京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
在阿根廷vs冰岛一战中,梅西的表现引来无数吐槽,不仅射丢点球,全场大部分时间还在“散步”。但基于数据的分析显示,梅西即使是走路,也比大多数人跑步效果更好。他就像一台高效的机器,搞清楚了如何用很少的能量占据更有价值的场地。
葡萄牙和阿根廷无疑是世界杯上很受瞩目的两支球队,而它们的球员——C罗和梅西也是很受瞩目的明星球员之一。
C罗和梅西都已经完成2018世界杯的亮相。但是,两人的表现却天差地别:C罗在与西班牙队的比赛中上演帽子戏法,帮助葡萄牙3-3战平西班牙;而梅西则在对阵冰岛的比赛中罚丢点球,让球队错过了胜利的机会。
不仅如此,还有一组数字:C罗在对战西班牙时全场跑动8.7千米,最高速度达到了33.98千米/时。而梅西在面对冰岛队时,跑动距离只有7.6千米,全场83%的时间都是在“散步”,最高时速也没有超过25千米。
梅西全场11脚射门,只有3脚射中,没有进球。而且,他还踢丢了一枚点球。
2018世界杯,阿根廷vs冰岛,梅西踢丢点球,最终比分定为1:1
梅西,在球场上“散步”的前锋
在他的整个职业生涯中,梅西都因为他在场上“走路”而不是“跑步”而饱受批评。
2017年12月,在巴塞罗那与皇家马德里之间的一场经典大赛之后,媒体广泛报道的一件事是,梅西在场上移动了大约5英里的距离,其中83%是在“走”(跟这次世界杯对战冰岛一样)。 尽管如此,那场比赛梅西不但进球,还参与了助攻,巴塞罗那3-0获胜。
本赛季欧冠(唯一公布了基本跑步数据的比赛),梅西也比其他精英前锋都跑得要少,平均每90分钟少5英里的距离。
当然,跑动的距离很大程度上取决于你效力的球队和你在球队中的角色。采取防守战略的球队,往往会跑更远的距离,而有的战术风格则会让前锋跑更多——采取高压逼(high-pressing)战术的利物浦队前锋罗伯托·菲尔米诺,每90分钟将近跑了7英里。
但是,皇家马德里跟巴塞罗那一样,也是不会特别在对手的半场展开逼压战术,但C罗跑动的距离比梅西多1/5英里。
一台高效的机器:只有梅西搞清楚了如何比别人少跑来赢球
在2017-18欧冠赛季中,贡献至少5个进球和助攻的前锋中,每90分钟跑动的距离与进球和助攻贡献率的比例
实际上,我们已经很清楚梅西的这个特点:在2014年世界杯的报道中,Ken Early表示:“只有梅西搞清楚了怎么比别人少动来赢得比赛。
”
在阿根廷在决赛中输给德国队以后,Benjamin Morris给FiveThirtyEight写了一篇分析,流行的解释是,梅西在关键时刻用走(而不是跑)来节省能量,就像是一台非常高效的机器。
但新研究表明,就算是梅西在走路的时候,他也远远没有空转。NBA篮球队、萨克拉门托国王队的战略和分析副总裁Luke Bornn和巴塞罗那足球俱乐部数据科学家Javier Fernandez,在今年MIT Sloan体育分析会议上介绍了他们的研究成果,帮助我们了解这一现象。
基于位置数据分析足球赛:梅西的“被动”场地获取策略
足球本质上是场地和移动的游戏,因此,Bornn和Fernandez利用位置数据设计了模型,评估球员对场地的占有和生成的情况。
Bornn和Fernandez的分析报告
“我们可以在每个瞬间看到每个球员和球的位置,并由此推断球员的运动如何为他们自己和其他人创造场地,”Bornn说:“我们还可以看出他们是主动还是被动地做到这一点,‘主动’就是指主动跑进空旷的场地,‘被动’则是在战况转移的时候占据高价值位置。”
Bornn提到的“高价值位置”(high-value locations),指的是他们研究的另一部分,他们量化了球场上每个区域对双方球队的价值。一个基本的衡量标准就是与球门的距离,但与巴塞罗那专家讨论后,Bornn和Fernandez意识到,球场上场地的价值会根据球员和球的位置动态发生变化。
于是,他们采取了全新的方法,基于防守一方的球队的行为提取场地价值。总体而言,处于防守一方的球员会考虑去切断那些相对于球的位置来说很危险的区域。
下面的动图展示了梅西在进攻时如何被动地为巴塞罗那右翼占据场地。注意对比Bornn和Fernandez的动态分析:
梅西被动地帮助球队占据场地
将2017年1月西甲联赛中巴塞罗那队和比利亚雷亚尔队的数据用在这些模型里,Bornn和Fernandez发现,为巴塞罗那队获取场地最多的,是布斯克茨(中场)、伊涅斯塔(中场)和梅西(前锋)。
他们将这种场地增益分为两种类型:“主动”和“被动”,前面一种情况球员是以跑动的速度在移动,而后面一种情况则不是。
伊涅斯塔和布斯克茨分别在43%和52%的时间里是被动的,而梅西的这个数值是大约66%。换句话说,梅西在场上大部分时间都在走路,但是即使只是在走,梅西也是在有价值的地方走动,守住场地来帮助球队,等待球接近他。
Bornn和Fernandez还研究了场地的生成和接收,也就是一个移动中的球员,通过将对方球队的后卫带过来,为自己的队友创造场地。
在同场比赛中,梅西、苏亚雷斯和内马尔,是巴萨罗那很能创造场地的三大球员。他们三人在巴塞罗那强大的4-3-3阵式中在场上散开,迫使防守队员紧紧跟随他们。Bornn和Fernandez还发现,梅西和苏亚雷斯有着“特殊的联系”,彼此都为对方创造了相当大的场地。
比赛中场地占有和生成的情况。从左到右:左边第一幅图,伊涅斯塔往后退,占据一个有价值的场地,并拥有更高的控制权。中间第二幅图,伊涅斯塔观察到了一个开放/空白的场地来进攻。他往那里移动,带动了三名防守队员。右边第三幅图中,三名被带走的防守队员给梅西留出了一个空位,让梅西可以接到球,与此同时苏亚雷斯跑向球门线,得到一个传球。
即使是走,也比大多数人跑得更好
梅西是否有意识地决定用走而不是跑来被动地赢取场地,这一点很难确定。
“我们能不能说梅西是通过在场上不怎么跑而获得了更多的场地?能,这正是我们的研究所表明的。”Bornn说。“但他是故意这么做的吗?这就只有问梅西本人了。”
2018年世界杯,如果阿根廷出线,梅西将得到比以往更多的关注和审查。这次射丢点球无疑让很多人失望。我们已经习惯了看他令人眼花缭乱的传球、带球过人和精准的射门。
但当球不在梅西那里时,我们也应该关注他,尤其是在他慢慢移动的时候——梅西在场上从来都不是在“走”;
他只是伺机而动,等待出手。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16