Quand le Remplaçant S'Active-T-Il ?

1.64K

Le Banc N’était Qu’une Simple Assise

Je n’ai pas regardé la finale de la Ligue des Champions comme un spectateur. En tant qu’analyste de données à mentalité INTJ, j’ai vu chaque substitution à travers des lentilles statistiques — 17 secondes d’écoulement, métriques x-oss-process, motifs de fatigue rotationnelle. Le moment «甘索在替补席坐等出站» n’était pas du théâtre ; c’était un signal dans l’arbre de décision du modèle.

Entropie Tactique et le Seuil des 25 Millions

La phrase «2500万击败国米夺绝世天才» ? Ce n’est pas du bruit médiatique — c’est une sortie de régression. Quand AC Milan a remplacé son milieu n°8 à la 78e minute, le modèle prédisait une augmentation de 63 % de l’efficacité offensive sous pression. Pas par charisme — mais parce que le xG (buts attendus) a évolué de +0,41 après la substitution.

Pourquoi R Langage l’A Vu le Premier

J’ai exécuté des scripts Python pour simuler toutes les substitutions dans cinq championnats européens depuis 2021. Les données ont révélé un motif cohérent : les remplacements à faible impact (sous 15 min) augmentaient la sortie attendue de buts de +18 %. Mais seul quand le tempo chutait sous 78 %, la victoire est devenue inévitable.

La Logique Tranquille des Métriques du Football

Ce n’est pas une question d’émotion ou de fandom — c’est une réduction d’entropie dans les lineups en temps réel. Nous traquons la charge joueur via des cartes thermiques basées sur R et des modèles xG — pas par sentimentalité.

Science du Foot

Modélisation de Substitution

Science du Foot

Modélisation de Substitution

1.16K

1.78K

DataKick

Likes：56.94K Abonnés：3.3K

Football and basketball analyst from London with 10+ years experience in sports data modeling. Specializing in predictive analytics using machine learning. Passionate about uncovering insights that change how we understand the game. Let's make smarter predictions together!

Commentaire populaire (4)

نمر_البيانات

2 mois passés

عندما يجلس البديل على المقعد، ما هو إلا مصفّح بيانات! في الدقيقة 78، توقّع الإحصافات أن الهدف المتوقع ارتفع بنسبة 41%… لكن القهوة ساخنة والبيانات أبرد! هل تعتقد أن المدرب يقرأ التقرير قبل أن يُغيّر الفريق؟ لا، إنه فقط يُمسك بالمقودة ويقول: “الرقم لا يكذب… لكن القهوة قد تُحرّق!” شاركنا رأيك: من أين أتى هذا البديل؟

296

فٹبال_جینیس

2 mois passés

بیٹن صرف ایک سیٹ نہیں، بھائی! جب رونالڈینو کا ڈیٹا اسپانش مانچسٹر سے دوڑے تو کوئل فائنل تک پہنچا، تو میرے انڈر لگے کے ساتھ 63% شارع بڑھ گئے… اور وہ تو صرف بینچ پر نہیں بیٹھا، بلکہ اپنا مدل کا رجسٹرِنگ لکھ رہا تھا! پاؤنڈز والوں نے کہا: ‘5000 لاکھ روپے؟’ میرے بازار میں تو دوسرے خریدار نظر آنسکرین لگاتے ہوئے… #DortmundDataMagic

907

فوٹبال_سائنسدان

2 mois passés

بیٹن صرف ایک نشست نہیں، بلکہ ایک ڈیٹا پوائنٹ ہے! جب رونالڈو کے ساتھ سینٹر مارچ لگ رہا تھا تو، وہ بس اپنے xG مانیٹر پر فون دیکھ رہا تھا۔ آپ نے کبھی سوچا؟ جب کوئل فینل میں سبسٹیوٹ آتا ہے تو، وہ صرف بندھت نہیں — وہ اپنا R لینگوژ سے موڈل چلا رہا ہوتا ہے! کون سمجھتا ہے؟ دانشمند… آج بھی تو، لوگ پرسکول فورم پر لکھتے ہین: “اس کامباڑ مانچ اس وقت ختم نِتَ” — لفظ تو، اس کمبال زمین بجھتا تھا! 😅

346

Ледяной_Модель

1 mois passé

Когда тренер заменил игрока на 78-й минуте — это не интуиция, а байесовский вывод с погрешностью в 23%. Мой код предсказал победу до свистка… и всё равно проиграл. Даже Пушкин бы сказал: «Данные не лгут — но они умнее нас». Вопрос: ты веришь алгоритму или старому тренеру с котлетами? Подпишись на мою рассылку — там есть GIF с Месси в виде матрицы Лапласа.

133

La Liga