DATO FUTBOL

Hola! Ya está disponible el 2do curso online que hemos creado junto a La Pizarra del DT llamado “Capacitación de visualización 2d en fútbol analytics”. Conoce y aprende a procesar los datos de eventing utilizados en el fútbol además de realizar visualizaciones 2D con ellas. El curso cuenta con 6 módulos donde se presentan los datos de eventos, permitiendo su acceso y procesamiento, la sintaxis y ejemplos de visualización de datos con el paquete {ggplot2} considerando los principales tipos de visualización del área: mapas de tiros (shotmaps), redes de pases (passing networks), mapas de calor (heatmaps) y mapas de pases (passmaps). »

Felicitamos al Club Deportivo Universidad Católica y a todos #LosCruzados por ser los campeones de la versión N° 104 del torneo de primera división del fútbol profesional chileno, alcanzando su estrella número 15! A continuación presentamos la actualización de nuestro ranking publicado previamente : Acá puedes ver la evolución del ranking desde 1933 hasta 2020, animación que hicimos para nuestra startup Futbolytics: *** Colo-Colo tiene un claro liderato con sus 32 estrellas, seguido por Universidad de Chile con 18 y Universidad Católica con 15. »

Hola! Te cuento que hace unos días lanzamos el curso online "Capacitación en estadística y programación para fútbol" junto con los muchachos de La Pizarra del DT. Se trata de un curso ideal para profesionales que no tienen una formación en matemáticas o informática, como por ejemplo profesionales del fútbol o periodistas que quieran empezar su camino en el área de analítica deportiva. Si tienes ganas de empezar pero no sabes cómo ni dónde, esta opción puede ser para ti. »

I just published my first R package: {soccerAnimate}, which allows you to create 2D soccer animations using tracking data. Here I’m going to tell you some details about its functionalities and future additions. Main functionalities Currently all functions of the package are prepared to work only with the data format of the data provider Metrica Sports, due they made public a tracking dataset as example (here). Details about each available functions of soccerAnimate package is presented in the following paragraphs: »

In this article I am going to tell you what the passing networks are and how to create them, in addition to share with you some R codes that I prepared for that and some examples cases. If you don’t consider yourself a football analytics nerd and you have not seen yet the slides from the presentations “A look into Soccer Analytics using R” and “Soccer Analytics: A data revolution” I would suggest to check them in order to be familiar with the data types and terminology mentioned here. »

I just updated the R Shiny app which allows you to visualize the historical Men FIFA ranking interactively. Data (from August 1993 to April 2020) scraped from the FIFA official website. The app has a date range and country selectors. It is possible to visualize from 1 to 3 nations at the same time. Option to image download as PNG file. Link to the Github repo if you want to review the code and/or use the data by yourself. »

Along this article I am going to share some detail which could be useful if you want to fit your own xG model, in addition to its respective performance evaluation and results analysis. What is xG? The xG (eXpected Goals) is the main metric used into the Football Analytics field nowadays. In simple words, it is the probability (from 0 to 1) that a shot has to become in a goal. »

Ya están definidos todos los clasificados a la fase de grupos de la edición 2020 de la Copa Libertadores! 😍 ¡Así quedó la Fase de Grupos de la #Libertadores 2⃣0⃣2⃣0⃣, que comienza la semana próxima! pic.twitter.com/IhwdOb63Ce — CONMEBOL Libertadores (@Libertadores) February 28, 2020 Como ya es costumbre, acá te dejo las probabilidades que tiene cada equipo de pasar la fase de grupos según un modelo predictivo que considera como variable de entrada únicamente la valorización económica de su plantel centrada respecto al promedio de esta misma variable en el grupo que le tocó. »

Felicitamos al Club Deportivo Universidad Católica y a todos #LosCruzados por ser los campeones de la versión N° 103 del torneo de primera división del fútbol profesional chileno, alcanzando su estrella número 14! A continuación presentamos la actualización de nuestro ranking publicado previamente : Acá puedes ver la evolución del ranking desde 1933 hasta 2019: *** Colo-Colo tiene un claro liderato con sus 32 estrellas, seguido por Universidad de Chile con 18 y Universidad Católica con 14. »

En este hilo de Twitter hice un par de análisis con algunos datos como ejemplo. Acá les dejo la app interactiva para que jueguen con todos los datos disponibles: Si tienen dudas con alguna métrica pueden revisar las definiciones de Wyscout siguiendo este link. »

Independiente de los problemas de camarín que ha vivido La Roja, el profesor Rueda durante su periodo como seleccionador ha buscado a los intérpretes de su sistema de juego junto con las opciones del famoso recambio. Luego de varios encuentros amistosos frente a rivales europeos y latinoamericanos llegó el momento de enfrentar su primer desafío “por los puntos”: la Copa América Brasil 2019 (La Copa), momento ideal para hacer algo de análisis de datos. »

Actualicé la aplicación para visualizar el ranking FIFA histórico (post inicial), ahora incluyendo los datos hasta su última publicación oficial que data de abril de 2019. Top 10 Ranking FIFA abril 2019: Rank Team 1 Belgium 2 France 3 Brazil 4 England 5 Croatia 6 Uruguay 7 Portugal 8 Switzerland 9 Spain 10 Denmark »

Hola a todos. Durante algunas semanas el blog estuvo abajo debido a un problema con el servidor. Pero ya está arriba! En este post resumiré las novedades que no habían quedado registadas aquí hasta ahora: Participé como speaker en el #satRday Stgo. 2018 con la charla "Una mirada al Soccer Analytics usando R". Aquí los slides que usé en mi presentación. Escribí unos post en Medium con más detalles sobre el mismo tema, incluyendo ejemplos con código en R: Categoría N°1: Estadísticas históricas (haz click) Categoría N°2: Modelos de probabilidades (haz click) En este último artículo incluí el ya clásico análisis de probabilidades de clasificación a segunda ronda de Copa Libertadores y los capos de Analítica Sport me invitaron a publicar el análisis en su sitio (quedó acá). »

Felicitamos al Club Deportivo Universidad Católica y a todos #LosCruzados por ser los campeones de la versión N° 102 del torneo de primera división del fútbol profesional chileno, alcanzando su estrella número 13! A continuación presentamos la actualización de nuestro ranking publicado previamente: Colo-Colo tiene un claro liderato con sus 32 estrellas, con lo que casi le alcanza para duplicar y triplicar a sus más cercanos perseguidores (Universidad de Chile con 18 y Universidad Católica con 13), respectivamente. »

No me aguanté las ganas de hacer algo con datos para esta nueva edición de la Copa del mundo, Rusia 2018. Luego de navegar por internet un rato y recolectar algunos datos decidí enfocarme en el ajuste de un modelo de predicción para “goles esperados por cada equipo en cada partido”, lo que permite estimar las probabilidades de ganar que tiene cada equipo o bien que haya un empate para cada partido. »

I couldn’t resist doing some data analysis for this new Soccer World Cup in Russia 2018. After searching online for a while and collecting some data I decided to focus on creating a prediction model for “expected goals for each team and each game”, allowing the estimation of probability to win, lose or draw. This way we can predict all games of the tournament. Now all details about the considered data, model fitting and results are presented. »

Jugando con los datos proporcionados por StrataBet junto con la librería ggsoccer de Ben Torvaney para R, armé mi primer Shotmap (!!) dedicado a Alexis Sánchez Datos En total consideré 24 partidos de Premier League con el fin de comparar los 12 que Alexis ha jugado a la fecha en Manchester United con los 12 últimos que jugó en Arsenal. Así es como se tienen cantidades de minutos jugados muy similares para cada caso. »

El primer post #DatoFútbol del 2018 se lo dedicaré a la Copa Libertadores [La Copa], cuya fase de grupos comienza este martes 27 de febrero. Se trata de la continuación del trabajo de una publicación anterior en la cual se analizó la correlación entre el valor monetario de los planteles en el mercado y su respectivo rendimiento en la fase de grupos de la edición 2017 de La Copa, además de la cantidad de puntos necesarios para clasificar. »

Felicitaciones a Colo-Colo por ser el campeón de la versión N° 101 del torneo de primera división del fútbol profesional chileno (Transición 2017), alcanzando su estrella número 32. A continuación presentamos la actualización del ranking que publicamos al finalizar el torneo anterior: Colo-Colo tiene un claro liderato con sus 32 estrellas, con lo que casi le alcanza para duplicar y triplicar a sus más cercanos perseguidores (Universidad de Chile con 18 y Universidad Católica con 12), respectivamente. »

La mala racha de la actual Católica de Mario Salas es innegable. Con casi la mitad de este Transición 2017 jugado se tiene un escenario que está dentro de los 7 peores inicios de campaña en la historia del cuadro cruzado, igualando el pobre 33.3% de rendimiento alcanzado por el vilipendiado paso de Falcioni el año 2014. En ambos casos alcanzando solo 7 puntos de los 21 en disputa. »