ब्लैक बुल्स की जीत के पीछे के आंकड़े

जब मेरे xG-एल्गो मॉडल ने ब्लैक बुल्स के लिए दमातोरा के खिलाफ 0.37 एक्सपेक्टेड गोल्स की भविष्यवाणी की, तो मुझे भी लगा कि यह गलत है। पर फुटबॉल स्प्रैडशीट्स को चुनौती देता है।

डेटा लेंस के माध्यम से क्लब DNA 2009 में मापुतो के औद्योगिक क्षेत्र में स्थापित, ब्लैक बुल्स अपने नाम के अनुरूप खेलते हैं - शोल्डर बार्जेस और सेट-पीस अराजकता। उनका ट्रॉफी कैबिनेट (2 मोज़ाम्बिक कप) यूईएफए विश्लेषकों को प्रभावित नहीं करेगा, लेकिन उनके रक्षात्मक आंकड़े डिएगो सिमोन को रूला देंगे:

• 78% एरियल डुअल्स जीते (दमातोरा मैच)
• 12.3km औसत मिडफील्ड प्रेसिंग दूरी (लीग में तीसरी सबसे कम)
• प्रति मैच 0.8 गोल स्वीकार (इस सीज़न)

वह 94वें मिनट का पल

मैच सारांश एंटी-फुटबॉल आलोचकों के लिए एक ग्रोसरी लिस्ट की तरह पढ़ता है: 4 शॉट्स, 39% पॉज़ेशन। लेकिन हीटमैप्स देखें:

python

प्रमुख पलों का विज़ुअलाइज़ेशन:

import matplotlib.pyplot as plt defensive_actions = [34,28,41] # टैकल/इंटरसेप्शन/ब्लॉक plt.bar([‘1H’,‘2H’,‘ET’], defensive_actions, color=‘#000000’) plt.title(‘ब्लैक बुल्स: रक्षात्मक कार्रवाई’)

उनके लेफ्ट-बैक मारियो मुथेंबा (एक पूर्व वेल्डर) ने सिर्फ 11 पास पूरे किए लेकिन 7 रिकवरी की। विजयी गोल? एक रूट वन स्पेशल: गोलकीपर का लंबा शॉट → फ्लिक-ऑन → एक घिसा वॉली जो धीरे से नेट में चला गया।

विश्लेषण नर्द्स को क्यों ध्यान देना चाहिए

हाफ़टाइम पर, मेरे मॉडल ने ब्लैक बुल्स को सिर्फ 18% जीत संभावना दी। पूर्ण समय तक? यह साबित होता है:

1. छोटी लीग में लॉ-ब्लॉक डिफेंडिंग गणितीय रूप से इष्टतम हो रही है
2. एक्सपेक्टेड गोल्स अराजकता बनाने वाली टीमों को अंडरवैल्यू करते हैं
3. फुटबॉल को टिकी-ताका से ज़्यादा सख्त अनुशासन की ज़रूरत होती है