, điều này giúp làm sáng tỏ mức độ nguy hiểm (hoặc không) của họ trước khung thành. Điểm dữ liệu này hiện đã được mở rộng để bao gồm cả các pha kiến tạo dự kiến (xA), xác định những người chơi giỏi tạo cơ hội ngay cả khi đồng đội của họ không hoàn thành chúng.
Thống kê chuyên sâu hơn
Sẽ khó hơn một chút để phân tích các cầu thủ phòng ngự theo cách này, vì các chỉ số sâu hơn so với các pha tắc bóng được thực hiện hoặc các pha tranh chấp tay đôi không thực sự tồn tại. Đây là một lĩnh vực mà phân tích dữ liệu chắc chắn sẽ khám phá trong những năm tới.
Cuộc cách mạng bóng đá của bóng đá
Nhà văn người Mỹ Michael Lewis nổi tiếng với cuốn sách Moneyball , một tác phẩm phi hư cấu về thành công của đội bóng chày MLB, Oakland Athletics. Bất chấp ngân sách eo hẹp so với các đối thủ của họ, đội A đã liên tục thi đấu trong các trận play-off sau mùa giải, và các đối thủ của họ đã phải vò đầu bứt tai không tin vào thành tích ổn định của Oakland.
Như Lewis đã phát hiện ra, thành công của họ dựa trên việc sử dụng phân tích dữ liệu nhiều năm trước khi bất kỳ nhượng quyền thương mại MLB nào khác bắt đầu xem xét các con số, với tổng giám đốc Billy Beane (do Brad Pitt thủ vai trong bộ phim tiểu sử cùng tên) sử dụng các số liệu thống kê không được quảng cáo, chẳng hạn như trên cơ sở tỷ lệ phần trăm để tìm người chơi giá rẻ, nếu không muốn nói là không mong muốn, để ký.
Một câu chuyện ngụ ngôn về cuộc sống cũng như một bộ phim về năng lực thể thao, không phải ngẫu nhiên mà nhiều đội bóng đã cố gắng lấy cảm hứng từ Sách A vào đầu những năm 2000. ‘một tập đoàn đã đầu tư vào Barnsley vào năm 2017, mặc dù các nhà cung cấp tốt nhất cho nó cách tiếp cận có thể là Brentford và Brighton.
Họ đã đi từ giải đấu tầm thường đến top 10 của Premier League nhờ tuyển dụng hiểu biết, giúp họ xác định những ngôi sao rẻ hơn mức trung bình thông qua dữ liệu của họ, phát triển họ thành cầu thủ, sau đó bán họ cho một mạng lưới gọn gàng. Thật đáng kinh ngạc, kể từ năm 2018, chi tiêu ròng của Brentford cho chuyển nhượng là dưới 700.000 bảng. Trong thời gian đó, họ đi từ vị trí giữa bảng ở Championship để đánh bại Manchester City ở Premier League. Đối với bối cảnh, chi tiêu ròng của Chelsea trong cùng thời kỳ là âm 654 triệu bảng.
Làm thế nào để bạn trở thành một nhà phân tích dữ liệu bóng đá?
Một trong những điều tuyệt vời về phân tích dữ liệu trong bóng đá là nếu bạn có kỹ năng, bạn thực sự có thể trau dồi kỹ năng của mình tại nhà bằng cách sử dụng số liệu thống kê có sẵn trên web. Bằng cách này, bạn có thể bắt đầu xây dựng các phương pháp và mô hình phân tích của riêng mình, những phương pháp này có thể được trình bày cho các nhóm tuyển dụng và tuyển trạch của câu lạc bộ chuyên nghiệp (hoặc ít nhất là những người sẵn sàng lắng nghe).
Yêu cầu cần thiết
Tuy nhiên, để có được một công việc với một câu lạc bộ bóng đá chuyên nghiệp, bạn sẽ cần một số bằng cấp và kỹ năng cụ thể. Tại thời điểm viết bài, Newcastle United đang tuyển dụng Nhà phân tích dữ liệu mới và “yêu cầu thiết yếu” của họ đối với công việc như sau:
- Bằng cấp về phân tích dữ liệu, khoa học máy tính hoặc tương tự
- Kiến thức chuyên sâu về bóng đá
- Chuyên môn trong việc sử dụng các chương trình/phần mềm, chẳng hạn như R và Python
- Có kinh nghiệm sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu
- Quen thuộc với cơ sở dữ liệu quan hệ và SQL
Ngoài ra, một loạt các kỹ năng giao tiếp và giao tiếp là rất cần thiết cho vai trò này. Nếu bạn đáp ứng các tiêu chí này, phân tích dữ liệu là một cách tuyệt vời để thâm nhập vào bóng đá chuyên nghiệp – ai biết được, có thể một ngày nào đó bạn sẽ nhận được cho mình một vụ chuyển nhượng lớn.
Trên đây là những thông tin của Về Bờ Live về Nhà phân tích dữ liệu bóng đá là gì? Để bạn nắm được những điểm quan trọng của vấn đề này. Ngoài ra kênh Vebo Live còn cập nhật những thông tin tổng hợp từ các nguồn về nhan dinh bong da để bạn có thể tham khảo.