近年来,定位球在足球(或美国足球)中的重要性一直在上升:现在超过四分之一的进球是通过定位球得分的。 任意球和角球通常会创造最有希望的情况,一些职业球队甚至为这些部分的比赛聘请了特定的教练。
在这篇文章中,我们将分享德甲比赛事实定位球威胁如何帮助评估定位球的表现。 随着球队希望越来越多地利用这些死球情况,定位球威胁将帮助观众了解球队如何利用这些情况。 此外,它将向读者解释如何使用 AWS 服务来实时计算统计数据。
德甲的柏林联合是定位球相关性的一个很好的例子。 这支球队在短短 2 年内成功从德甲 2 级升到了欧洲比赛的资格。 他们在 2/18 赛季的德甲联赛 19 中获得第三名,在德甲的保级季后赛中赢得了一个席位。 那个赛季,他们在公开赛中打进28球,排名联赛第16。 然而,他们的定位球进球数排名第二(XNUMX球)。
引人注目的是,在首场保级附加赛对阵斯图加特的比赛中,联盟以 2:2 平局,在角球后头球破门。 而在复赛中,斯图加特因被动越位被判罚任意球,让联盟0:0战平德甲。
定位球对联盟成功的意义并不止于此。 联盟在德甲联赛的前两个赛季都以强劲的第 15 和第 10 名结束了他们的德甲联赛,在定位球进球数上排名第三和第一(两个赛季都打进了 20 个定位球)。 相比之下,联赛冠军拜仁慕尼黑在两个赛季都只打进了 21 个定位球。 柏林联合凭借他们的定位球取得的成功让他们在 2/2 德甲赛季中获得了第七名,这意味着获得欧联杯的资格,在获得晋级后仅 20 年就从德甲联赛 XNUMX 进入欧洲。 不出所料,在决胜局的比赛中,他们在角球后打进了他们的两个进球之一。 在撰写本文时,柏林联合在德甲联赛中排名第四(第 XNUMX 场比赛),在角球表现中排名第一,我们稍后会解释这一统计数据。
柏林联合的欧洲之路清楚地表明了进攻和防守表现在定位球中的影响力。 然而,到目前为止,粉丝和广播公司很难正确量化这种性能,除非他们想剖析分析网站上的大量表格。 德甲和 AWS 合作说明了球队产生的威胁以及定位球对球队产生的威胁,并提出了新的德甲比赛事实:定位球威胁。
定位球威胁如何运作?
为了确定一支球队对他们的定位球构成的威胁,我们考虑了他们定位球表现的不同方面。 需要注意的是,我们只将角球和任意球视为定位球,并独立计算每个类别的威胁。
方面 1:定位球的结果:进球、射门或什么都没有
首先,我们考虑 结果 一套。 也就是说,我们观察它是否会导致目标。 然而,结果通常会受到细微差距的影响,例如守门员的精彩扑救,或者射门是否擦过门柱而不是进门,因此我们还对定位球产生的射门质量进行了分类。 镜头分为几类。
产品类别 | 说明 |
目标 | 一次成功的射门,导致进球 |
优秀 | 几乎导致进球的射门,例如射门 |
像样 | 其他值得注意的进球场景 |
一般 | 将包含在具有相关目标威胁的机会比率中的其余机会 |
不包含 | 没有真正的进球威胁,不应被视为真正的机会,例如几乎没有碰到球的头球或被盖帽 |
没有射门 | 根本没有拍照 |
上面的视频按以下顺序显示了击球结果类别的示例:出色、体面、平均、无。
方面2:射门的潜力
其次,我们的算法考虑了投篮的可能性。 这包括了进球的可能性,将射手的实际表现排除在外。 换句话说,我们量化了射门情况的进球潜力。 这是由 预期目标(xGoals) 击球的价值。 我们不仅消除了运气的发生或缺乏,而且还消除了罢工或头球的质量。
方面 3:定位球的数量
接下来,我们考虑纯粹的方面 数量 球队得到的定位球。 我们对定位球威胁的定义是基于每一个定位球来衡量威胁。 不是总结一个球队在一个赛季中的所有结果和 xGoal 值,而是将这些值聚合起来,以便它们代表每个定位球的平均威胁。 这样,例如,角球威胁代表了球队对每个角球的危险,并且不会仅仅因为他们比其他球队拥有更多角球(因此可能有更多射门或进球)而认为球队更危险。
方面 4:随时间的发展
最后一个要考虑的方面是团队威胁的发展 随着时间的推移. 例如,考虑一支球队在前三个比赛日的角球打进了三个球,但在接下来的 15 个比赛日未能提供任何可观的威胁。 这支球队不应该被认为在第 19 比赛日的角球构成了重大威胁,尽管它已经进了 10 球,这可能仍然是一个不错的回报。 我们通过为每个定位球分配折扣来解释球队定位球质量的这种(正面或负面)发展,具体取决于它发生的时间。 换句话说,XNUMX 个比赛日前的任意球对计算威胁的影响要小于上一场甚至当前比赛中的任意球。
得分:每场比赛汇总
我们描述的所有四个方面都汇总为每支球队的两个值,一个是角球,一个是任意球,它们描述了该球队当前的相应定位球所构成的危险。 该值定义为每个定位球得分的加权平均值,其中定位球得分定义为 (0.7 * shot-outcome + 0.3 * xG-value)
如果定位球导致射门,否则为 0。 这 shot-outcome
如果球队得分低于其他结果,例如射门偏出,则为 1,具体取决于其质量。 如前所述,每个定位件的重量取决于它是多久之前拍摄的。 总体而言,这些值定义在 0-1 之间,其中 1 是满分。
定位球威胁
接下来,将每支球队的价值与联盟平均值进行比较。 确切的公式是 score(team)/avg_score(league) - 1
. 这个值就是我们所说的定位球威胁值。 如果一支球队的威胁值与联盟平均水平完全一样,那么它的威胁值为 0。 -1(或-100%)的值表示一支完全没有威胁的球队,而+1(+100%)的值表示一支球队的危险是联盟平均水平的两倍。 有了这些值,我们计算了一个排名,分别根据他们的角球和任意球的进攻威胁将球队从 1 到 18 排序。
我们使用相同的数据和类似的计算来计算防守威胁,以衡量球队在防守定位球方面的防守表现。 现在,该算法不再计算每个自己的定位球得分,而是计算每个对手定位球的得分。 就像进攻威胁一样,得分与联盟平均水平相比,但数值是相反的: -score(team)/avg_score(league) + 1
. 这样,如果球队根本不允许对手射门,则可以实现 +1 (+100%) 的威胁,而防守威胁为 -1 (-100%) 的球队对对手定位球的敏感度是联盟的两倍平均的。 同样,威胁为 0 的球队与联盟平均水平一样好。
定位球威胁发现
定位球威胁的一个重要方面是我们专注于对威胁的估计,而不是通过定位球得分和失球。 如果我们以第 21 场比赛的弗莱堡和柏林联合为例,在本赛季的整个过程中,弗赖堡通过角球打进了 3 个进球,而柏林联合则为 7 个。 我们的威胁排名仍然将两支球队的排名相当。 事实上,我们预测弗莱堡的角球(排名 1)甚至比柏林联合的角球(排名 XNUMX)低 XNUMX%。 主要原因是柏林联合在底角创造了相似数量的绝好机会,但未能将这些机会转化为进球。 另一方面,弗赖堡的机会效率要高得多。 机会质量和实际目标之间的这种差异可能发生在像足球这样的高变异性运动中。
下图显示了柏林联合在第 6-21 个比赛日的定位球进攻角球排名(蓝色)和得分(红色)。 在第 12 场比赛中,联盟在角球中打进一球,并且在第二个角球中也有很大的机会,虽然没有进球,但我们的算法将其视为高威胁。 此外,联盟在第12比赛日的21次角球中有50次射正。联盟的排名也因此从第XNUMX位迅速跃升至第XNUMX位,联盟的得分值和联赛平均水平都有所提高。 随着联盟在随后的比赛日看到越来越多的角球威胁机会,他们一步步占据了角球威胁排名的第一名。 该分数始终与当前联盟平均水平相关,这意味着联盟在第 XNUMX 场比赛日的角球威胁比联盟中所有球队的平均威胁高 XNUMX%。
实施和架构
德甲比赛事实是独立运行的 AWS 法门 里面的容器 亚马逊弹性容器服务 (亚马逊 ECS)。 以前的德甲比赛事实使用原始事件和位置数据来计算高级统计数据。 这随着 Set Piece Threat 的发布而改变,该工具分析现有德甲比赛事实产生的数据(x目标) 来计算其排名。 因此,我们创建了一种架构,用于在现场比赛期间在不同的德甲比赛事实之间实时交换消息。
为保证最新数据反映在定位球威胁计算中,我们使用 适用于Apache Kafka的Amazon托管流 (亚马逊 MSK)。 此消息代理服务允许不同的德甲比赛事实实时发送和接收最新事件和更新。 通过使用来自 Kafka 的比赛和德甲 Match Fact 特定主题,我们可以从所有相关系统接收最新数据,同时保留重播和重新处理之前发送的消息的能力。
我们在该项目中引入了 Amazon MSK,以普遍替代德甲比赛事实平台的所有内部消息传递。 它处理位置和事件数据的注入,每场比赛可以聚合超过 3.6 万个数据点。 借助 Amazon MSK,我们可以使用消息的底层持久存储,这使我们能够从任何时间点重播游戏。 但是,对于 Set Piece Threat,重点在于将德甲比赛事实产生的事件传递给并行运行的其他德甲比赛事实的特定用例。
为了促进这一点,我们区分了两种类型的 Kafka 主题:全局主题和匹配特定主题。 首先,每个德甲比赛事实都有自己特定的全局主题,它处理德甲比赛事实创建的所有消息。 此外,每场比赛的每个德甲比赛事实都有一个额外的比赛特定主题,用于处理由德甲比赛事实为特定比赛创建的所有消息。 当多个现场比赛并行运行时,首先会生成每条消息并将其发送到此德甲比赛事实特定的全局主题。
调度员 AWS Lambda 函数订阅每个德甲比赛事实特定的全局主题,并有两个任务:
- 将传入数据写入通过 亚马逊关系数据库服务 (Amazon RDS)。
- 将其他德甲比赛事实可以使用的消息重新分发到德甲比赛事实特定的主题。
架构图的左侧显示了不同的德甲比赛事实,它们在每场比赛中彼此独立运行,并为全球主题生成消息。 新的定位球威胁德甲比赛事实现在可以使用特定比赛的每次射门的最新 xGoal 值(图表右侧),以立即计算导致一次或多次射门的定位球产生的威胁。
总结
我们对 Set Piece Threat 的推出感到兴奋,评论员和粉丝将使用这种全新的洞察力发现模式。 随着球队希望越来越多地利用这些死球情况,定位球威胁将帮助观众了解哪支球队成功地做到了这一点,哪支球队仍有一些基础可以覆盖,这在每一种定位球情况之前增加了额外的悬念。 德甲转播商可以使用新的德甲比赛实况来揭示比赛的新观点和故事,并且可以随时在德甲应用程序中查看球队排名。
我们很高兴了解您将发现哪些模式。 与我们分享您的见解: 推特上的@AWScloud,带有#BundesligaMatchFacts 标签。
作者简介
西蒙·罗尔夫斯 作为中场出战288场德甲联赛,打进41球,为德国国家队出场26次。 目前,罗尔夫斯在拜耳 04 勒沃库森担任体育总监,负责监督和发展职业球员名单、球探部门和俱乐部的青年发展。 西蒙还在 Bundesliga.com 上撰写每周专栏,介绍由 AWS 提供支持的最新德甲比赛事实
卢克·菲格多 是 AWS 专业服务团队的高级体育技术专家。 他与球员、俱乐部、联赛和媒体公司(如德甲和一级方程式)合作,帮助他们使用机器学习利用数据讲述故事。 在业余时间,他喜欢学习所有关于思维以及心理学、经济学和人工智能之间的交叉点的知识。
简·鲍尔 是 AWS 专业服务的云应用程序架构师。 他的兴趣是无服务器计算、机器学习以及涉及云计算的一切。 他与各行各业的客户合作,帮助他们在云之旅中取得成功。
帕斯卡尔·库纳 是 AWS 专业服务团队的一名云应用程序开发人员。 他与各行各业的客户合作,帮助他们通过应用程序开发、DevOps 和基础设施实现业务成果。 他热爱球类运动,业余时间喜欢打篮球和踢足球。
乌维迪克 是 Sportec Solutions AG 的数据科学家。 他致力于使德甲俱乐部和媒体能够使用先进的统计数据和数据来优化他们的表现——赛前、赛后和赛中。 在业余时间,他满足于更少,只是试图为他的休闲足球队坚持整整 90 分钟。
哈维尔·波韦达-潘特 是 AWS 专业服务团队中 EMEA 体育客户的数据科学家。 他使观众体育领域的客户能够创新并利用他们的数据,通过机器学习和数据科学提供高质量的用户和球迷体验。 他在业余时间追随对广泛运动、音乐和人工智能的热情。
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