Ortalama Yalan Söyleyebilir: Medyan ve Standart Sapma Neden Önemli?

a computer screen with a bunch of data on it

Bir bara on kişi oturmuş, hepsinin aylık geliri 20 bin lira. Ortalama gelir: 20 bin. Sonra içeri bir milyarder giriyor. Şimdi “ortalama gelir” aniden milyonlara fırlıyor — ama masadaki kimsenin hayatı değişmedi. İşte “ortalama” dediğimiz sayı tek başına böyle yanıltır. Bu yazıda, bir veriyi dürüstçe özetlemek için ortalamanın yanına neden mutlaka medyan ve standart sapmayı … Devamını oku

Python ile İlk Şut Haritanı Çiz: mplsoccer’a Giriş

crowd watching football game inside stadium

Veriyi nereden bulacağını öğrendikten sonra (bkz. futbol verisi kaynakları rehberimiz) sıradaki adım onu görselleştirmek. Bir analistin en sevdiği başlangıç grafiği şut haritasıdır: bir takımın nereden şut çektiğini ve hangilerinin gol olduğunu tek bakışta gösterir. Bu yazıda Python ve mplsoccer ile sıfırdan basit bir şut haritasının nasıl çizildiğini adım adım anlatıyoruz. Neden Python ve mplsoccer? Python, … Devamını oku

Futbol Verisini Nereden Bulursunuz? StatsBomb, Understat ve FBref Rehberi

green soccer field

Analiz yapmak istiyorsunuz ama elinizde veri yok. İyi haber: futbol verisinin önemli bir kısmı artık ücretsiz ve herkese açık. Bu rehberde, xG gibi metrikleri kendiniz hesaplamak ya da analiz etmek için kullanabileceğiniz üç temel kaynağı ve hangisinin ne işe yaradığını ele alıyoruz. StatsBomb Open Data — Ücretsiz olay verisi StatsBomb, bazı lig ve turnuvalar için … Devamını oku

xG’nin Ötesi: xA, xPoints ve Post-Shot xG Ne Anlatır?

a soccer match in a stadium at night

xG (beklenen gol) modern futbol analizinin kapısını araladı, ama hikaye orada bitmiyor. xG yalnızca şutların kalitesini ölçer; oysa bir maçta pas kalitesi, kaleci performansı ve “hak edilen puan” gibi başka boyutlar da vardır. Bu yazıda, xG’nin etrafında gelişen üç ileri metriği sade bir dille açıklıyoruz: xA, post-shot xG ve xPoints. xA — Beklenen Asist xA, … Devamını oku

Poisson Dağılımı ile Maç Skoru Nasıl Tahmin Edilir?

green soccer field with crowd at daytime

Bir önceki yazımızda xG (beklenen gol) kavramını öğrenmiştik: bir takımın bir maçta ortalama kaç gol atmasının beklendiği. Peki bu “beklenen gol” sayısını, “2-1 bitme ihtimali yüzde kaç” gibi somut bir skor olasılığına nasıl çeviririz? İşte burada Poisson dağılımı devreye girer. Bu yazıda, ciddi spor analitiğinin bel kemiklerinden biri olan bu yöntemi adım adım ele alıyoruz. … Devamını oku

Kumarbazın Yanılgısı: Olasılığın En Çok Yanıltan Tuzağı

İstatistik ve veri analizi kavramı

Bir madeni para attınız ve üst üste beş kez tura geldi. Sizce altıncı atışta yazı gelme ihtimali artık daha mı yüksek? Çoğu insan içgüdüsel olarak “evet, artık yazı gelmeli” der — ve tam burada yanılır. Bu hataya istatistikte “kumarbazın yanılgısı” denir ve olasılık konusunda en sık düşülen tuzaktır. Bu yazıda bu yanılgıyı ve doğru düşünme … Devamını oku

Sahte (Phishing) Sitelere Karşı Korunma Rehberi: Hocasından Tüyolar

red padlock on black computer keyboard

İnternette en sık karşılaşılan dolandırıcılık yöntemi, karşınıza güvendiğiniz bir kurumun (bankanız, kargo firmanız, bir devlet kurumu) sitesiymiş gibi görünen sahte bir sayfa çıkarmaktır. Buna “phishing” yani “oltalama” denir. Amacı basittir: sizi panikletip ya da bir ödülle kandırıp kullanıcı adı, şifre veya kart bilgilerinizi kendi elinizle bir sahtekara yazdırmak. Bu rehberde, bir sahte siteyi nasıl tanıyacağınızı … Devamını oku

Futbol İstatistiklerinde Olasılık ve xG (Beklenen Gol) Nasıl Hesaplanır?

green grass field during daytime

Bir maça bakıp “bu takım kazanır” demek kolaydır; zor olan, bu sezgiyi bir sayıya çevirmektir. Modern futbol analizinin tüm derdi de budur: “nasıl hissediyorum” yerine “veriler ne diyor” sorusunu sormak. Bu yazıda, futbol istatistiklerinin temelindeki olasılık mantığını ve son yılların en popüler metriği olan xG (beklenen gol) kavramını sıfırdan, hocasından öğrenir gibi ele alıyoruz. Olasılık … Devamını oku