蔚山潰敗的數據真相

當你的xGA（預期失球）像心電圖般劇烈起伏，問題就顯而易見。蔚山HD 2-4敗給弗魯米嫩塞並非運氣差，而是統計學上的必然。我的Python程式在分析他們對馬姆洛迪日落的首戰（0-1落敗）後就發出警訊，顯示其中後衛站位彷彿身處不同時區。

戰術解剖

熱力圖不會說謊：

• 防線深度：平均距球門38.7碼（賽會最高）
• 壓迫抗性：中場三區僅贏得12%對抗
• 轉換防守：被反擊丟3球（小組賽最差）

對弗魯米嫩塞的災難性4-2？我們的模型顯示巴西隊首球後，蔚山勝率僅剩14%。半場結束時更跌至3.2%——比我在分析室找到乾淨咖啡杯的機率還低。

未來展望

隨著K聯賽即將重啓，洪明甫教練必須：

1. 修正區域防守（78%定位球失分）
2. 棄用老將金英權（加速度2.89 m/s²，賽會最慢）
3. 增加李東慶上場時間（每90分鐘創造2.3次機會）

作為曾因教練說「數據是會計用的」而怒寫整套球探系統的分析師，我將緊盯他們後續表現⋯⋯順便準備好新的鍵盤。