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足球表现分析解决方案

识别与战术相关的见解, 除了基本的业绩趋势, 分析部门面临的主要挑战是什么. 由跟踪和事件数据提供支持, 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,增强分析师的赛前过程和他们对即将到来的对手的评估.

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优势分析

匹配分析

具有ai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征, 球分布, 在不同阶段,玩家角色和团队形状的变化, 通过数据执行独特的游戏风格框架进行背景化.

03:48 勒沃库森的边缘分析
02:59 Paul Heckingbottom深入研究边缘分析
02:35 克罗地亚分析师Marc Rochon对Edge Analysis的看法
02:00 QPR经理Mark Warburton在Edge Analysis上说 & 数据提供者的责任
对勒沃库森的比赛边缘分析
在勒沃库森的边缘分析(03:48)
玩Paul Heckingbottom潜入边缘分析
保罗·海金巴顿的边缘分析(02:59)
克罗地亚游戏分析师Marc Rochon在Edge Analysis上说
克罗地亚分析师马克·罗雄谈边缘分析(02:35)
在Edge Analysis上扮演QPR经理Mark Warburton & 数据提供者的责任
QPR经理Mark Warburton在Edge Analysis上说 & 数据提供者的责任(02:00)

边缘分析主要特征

形状分析

在一场比赛中, 球队的形态会随着战术变化和比赛状态而不断变化. 边缘分析在跟踪数据上分层人工智能, 因此,分析师可以快速了解团队形状在特定阶段或特定上下文中的演变情况.

  • 与平均位置相比,提供更准确的球队整体形状指示.
  • 帮助确定每个即将到来的对手最可能采用的形状.
  • 显示移动错误和开放空间.
  • 为游戏环境添加额外的意义层, 通过数据执行 Playing Styles框架描述.
  • 形状与结果有关, 比如投篮和丢球, 识别成功和不成功的场景.

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边缘分析主要特征

有影响力的球员 & 角色

了解一个球员或角色对球队的贡献最终有助于制定比赛计划, 基于消除对手的威胁或利用弱点. 边缘分析包含了俱乐部阵容中不同球员和角色的详细分解, 使用人工智能衍生模型来量化他们对生成得分机会的贡献.

  • 消除按位置评估球员的局限性, 根据球员在球队更广泛的比赛风格中所扮演的角色来对他们进行分类.
  • 每个球员的持球动作的有效性是用控球价值(PV)模型量化的, 在接下来的10秒内,突出他们的项目会增加或减少他们团队的得分机会.
  • 每个玩家都有一个净PV评级. 这突出了那些贡献了最进步的行动的杰出玩家, 除了玩家记录较低的倒退行为.
  • 通过缩小对对手比赛风格影响最大的球员和角色, 分析师们可以开始评估如何将他们在场上的影响降到最低.

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边缘分析主要特征

模式分析

识别对手反复出现的传球链, 成功的传球和创造机会的原因是什么, 能否帮助球队设计策略,破坏球队将球转移到威胁区域的最有效方式. 边缘分析自动检测出球队最危险的传球链, 基于他们如何增加球队得分的可能性.

  • 循环链聚集在一起,自动检测特定的游戏模式.
  • 协助分析人员识别特定链的有效性, 每个集群被分配一个占有值, 基于他们增加进球概率的方式.
  • 用户可以搜索从球场不同区域开始和结束的链条,以帮助了解球队如何从特定区域转移球.
  • 提供额外的上下文, 一个由跟踪驱动的压力光环决定了球员在链条中移动球时所承受的压力水平.
  • 进一步筛选选项使分析师能够隔离涉及有影响力的参与者的链和更难完成的传球, 基于预期通过率(xP).

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边缘分析主要特征

高级套路分析

比赛的输赢取决于既定的战术. 边缘分析使分析人员能够对赛季中使用的每个角球和进攻任意球进行深入分析, 使用跟踪数据, 就在几分钟之内.

  • 结果分析允许确定固定的优势和劣势.
  • 提供交付区域的详细信息, 交付类型, 球员的跑动模式和相互作用,以确定进攻或防守策略.
  • 根据预期目标确定产生最佳质量机会的区域(xG).
  • 加快定位球分析过程.

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边缘分析主要特征

空间搜索

匹配标记耗时且重复. 边缘分析包含空间搜索, 这使得分析师能够在定制的球场区域和特定的球队或个人球员的比赛风格中发现各种事件.

  • 将客观分析与针对对手长处和短处的指导相结合, 比如关键球员最危险的打法,以及他们构成最大威胁的区域.
  • 通过人工智能镜头,增强和加快分析完整比赛画面的方式,具有比赛中球模式和详细的比赛时间表等功能, 突出游戏风格和关键事件.

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