Клубний чемпіонат світу FIFA: Аналіз матчів від data scientist

Real Madrid vs Al-Hilal: Проблеми в обороні

Мої передбачувальні моделі показали щось цікаве - Real Madrid Карло Анчелотті входять у цей матч із лише 63% ймовірністю сухого матчу (порівняно з середнім показником у 71%). Чому? Погляньмо на цифри:

• Нестабільність у захисті: Лише Рюдігер повністю готовий серед чотирьох захисників
• Погодні умови: Переможний показник Madrid падає на 18% у денних матчах за температури вище 30°C
• Невпевненість у атаці: Мбаппе обмежений 25 хвилинами після травми

Al-Hilal під керівництвом Стефано Пйолі демонструє цікавий статистичний профіль:

python defensive_improvement = True if coach == ‘Pioli’ else False # Навіть для нерозуміючих у програмуванні

Їхній xGA (очікувані голи пропущені) зменшився на 0.7 за гру після його приходу. З Мілінковичем-Савичем, який створює 2.3 моменти за 90 хвилин, мій алгоритм пропонує:

Прогноз: Al-Hilal +2.5 Asian Handicap (72% ймовірність)

Pachuca vs Salzburg: Вигідне парі

Ось де цифри стають справді цікавими. Незважаючи на статус фаворитів:

• Від’ємний xG Salzburg у гостях: лише 1.1 у останніх 5 матчах
• Організованість Pachuca у захисті: 8 сухих матчів у останніх 12 домашніх іграх
• Ризикована ставка ринку проти австрійців

Мій калькулятор очікуваної вартості (EV) свідчить на користь:

Рекомендація: Pachuca Double Chance @ 2.10 (55% ймовірність)

Фінальна думка: Іноді футбол має досконалий сенс — просто більшість експертів не розмовляють Python.