Análise de dados e esportes: duas de minhas paixões. Nos últimos anos, tenho estado mais perto do futebol porque, além de discutir e praticar um escárnio saudável com os amigos, começou a transformação para um maior uso de dados e estatísticas. A revolução no futebol tem sido um pouco mais lenta do que outros esportes (por exemplo, basquete ou beisebol com livros e filmes como Moneyball), devido às características do jogo, feito predominantemente de eventos – gols – que raramente acontecem durante um jogo. No basquete, voleibol ou tênis, cestas ou pontos são muito mais frequentes: padrões robustos e padrões de previsão podem ser detectados mais rapidamente.
Análise de dados em esportesNo campo de eventos raros a estatística comum – que com a curva de sino – luta. Os analistas tiveram que encontrar outras maneiras, uma vez que se estima que um bom resultado de um jogo entre duas equipes de nível semelhante depende até mesmo 50% do famoso fator C” (ver “todos os números de futebol”). A habilidade de um treinador, um jogador ou a própria equipe reside em criar as melhores condições para marcar, maximizando as poucas chances reais que podem acontecer. Nos últimos anos, as estatísticas evoluíram: atualmente, entre os indicadores mais utilizados para avaliar uma equipe ou um jogador em geral, há os “objetivos esperados” ou xG.
O xgs iniciar a partir do pressuposto de que você faça metas somente se você atirar à baliza: na prática, a contagem de disparos feitos e cada um deles é atribuída uma probabilidade de fazer gols, com base em uma série de fatores e algoritmos de cada empresa especializada (posição, a presença de um adversário perto do atacante, o tipo de ação…). Se você quiser aprofundar o tema, aqui estão algumas ideias:
Para atrair a ira dos milanistas, segue-se o cálculo do xG para Milão-Juve de 28/10/2017. Em termos de XG Milan “deve ter” vencido por 1-0, enquanto na verdade perdeu por 0-2.