识别与战术相关的洞察力, 除了潜在的表现趋势, 分析部门面临的关键挑战是什么. 由跟踪和事件数据驱动, 边缘分析应用独特的AI模型来解锁目标, 动态和预测的洞察力，以增强分析人员的赛前过程和他们对即将到来的对手的评估.
优势分析
具有人工智能辅助模块，旨在支持性能分析部门采用的典型工作流程, 边缘分析可以帮助分析人员更好地理解球队的比赛特点, 球分布, 在不同的阶段，球员的角色和团队形态会发生变化, 哪些是通过数据执行独特的游戏风格框架呈现出来的.
边缘分析关键特征
在比赛过程中, 由于战术和游戏状态的变化，团队的形状不断变化. 边缘分析层AI在跟踪数据之上, 因此，分析师可以快速了解团队形态在特定阶段或特定环境中是如何演变的.
边缘分析关键特征
了解球员或角色对团队的贡献最终有助于制定比赛计划, 基于消除敌对威胁或利用弱点的. 边缘分析包含了俱乐部阵容中不同球员和角色的详细分类, 使用人工智能派生的模型来量化它们在生成得分机会方面的贡献.
边缘分析关键特征
识别对手的循环传递链, 哪些会导致成功的球进阶和机会创造, 能否帮助设计战术，打乱球队将球转移到威胁区域的最有效方式. 边缘分析自动检测球队最危险的传球链, 这取决于他们如何增加球队得分的可能性.
边缘分析关键特征
比赛的输赢取决于固定套路. 边缘分析使分析人员能够从赛季中使用的每个角球和攻击任意球进行深入的分析, 使用跟踪数据, 在几分钟之内.
边缘分析关键特征
匹配标记既费时又重复. 边缘分析包含空间搜索, 它可以让分析人员在定制的球场区域内找到各种事件，并为团队或个人球员找到特定的比赛风格.
