但还是那句话,贝斯沃特中国人买得到,其他俱乐部也一样买得到。
对于来自2024年的杨诚来说,现在的这些数据都还太过基础了。
哪怕是进阶的数据,到了2024年,基本都是普通球迷就能接触得到的。
那些接触不到的高阶数据呢?
基本都是付费项目。
更别说,很多俱乐部的核心数据,都是机密。
甚至很多俱乐部的机密数据连主教练都只能接触到皮毛。
例如,应用于青训的球员成长数据模型。
不同的俱乐部会根据自身的技战术特点,制作出不同的大数据模型。
青训学院可以在大数据模型里输入球员的各种数据,最基础的像身高、体重、骨龄、体脂等等,再到稍微进阶一些的左右脚使用频率、活动范围、冲刺速度、跑动变化等等。
通过各种非常细致的数据,大数据模型就能分析出这名球员的优势和短板。
球探也可以通过输入各种数据,大数据模型就能大致推演出,这名球员是否值得关注和培养,进而选拔出优秀的青训人才。
当然,数据是死的。
杨诚前世就很信奉一句话:脱离比赛谈数据,抛开数据谈比赛,都是在耍流氓!
足球作为团队运动,产生的数据是非常庞杂的。
这就使得数据分析变得非常复杂,甚至很容易就变成一种笑话。
例如,弗格森卖掉斯塔姆,据说就是数据统计出的问题。
阿勒代斯也是非常信任数据,但他的执教成绩也不是很好。
可反过来,德布劳内跟曼城续约时,聘用第三方数据公司,拿出数据报告去说服曼城,签下一份重磅合约,这本身就代表着曼城对数据的认可。
德佩委托第三方数据公司为自己物色合适的俱乐部,转会法甲里昂,并在法甲大杀四方,这本身也代表着数据的作用。
更别说布莱顿这种,老板本身就是玩数据出身的,转会引援都依赖于数据,效果也是显而易见的。
所以,数据和比赛,本身是相辅相成的。
除了青训外,在一线队,杨诚计划打造大数据模型,给球员在球场上的表现赋分。
例如进攻赋分,一脚成功的传球,它出现在球场的不同地方,战术价值是完全不同的。
简单点说,蒂亚戈·席尔瓦的长传,跟托尼·克罗斯的长传,价值就完全不同。
同样的道理,哲科在禁区前沿的摆脱,跟莫德里奇在中场的摆脱,战术价值也完全不同。
这就需要把数据更进一步去挖掘,进行赋分。
进攻有赋分、组织有赋分、防守也有赋分。
如此复杂的数据分析,根本不可能依靠人工,所以就需要打造专属于贝斯沃特中国人的大数据分析模型。
等到以后,随着各种数据、转播视频越来越齐全,数据会越来越多,分析出来的结果也会越来越可靠。
但所有的这些,在外面是根本买不到的。
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