“Bu takım rakibe hiç alan vermedi” cümlesini bir maç yorumundan yüzlerce kez duymuşsunuzdur. Ama bu sezgisel gözlemi somut bir sayıya dökmek mümkün mü? Bir takımın sahada gerçekten hakim olduğunu, topu rakip yarısında tuttuğunu ve tehdit yaratma kapasitesini sürdürdüğünü ölçen metriklere duyulan ihtiyaç, modern futbol analitiğinde Field Tilt’i (saha eğimi) doğurdu. Bu yazıda Field Tilt’in ne … Devamını oku
Bir orta saha oyuncusunun maç sonu istatistiklerine baktığınızda “92 pas, yüzde 96 isabet” gibi etkileyici bir tablo görebilirsiniz. Ama bu rakam, o oyuncunun takımını gerçekten ileri taşıdığı anlamına mı geliyor, yoksa sadece güvenli, kısa ve yana paslarla “istatistik güzelliği” mi yapıyor? İşte bu soruyu cevaplamak için geliştirilen metriklerden biri: ilerletici paslar (progressive passes). İlerletici Pas … Devamını oku
“Bu takım sahada gerçekten çok baskı kuruyor” cümlesini bir maç yorumcusundan defalarca duymuşsunuzdur. Ama bu izlenim, öznel bir gözlemden öteye geçebilir mi? Bir takımın rakibe ne kadar “nefes aldırmadığını” somut bir sayıya dökmek mümkün mü? İşte modern futbol analitiğinin bu soruya verdiği cevaplardan biri: PPDA (Passes Allowed Per Defensive Action), yani “Savunma Hareketi Başına İzin … Devamını oku
Bir maçı izlerken “bu takım topu hep sağ kanattan ilerletiyor” ya da “orta saha oyuncusu adeta takımın kalbi” dediğimiz oluyor. Ama bu izlenimi somut bir görselle kanıtlamak mümkün mü? İşte pas ağları (pass networks) tam olarak bunu yapıyor: Bir takımın 90 dakika boyunca nasıl oynadığını, tek bir görselde özetliyor. Pas Ağı Aslında Ne Gösteriyor? Basitçe … Devamını oku
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
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 (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
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
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