如何通过soccerment赛后报告为比赛“定调”

我之前基本上每周都会发一些英超比赛的赛后报告，数据来源是soccerment，然后评论区会有朋友说看不懂里面的数据，这篇就是来用我个人的视角帮大家解读一下里面赛后报告各个层面数据的意义，同时也可以帮助想做复盘的人通过赛后报告大致的把握比赛的方向和基调。

壹

首先，赛后报告长这样，我拿上周热刺对维拉的赛后报告为例：

然后下面是一些重点指标的名词解释： 

1、 xGoT：预期射正进球数，指射门球员射正之后的预期进球数。  

xGoT跟xG（预期进球数）的差别是：  

① xG是衡量球员射门瞬间的机会是否优质，通常跟射门球员的站位、面对的防守球员的站位、射门的角度等因素有关系，也就是说，xG的大小只跟球员起脚射门的射门环境有关，跟球员自身的射门状态和射术没有关系。  

而xGoT则在xG的基础上，结合了球射门之后的运行轨迹等因素得出来的进球概率，跟球员的射门环境和球员的射门状态有很大的关系，比如说有些球员能打出神仙球、世界波，就可能存在xG非常低，但是xGoT非常高的情况；反之，有些球员空门不进，或者打丢了点球的情况，就存在xG极高，但是xGoT为0的情况。  

② xGoT还可以用来衡量门将的扑救水平。比如某些球员打出了非常牛逼的神仙球，xGoT可能高达0.6或者以上，那门将如果扑出来了，那么对门将的扑救评价的加成就非常高；反之，如果一个没有太大威胁的射门，xGoT可能是0.1往下，还造成门将丢球了，那么对门将的扑救评价就会产生非常负面的影响。  

2、 xThreat：预期威胁值，简写为xT，是指一个球员通过射门、传球、持球给球队增加进球的概率，指数值越大越好     

xT的公式计算非常复杂，具体的原理大概了解一下就可以。简单来说，就是这个模型把球场平均分成一个个细小的网格区域，然后对每个区域赋值一个通过传球或者盘带给球队提升进球的概率，越接近对方球门，概率值越大，那么通过计算一个球员从某个网格区域传球或者盘带把球移动到另一个网格区域，两个概率做差，就可以得出他这次的xT值。  

在这个指标体系下，在对方球门前沿进行传球或者盘带的球员，xT值一般都会比较高。

一般来看，射门对xT的贡献非常小，几乎可以忽略不计，而传球、盘带对xT的贡献非常大。  

3、 Field tilt：区域控制，指在前场三分之一区域（也叫“进攻三区”）的控球率，数值越高反映球队的进攻主导性越强       

4、 GPI：高位压迫密度（Gegenpressing Intensity），衡量高位逼抢强度，数值越大越好     

5、GPE：高位压迫效率（Gegenpressing Efficiency），衡量高位逼抢效率，数值越大越好 

6、 PPDA：每次防守动作放给对手的传球（Passes Allowed per Defensive Action），也是一个衡量逼抢强度的指标，指标越小越好

7、 xOVA：预期进攻加成（Expected Offensive Value Added），衡量球员对球队的进攻贡献，跟xT类似，都是衡量球员的进攻威胁，可以结合一起看。  

xOVA的计算原理为：非点球xG+运动战xA（预期助攻数）-预期受助攻数（xA received）  

从公式可以看出，xOVA也是很看重球员自主开发进攻的能力，因为接到助攻是减分项。  

那么xOVA跟xT有什么联系呢？xOVA与盘带（carry）贡献的xT存在非常高的正相关，基本上xOVA评价较高的球员一般都有很大的盘带威胁。而且xOVA更加强调自主开发进攻的能力，因为这个指标里面，受助攻是减分项。

贰

那既然初步知道了各项重点指标的意义之后，怎么去拿指标去给比赛“定调”呢？

我继续拿热刺对维拉比赛的赛后报告举例：

最重要的一点，就是对指标进行分门别类：

1、首先看左右两张足球场的图，叫“Pass newtwork and xT heatmap”

意思是指两队的传球网络和预期威胁值（xT）的热图，那么图中带号码的圆圈代表队员，圆圈之间的连线代表互相传接球次数，次数越多，圆圈越大，连线也越粗。

另外图中的有横的和竖的的虚线，代表球队的平均站位高度和宽度。

那么这场的比赛可以明显看出，热刺的传接球比维拉要多得多，整体的站位也是更加靠近维拉的后场（57米 vs 50米）。

需要注意的是，这两张图不是统计全场的数据，而是统计全场比赛持续最长时间的阵容。

比如说，热刺统计的是31分钟到70分钟的数据，而维拉是45分钟到91分钟的数据，这是因为热刺的首发阵容只打到第30分钟就被迫第一次换人，而到第70分钟发生第二次换人，中间持续了40分钟的阵容是比赛时间最长的；维拉也是同理，从第45分钟开始发生第一次换人，到第90分钟第二次换人，45分钟到91分钟是比赛时间最长的，图中就展示这段时间的统计。

2、回到中间这一串指标，先讲一下进球、射门，或者说结果类的指标

这些指标包括进球（goals）、预期进球数（xG）、预期积分值（xPoints）、射门数（shots）、每次射门预期进球数（xG per shot）、预期射正进球数（xGoT）。

还是以这场比赛为例，进球数据这个没啥可说的，就是全场比分1-2。

预期进球数（xG）是一个比较重要的指标，直接反映两队创造的射门机会好不好。那么这场来看，双方的xG都是一个比较高的数值（场均xG值联赛第一的曼城也就2.13），也就是说，双方都创造出了很高质量的射门机会，热刺还这边还属于进攻更有效的一方（2.56的xG对维拉2.31的xG）。

但是，另一方面来讲，维拉这场比赛在量的积累不如热刺好，但是进攻效率更高，因为热刺更高的xG是用比维拉更多的射门次数换来的（18对15的射门数），具体到每次射门的预期进球数（xG per shot），维拉就更为占优（热刺0.14vs维拉0.15）。

那么，双方的射门状态如何呢？这个时候xGoT就派上用场了。热刺是2.0的xGoT，维拉是1.9的xGoT，意思按照这场的射门状态，热刺和维拉更应该接近2：2平手。

但为什么热刺最终只进1球呢？因为维拉的门将这场开了挂，大马丁高接低档，硬是把热刺进2球的概率压低到了只进1球，这从比赛观感上也能看出来。

3、传控类数据指标

这类数据包括预期威胁值（xThreat）、控球率（possession）、区域控制（Field tilt）、在对方禁区内的触球数（touches opp.box）、传球成功率（Pass accuracy）、长传尝试占总传球尝试次数的占比（Long pass %）、传中尝试占比（Cross pass %）。

首先，预期威胁值（xThreat）我是用的比较少的，这个指标更多是衡量球员对球队的进攻影响力，在球队层面没有很大的参考意义。

然后，控球率（possession）方面，热刺明显优势更大（62%vs38%），而且热刺的控球不是大多数在后场的无谓控球，而是持续在前场的控球，这点从区域控制（Field tilt）的数据能反映出来（66.2%vs33.8%）。

而且热刺也是充分利用了前场的高控球率，把战火往维拉禁区里引，在维拉禁区内打出51次触球（touches opp.box），而维拉在热刺禁区只打出16次控球。

至于热刺的禁区内触球为什么这么高？到底是热刺的战术运用得当，还是维拉有意而为之，这个就需要复盘的朋友继续去看录像进行考证了。

另外，就传球风格而言，维拉这场长传和传中的比例（Long pass %、Cross pass %）都比热刺高，说明维拉长传和传中用的更频繁，而热刺更热衷短传渗透，至于具体在场面上怎么体现，具体战术怎么设计的，都是需要复盘的朋友继续去看录像进行考证。

4、逼抢类数据指标

这类数据就包括高位压迫密度（GPI）、高位压迫效率（GPE）、每次防守动作放给对手的传球（PPDA）。

这三个压迫数据有什么区别呢？

GPI和PPDA是一类数据，衡量的是高位压迫的强度。

PPDA相对GPI是一个相对粗糙版的衡量压迫的指标，具体是什么意思我上面已经解释过了，就是以在中前场的每次防守动作（抢断、拦截、封堵、犯规）放给对手多少传球作为衡量压迫的标准，这是一个倒序的指标，就是数值越低，压迫强度越大。

而GPI是一个相对更加精细的指标，衡量的是球队在前场40%区域丢球后，6秒内组织反抢的强度。

可以看出，两个指标都有可取之处，基本是有相当大的相关性。

而GPE可以看做GPI的延伸，就是在GPI的基础上，考虑反抢的成功率。

那么这场比赛也可以看出，热刺在三大逼抢指标上都是遥遥领先维拉，那么基本可以定调热刺踢的比维拉激进的多，维拉更多喜欢蹲坑，并运用长传球和传中球对热刺进行反制，那么具体在场面上又是如何体现的，都是可以让复盘的朋友继续去看录像进行分解。

叁

由于我只买了soccerment的英超套餐，目前只有英超的赛后报告可以看，如果有朋友有兴趣看更多的报告，可以上soccerment.com上自行订阅想看的联赛，我觉得赛后报告还是对赛事的复盘有很大的帮助的。