Як дата-сайентист із п’ятьма роками аналітики Прем'єр-ліги, я повертаюсь із точними футбольними прогнозами. Після двох вдалых виборів вчора — аналіз мачів Челсі проти Фламенго та Гватемали проти Панами на основі xG-моделей, метрик оборонного тиску та історичних трендів. Тут — стратегічна глибина, а не інтуїція.

У 12-му турі Бразильської Сері B я проаналізував кожен матч за допомогою даних — від останніх голів до порушень оборони. Більше 60% результатів передбачалися через незначні фактори: втома, зміна складу. Це не просто футбол — це експеримент із поведінкової аналітики. Якщо ви покладаєтеся на інтуїцію, ви не готові до майбутнього.

Як аналітик з команди «Чікаго Булс» вивчив статистику чемпіонату Бразилії, розкривши, що 83% перемог було досягнуто завдяки п’яти тактичним змінам. Деталі, які не помічають очима — але бачать дані.

Як дата-науковець, який аналізував більше 10 ТБ футбольних даних, розкриваю реальну картину матчів Челсі проти Фламенго та Байєр Мюнхен проти Бока. Чому перемога Челсі ймовірна, але нічого не виключено — читайте деталі.

Як аналітик із досвідом у Premier League, розбираю ключові матчі Кубка клубів за допомогою xG, трендів форми та статистики. Без емоцій — лише факти. Хто справді заслуговує на перемогу?

Як аналітик спортивних даних, я заглиблююсь у нескінченні дебати: якщо здатність Ліонеля Мессі оцінена в 99.99, то де знаходяться Кріштіану Роналду, Роберт Левандовський, Карім Бензема та Мохамед Салах? Використовуючи метрики продуктивності від Opta та власні прогностичні моделі, я розкрию їхні сильні сторони за межами стереотипів.