英超总结：球员篇

1、预期进球

PART1：下表是按照每90分钟的预期进球xG的排名，展示了球员们在射门方面的表现。（不包括点球）

（图）xg

注释：

xG（预期进球)：预期进球是一种能用来衡量射门机会质量的参数，通过不同的变量例如助攻的类型、射门时的角度、射门的方式、距离球门的距离、是否是头球或者是否是单刀等等不同的机会质量来预测进球的可能性。（传统xG并没有将门将考虑在内）。

xGOT（预期射正进球）:也是一种预期进球的模型，包括射门的原始xG和射门在门框内的落点。它对射入死角的射门比直接射入中路的射门给予了更多的分值。xGOT建立在xG的基础上，告诉了我们球员射中门框内的射门的质量。（只考虑射正的情况，因为射偏理论上除了折射以外，进球的概率基本为0）

xG和xGOT简单点理解就是：xG是机会的质量，强调射门前;xGOT是射正的质量，强调射门后。然后关于xG、xGOT和实际进球之间的关系如下：

xG>实际进球：说明把握机会的能力不佳，xG<实际进球则相反。< span="">

实际进球会考虑到门将的发挥、射正或射偏、防守队员的影响以及机会质量等等相关的因素，而关于xG和实际进球之间更详细的关系就我个人理解来说，射门的机会质量即便再好，但是如果你一直射偏，那么你的进球会永远小于预期进球xG，所以如果实际进球大于预期进球xG，那么我会更倾向于此数据说明的是该球员射正的概率会比一般球员高。

xG>xGOT：射正质量不佳，xG

假如机会质量为0.5，xGOT为0.3，说明基于这个机会，你射正的位置可能偏中路或直接往门将身上去，虽然机会的质量还不错，但实际进球概率只会更低。相反如果你打的是死角，那么基于xG你的xGOT可能会达到0.7，即进球概率上升，那么你的射正质量说明把握的相当不错。 

xGOT和实际进球的关系就不太重要了，因为即便射死角门将也有一定的概率将球扑出，主要还是看门将的发挥。

下图为凯恩的射门图例：

（图）凯恩

关键点：

莱斯特城的杰米-瓦尔迪完成了英超联赛中最高的每90分钟的预期进球xG，然而他是本表中实际进球不能匹配预期进球的联赛前10名中的6名球员之一（还有安东尼奥、班福德、勒温、马内和德布劳内，其中班福德和勒温实际与预期非常接近，德布劳内的平均射门距离较远）。

阿森纳的亚历山大-拉卡泽特在门前的表现是值得注意的。当我们比较他的射门位置和他的预期射正进球xGOT时，我们可以看到法国人的这一数据要比他的预期进球xG高出0.15，这说明他对射门质量的处理相当不错。

在这份名单中，埃丁森-卡瓦尼头球进球的比例高居第二，乌拉圭人60%的进球来自于禁区内的头球。（西布朗的迪亚涅为67%）

PART2 ：本节概述了球员在射门时受到的压力和射门时的视野。（不包含点球）

（图）射门压力

注释:

Shot Pressure（射门压力）：射门压力是球员在射门时受到对方球员给予的压力大小。在射门时，守方球员必须向球移动（哪怕只是轻微的移动）或试图干扰射手增加射手的压力。压力大小的判断标准是依据守方的防守速度、努力程度和与射手的距离来决定的，且分成了三个等级。（受到压力的方向可以来自360度）

Shot clarity（射门清晰度）：射门清晰度评估的是射门时球员对于球门的视野。它是由在阻碍球飞向球门的路径上的球员（包括对手和本队）的人数所决定的。守门员不算在路径上除非射手距离守门员的距离小于两米。射门清晰度根据路径上球员的数量的也分为了三个等级。

关键点：

姆巴耶-迪亚涅在这份名单中记录了最高的预期进球xG，他展示了在禁区内进入良好得分位置的能力。自从1月租借加盟西布朗以来，这位塞内加尔前锋超过40%的射门都来自于高清晰度的情况，同时有超过三分之一的射门来自于他处于低压力时。

除了在总进球数方面略微超过他的预期进球xG外，我们可以确定塔米-亚伯拉罕50%的射门尝试都是在高压力下产生的，这意味着当他想要射门时，对手球员会经常出现在可对他实施抢断或破坏的范围内。

卡勒姆-威尔逊表现出一种倾向，如果进球的路线被阻挡，那么他就不会射门，威尔逊本赛季没有尝试过一次在低清晰度的位置射门。相比之下，加雷斯-贝尔和布鲁诺-费尔南德斯有超过四分之一的射门是在低清晰度情况下完成的。

2、预期助攻

下表是那些能在赛季中完成高质量传球，并能为他们的球队创造破门机会的球员：

（图）前锋xA

（图）中场xA

（图）后卫xA

注释：

xA（预期助攻）：是一种可以用来衡量传球质量的参数，即传球成为助攻的可能性。它综合考虑了几个因素，包括传球的类型、落点以及传球的距离等。了解到所有的助攻不能以同样的方式来衡量，预期助攻可以帮助识别那些在整个赛季中都能完成较高质量传球，并为他们的球队在创造机会方面做出贡献的球员。（无视传球是否产生射门）

关键点：

在英超第一个完整赛季中，布鲁诺-费尔南德斯记录了在所有球员中和奥多伊并列最高的预期助攻xA（0.25），这也为曼联贡献了每90分钟0.35次的助攻。

尽管因伤缺席了部分比赛，但杰克-格拉利什对阿斯顿维拉在进攻端的影响是显而易见的。除了每90分钟的预期助攻xA排名联赛第三外，这位25岁的球员在每100次传球中创造的机会的次数在所有列出的球员中排名第一，且几乎可以完爆所有人。

詹姆斯-罗德里格斯本赛季在埃弗顿的表现也是值得注意的。尽管每90分钟只贡献了0.05次助攻，但哥伦比亚人0.18的预期助攻xA表明他在进攻区域的传球质量可以为球队带来更多的进球。

这份名单中一位遗漏的球员是托特纳姆热刺的哈里-凯恩。尽管在2020-21赛季，他的助攻数比其他任何球员都多（14次），但这位前锋每90分钟的预期助攻xA为0.11，在这个指标上，他排在联赛20名之外。（队友良好的把握机会能力使凯恩的助攻数上升到了一个新的高度）

B费和阿诺德助攻和可能成为助攻的传球路线对比图：

（图）B费

（图）阿诺德

3、带球

为了识别哪些危险的盘带者可以依靠带球持续为自己和队友创造机会，下表列出了英超联赛中依靠带球来创造机会的前20名球员。（带球的定义:移动足球5米及以上）

（图）带球

关键点：

阿斯顿维拉的杰克-格拉利什连续第二个赛季位列榜首，而仅次于之后的是他英格兰队的队友哈里-凯恩。尽管每90分钟的带球次数不到格拉利什的一半，但这位热刺球员在带球后总共完成了41次射门，比联赛任何一位球员都多，并且在至少5米的带球后，凯恩贡献了他赛季总助攻数一半的助攻。

凯恩的热刺队友孙兴慜的威胁也反映在了他的带球数据中。在2020-21赛季，这位韩国人在带球后总共打进了9个球，比其他任何球员都多，同时还为他的队友提供了5次助攻。

曼联的梅森-格林伍德表现出了在带球后射门的倾向，而不是寻求传给队友，他在本赛季中通过带球取得了三粒进球。与他获得相同的0次带球后助攻的是另一个梅森，切尔西的芒特在带球后送出了于格林伍德3倍多的关键传球，但最终也是一无所获。

狼队的阿达马-特劳雷和佩德罗-内托凭借带球联合创造了106次的机会，但是他们自己或者他们的队友仅仅把握住了其中的6次。此外，特劳雷还完成了本赛季最高的球员每次带球垂直移动的平均距离，达到了恐怖的10.11米。

格拉利什和特劳雷的带球示例图：

（图）格拉利什

（图）特劳雷

4、门将

由于门将所面对的射门次数和扑救成功率往往会产生一些误导，为了避免这个情况，在本节中，在考虑到门将所面对的射门质量时，我们应用了一些其他拦截射门的指标，特别是阻止进球率（goals prevented rate）。（不包括点球和乌龙球）

（图）门将

注释：

xGOT Conceded（预期射正丢球）：考虑到守门员所面对的射正球门的射门的质量，来预计他的丢球数。（该指标将守门员的表现独立于他们面前的防守质量之外，）

Goals Prevented(（阻止进球）=xGOT Conceded（预期射正丢球）- Goals Conceded(实际丢球）

该指标基于守门员面对的射门数来反应了守门员的扑救表现。

Goals Prevented Rate（阻止进球率）： 考虑到不同的守门员在整个赛季面对的射门次数是不同的，这会让阻止进球（goals prevented）产生一定的差异，所以为了更加公平地反应门将的表现，这里使用Goals Prevented Rate（阻止进球率）。它指的是门将预计丢球数占实际丢球数的比例。计算方式为。xGOT Conceded（预期射正丢球）除以Goals Conceded（实际丢球）。例如，阿利松和阿方斯-阿雷奥拉虽然阻止进球数不同，但他们都有着相同的阻止进球率（1.11），即这两位门将预计将会丢掉1.11个球的时候，实际他们只丢了1球。瓜伊塔的阻止进球率为0.78，即预计将会丢掉0.78个球时，他却丢了一个球。

关键点：

在本赛季英超联赛的门将中，托特纳姆热刺的雨果-洛里脱颖而出。基于法国人所面对的射门质量和数量，他的阻止进球为最高的5.4个。

阿斯顿维拉的埃米利亚诺-马丁内斯也完成了一个高光的赛季。阿根廷在面对了180次射门的情况下，他的阻止进球达到了4个。

5、球员序列（防守）

下表是按照在运动战中最频繁地发起球队控球（Possessions）的球员的排名，我们能够从中确定从对手脚下赢回球权并为球队发起序列（Sequence）的球员。（注意：二分之一球不属于任何一队的序列，除非有一方球员获得对球的控制权）

（图）前锋防守序列

（图）中场防守序列

（图）后卫防守序列

注释：

Sequence （序列）:序列是指属于某一队有球时的比赛段落，序列可由对方的防守行动、比赛的暂停或以有球方完成射门结束。比如，我方开门球，在传了几脚之后被对方抢断了，那么这个序列就结束了，直到我方再次抢回球权开启下次序列。

Possessions（控球）:控球被定义为属于同一队，且由一个或多个连续的序列组成。一系列的传球后产生的射门被扑出并导致角球，将构成一次控球，因为同一队保留了控球权，但包含了不止一个序列，因为球已经离开了比赛。当对手获得对球的控制后代表这次的控球结束。

Possessions Start（发起控球）：运动战中，球员发起控球中的第一次序列的次数。

Sequence Start（发起序列）：运动战中，球员发起序列的次数。

关键点：

不出所料，后卫和防守型中场球员在这份名单中占主导地位，这让我们更好地了解了哪些球员在防守端会参与的更多。

在中场位置出现了一些熟悉的名字，但值得注意的是，威尔弗雷德-恩迪迪在莱斯特城的中场起到了重大的影响。这位24岁的球员要比名单上的任何其他一位中场球员发起了更多的序列（或者说由守转攻，再深入点可能会涉及到第二次的由守转攻），同时在抢断、拦截和夺得二分之一球的球权等指标中，恩迪迪名列前茅的数据也向我们展示了他防守的坚韧。

6、球员序列（进攻）

下表按照参与进球数最多的球员来排名（每100次运动战序列的参与次数）。展现了球员在进攻端的参与度。

（图）进攻序列

注释：

Open Play Sequence Involvement（运动战序列参与数量）：运动战中，一个球员参与序列的数量。（在一个序列中，一位球员可以参与多次，但最后只算作一次参与）

Goal Ending Sequence Involvement：以进球结尾的序列参与数量）

Shot Ending Sequence Involvement：以射门结尾的序列参与数量

xG Sequence Involvement（参与的序列的总预期进球值）：在运动战中，以射门或进球结尾的参与的序列的总预期进球xg值。

关键点：

哈里-凯恩和孙兴慜对托特纳姆热刺进攻端的重要性在这里再次得到体现，两人在以进球结尾的序列参与数量方面分别排名第一和第二。

好了，内容就是这些。最后两节的内容看看就好了，读起来也有点抽象，再结合上之前球队及个人的数据，会使理解变得相当困难，因为序列再往下深入就要涉及到多个球员的组合了，数据网站对于这类数据已经进行了一些探索，但目前的相关信息还是比较少。反正有兴趣的可以把所有数据整合起来继续琢磨琢磨，还是挺有意思的。

（完）

内容来源：译自Opta的English Premier League Season Review 2020-21