Analisi dei dati nel calcio: xG e oltre

I quaderni di Reep sono diventati il primo corpus di dati del calcio. Le sue conclusioni analitiche furono poi molto criticate, ma la pratica della registrazione sistematica evento per evento nasce con lui.

Fonte: Storia dell'allenamento / letteratura di analytics · richiamo

Hughes scrisse «The Winning Formula» nel 1990, formalizzando l'analisi di Reep nella dottrina di allenamento della FA inglese e prescrivendo il gioco diretto dalle zone POMO.

Fonte: Letteratura sull'allenamento della FA · richiamo

Opta Sportsdata iniziò a operare nel 1996 e divenne rapidamente il flusso di riferimento per i dati evento del calcio inglese, prima di diffondersi nei mercati televisivi e delle scommesse.

Fonte: Archivi storici di Opta · richiamo

Prozone, fondata nel 1995, trovò il suo primo cliente inglese nel Derby County di Jim Smith nel 1998 e stabilì il modello dell'analisi video e dati a livello di club.

Fonte: Storia dell'allenamento · richiamo

Il lancio italiano di Wyscout nel 2004 è diventato lo strumento che praticamente ogni club europeo usa per le relazioni di scouting, l'analisi degli avversari e le videoteche dei giocatori.

Fonte: Storia dell'allenamento · richiamo

Benham rilevò il Brentford nel 2012 e il Midtjylland nel 2014, applicando in entrambi i club un'inferenza statistica in stile scommesse al reclutamento e alla preparazione delle partite.

Fonte: Profili di Business Insider / Financial Times · richiamo

Graham è stato Director of Research al Liverpool dal 2012 al 2023, a capo del periodo di maggior successo del club dagli anni Ottanta: la Champions League 2019 e la Premier League 2020 tra sei grandi trofei.

Fonte: MIT Sloan Sports Analytics / Ludonautics · richiamo

Knutson fondò StatsBomb come blog di analisi nel 2013, lanciò i propri dati evento nel 2018 e rimase CEO fino all'acquisizione dell'azienda da parte di Hudl nell'agosto 2024.

Fonte: Archivi di StatsBomb / Business Wire · richiamo

L'articolo di Rudd del 2011 definì il quadro degli stati di possesso attraverso le probabilità di transizione. Karun Singh rese poi popolare il nome specifico «Expected Threat» in un post sul blog del 2018.

Fonte: Storia dell'analytics in ambito accademico e industriale · richiamo

Il blog di Singh presentava l'xT come una superficie di valori sulle zone del campo, calcolata risolvendo iterativamente le probabilità di transizione. Il post resta l'introduzione di riferimento del settore a questa metrica.

Fonte: karun.in / letteratura di analytics 2018 · richiamo

I modelli di xG adattano gli esiti storici dei tiri a variabili come distanza, angolo, parte del corpo e tipo di azione; i modelli più avanzati incorporano le posizioni dei difensori ricavate dai dati di tracking.

Fonte: Documentazione di Opta / StatsBomb · richiamo

Il PSxG modella la probabilità che un portiere subisca gol data la traiettoria del tiro nello specchio; usa tutto ciò che usa l'xG più il punto in cui il tiro è andato a finire.

Fonte: Documentazione di StatsBomb · richiamo

L'xA attribuisce a chi passa l'xG del tiro che ne risulta, così un ottimo passaggio verso un'ottima posizione di tiro viene premiato anche quando la conclusione è sbagliata.

Fonte: Documentazione di Opta · richiamo

L'xT di Singh calcola la pericolosità di ogni cella del campo come la probabilità che una squadra vada a segnare entro un piccolo numero di azioni successive, poi attribuisce il merito ai giocatori che portano il pallone verso celle di valore più alto.

Fonte: karun.in / letteratura su xT · richiamo

L'OBV è il quadro proprietario di StatsBomb per il valore del possesso, che assegna un valore a ogni evento, compresi intercetti difensivi e tiri, superando un limite dell'xT.

Fonte: Documentazione di StatsBomb · richiamo

Il VAEP interpreta ogni evento come una variazione della probabilità di segnare o subire gol nell'immediato futuro e attribuisce il merito di conseguenza.

Fonte: KU Leuven Machine Learning Research Group · richiamo

Il field tilt misura il dominio territoriale rilevando dove avviene il possesso, non solo quanto ne ha una squadra: una squadra può avere il 60% di possesso ma il 40% di field tilt.

Fonte: Letteratura di analytics · richiamo

Il packing conta gli avversari che un passaggio o una conduzione mette fuori gioco. È stato sviluppato da Stefan Reinartz e Jens Hegeler di Impect e reso popolare dalla televisione tedesca a Euro 2016.

Fonte: Rapporti tecnici della DFB · richiamo

Lo snapshot 360 ricostruisce dove si trovava ogni giocatore senza palla nel momento di ciascun evento con palla, rendendo possibile l'analisi della forma difensiva e delle opzioni di passaggio che i soli dati evento non riescono a vedere.

Fonte: Documentazione del prodotto StatsBomb 360 · richiamo

Il PPDA è il classico indicatore indiretto del pressing calcolabile con i soli dati evento di base; l'OBV e le metriche derivate dal 360 richiedono dati proprietari o di tracking che i semplici flussi Opta non contengono.

Fonte: Letteratura di analytics · applicazione

Edwards è stato direttore sportivo del Liverpool dal 2016 al 2022, nell'epoca che Graham ha definito «il primo dipartimento di data science della Premier League», per poi tornare in un ruolo più ampio in FSG nel 2024.

Fonte: Profili di Athletic / Ludonautics · richiamo

La breve esperienza di Comolli al Liverpool fu controversa nei risultati immediati, ma pose il seme di un modello di reclutamento basato sui dati che Edwards avrebbe poi portato su larga scala.

Fonte: Profili di Athletic · richiamo

Ankersen fu il volto pubblico dell'era Benham, noto per sostenere che i risultati delle partite di Championship fossero soggetti a più varianza di quanta la posizione in classifica lasciasse intendere.

Fonte: Profili di Athletic / Guardian · richiamo

Randall ha cofondato StatsBomb con Knutson; entrambi se ne sono andati dopo l'acquisizione da parte di Hudl annunciata nell'agosto 2024.

Fonte: World Soccer Talk / Business Wire 2024 · richiamo

Riddersholm guidò il Midtjylland al primo titolo nel 2014/15, appoggiandosi agli schemi sui calci piazzati del modello Benham e a uno scouting analitico che Knutson contribuì a progettare.

Fonte: Archivi della Superliga · richiamo

Graham ha fondato Ludonautics nel 2023, dopo aver lasciato il Liverpool. Michael Edwards è stato annunciato fin dall'inizio come amministratore non esecutivo.

Fonte: Research Live / Training Ground Guru 2023 · richiamo

Il libro di memorie e analisi di Graham è uscito nel 2024 ed è uno dei testi pubblici più citati sulla cultura dei dati nel calcio a livello di club.

Fonte: Penguin Books Australia / Aevitas 2024 · richiamo

L'articolo di Decroos, Bransen, Van Haaren e Davis ha introdotto il VAEP al KDD 2019, diventando il riferimento per la modellazione del valore del possesso nell'analisi sportiva accademica.

Fonte: KDD 2019 / KU Leuven ML Group · richiamo

«Football Hackers» (traduzione inglese del 2019) del giornalista tedesco Christoph Biermann racconta l'ascesa dei club guidati dall'analisi dei dati, dal Midtjylland al Liverpool al Brentford.

Fonte: Dati dell'editore / SportsBook of the Year 2019 · richiamo

Lo schema di Benham, Knutson e Graham è il riferimento: profili con una forte formazione quantitativa, estranei al calcio professionistico, sono stati ripetutamente la prima assunzione in ambito analitico nei club guidati dai dati.

Fonte: Tendenze dell'allenamento 2013-26 · applicazione

Un forte scarto negativo tra gol e xG di solito si corregge verso l'xG su campioni più ampi; l'ipotesi di partenza è la varianza nella finalizzazione, non il fallimento del modello.

Fonte: Letteratura di analytics · applicazione

PSxG meno gol è l'indicatore standard delle parate: 25 - 18 = +7, cioè sette gol subiti in meno di quanti ne prevedessero i tiri affrontati.

Fonte: Analytics di StatsBomb · applicazione

Una mappa dei tiri concentrata nell'area di porta indica un attaccante il cui valore deriva dal finalizzare i rifornimenti, non dal creare tiri da lontano o da angoli stretti.

Fonte: Visualizzazioni di StatsBomb / Wyscout · applicazione

I passaggi progressivi contano i metri di avanzamento; l'xT premia il portare il pallone in zone di valore più alto. Un grande volume di passaggi progressivi con un xT modesto significa che i metri vengono guadagnati in aree relativamente sicure.

Fonte: Letteratura di analytics · applicazione

Un field tilt alto con un xG modesto è la firma di una pressione territoriale a fine partita senza penetrazione: un classico segnale di un avversario in blocco basso che assorbe bene.

Fonte: Letteratura di analytics · applicazione

Un OBV offensivo alto con un OBV difensivo negativo è l'archetipo del terzino offensivo: si pensi ai profili di Alphonso Davies o Trent Alexander-Arnold.

Fonte: Letteratura su StatsBomb OBV · applicazione

Un xG da calcio piazzato di 8 con soli 4 gol è uno scarto di varianza plausibile che la regressione può colmare; rivedere l'esecuzione è l'intervento a basso costo prima di cambiare tutto.

Fonte: Letteratura sull'allenamento · applicazione

Conta più la posizione che il volume; i dribbling arretrati sono eventi di minor valore, e la mappa suggerisce l'impiego in un ruolo piuttosto che una mancanza di abilità.

Fonte: Letteratura di analytics · applicazione

Le ricezioni nel mezzo spazio e un elevato contributo in conduzione sono l'impronta del ruolo di ala invertita, un profilo che Arsenal e City cercano espressamente dal 2022.

Fonte: Letteratura sul reclutamento 2022-25 · applicazione

La pericolosità senza palla emerge solo quando si sa dove si trovava il giocatore senza il pallone. Gli snapshot di posizione nei momenti di occasione sono la prova specifica che serve.

Fonte: Casi d'uso di StatsBomb 360 · applicazione

Il titolo del Midtjylland nel 2014/15 fu il primo nella storia del club e divenne il caso di punta della scrittura analitica pubblica sulla metodologia di Benham.

Fonte: Record della Superliga danese / Football Hackers · richiamo

La vittoria del Brentford nei playoff di Championship 2020/21 portò il club in massima serie per la prima volta in 74 anni, ed è considerata da molti un trionfo del modello analitico di Benham.

Fonte: Record della Championship 2020/21 · richiamo

La stagione del titolo del Leicester è l'archetipo moderno dei modelli colti in fallo da esiti rari e ad alta varianza: esattamente il profilo di rischio per cui era stato concepito l'approccio di Benham.

Fonte: Record della Premier League / letteratura di analytics · richiamo

Le riflessioni pubbliche di Graham descrivono Salah come l'acquisto guidato dal modello che più ha convalidato pubblicamente il dipartimento. Arrivò dalla Roma per circa £36,9m e vinse ogni grande trofeo al Liverpool.

Fonte: Profili di Athletic / Ludonautics · richiamo

L'acquisto di Robertson per £8m da un Hull retrocesso è un caso canonico di scouting basato sui dati: numeri di fondo enormemente fuori sintonia con la percezione del mercato.

Fonte: Profili di Athletic / Ludonautics · richiamo

L'accordo del Liverpool del 2021 fu il caso di lancio di StatsBomb 360, che aggiunge snapshot di posizione per i giocatori intorno a ogni evento con palla.

Fonte: Sky Sports / Business Wire 2021 · richiamo

I 36 gol di Haaland in Premier League nel 2022/23, il totale più alto in una singola stagione dell'epoca delle 38 partite, poggiavano su un xG ogni 90 minuti a sua volta di livello élite, una combinazione insolita.

Fonte: Record della Premier League 2022/23 · richiamo

L'era De Zerbi al Brighton ha unito un modello di reclutamento basato prima di tutto sull'analisi a una forma di costruzione dal basso distintiva, ed è diventata un riferimento pubblico per la profilazione dei passaggi progressivi.

Fonte: Analisi della Premier League 2022-24 · richiamo

Il Bournemouth di Iraola ha adottato un modello di pressing aggressivo e un reclutamento ricco di dati che hanno portato il club alla qualificazione in Europa League nel 2025/26.

Fonte: Premier League 2023-26 · richiamo

L'apparato del Leeds informato dai dati è diventato visibile con Marcelo Bielsa ed è diventato una storia di analisi pubblica sotto i 49ers, in particolare nella modellazione di palle inattive e calci di rinvio.

Fonte: Analisi di Championship / Premier League 2020-25 · richiamo

I modelli xG pubblici convergono intorno a 0,76 per un rigore: circa tre su quattro vengono segnati.

Fonte: Documentazione dei modelli di Opta / StatsBomb · richiamo

I tiri su azione dal centro dell'area di porta sono tra le situazioni su azione con l'xG più alto, pur restando sotto a un rigore. La cifra esatta varia secondo il modello, ma si colloca intorno al 45%.

Fonte: Documentazione dei modelli di Opta / StatsBomb · richiamo

I tiri da lontano dal centro hanno un xG molto basso nonostante la spettacolarità: anche i migliori attaccanti li segnano con una bassa percentuale.

Fonte: Documentazione dei modelli di Opta / StatsBomb · richiamo

StatsBomb ha documentato il proprio flusso come 3300-3400+ eventi a partita, aggiungendo snapshot di posizione per ogni evento con il prodotto 360.

Fonte: Documentazione di StatsBomb 2021-24 · richiamo

Il modello di Singh divise il campo in 192 zone, una griglia 16x12, adattata ai dati della Premier League 2017/18.

Fonte: karun.in blog 2018 · richiamo

L'affare Robertson è trattato come caso emblematico delle occasioni dello scouting basato sui dati: un futuro terzino di livello mondiale per una cifra poi indicata scherzosamente come uno dei grandi furti dell'epoca.

Fonte: Record dei trasferimenti di Athletic 2017 · richiamo

La regola empirica del settore, confermata da più rapporti stagionali di Opta e StatsBomb, è che le palle inattive rappresentano circa un quarto o un terzo dei gol nella maggior parte dei campionati moderni.

Fonte: Riepiloghi stagionali di Opta / StatsBomb · richiamo

L'xT premia il valore della zona di arrivo; un passaggio nell'area di rigore vale enormemente più di un passaggio nel cerchio centrale perché la probabilità di segnare nelle azioni successive è molto più alta dalle zone dell'area.

Fonte: karun.in blog / letteratura su xT · richiamo

Una prestazione inferiore all'xG di fondo quasi sempre si corregge verso l'xG su campioni più ampi; l'intervento è pazienza e monitoraggio, non una revisione tattica.

Fonte: Letteratura di analytics · applicazione

Il collo di bottiglia è descritto con precisione: la squadra crea pericolo ma non lo trasforma in tiri né i tiri in gol. Un finalizzatore affronta direttamente il passaggio mancante dalla pericolosità all'xG.

Fonte: Letteratura sull'allenamento · applicazione

Il PSxG si basa sulla traiettoria del tiro nello specchio, isolando la risposta del portiere dalla qualità della finalizzazione: lo strumento corretto per le parate.

Fonte: Documentazione di StatsBomb · applicazione

La catena xG premia le azioni solo quando segue un tiro. L'xT premia qualsiasi azione che porta il pallone in zone di valore più alto, indipendentemente dal fatto che il possesso si concluda con un tiro: più vicino alla richiesta di reclutamento.

Fonte: karun.in blog / letteratura sulla xG chain · applicazione

Il movimento senza palla per definizione non è un evento con palla, quindi qualsiasi misurazione richiede dati di posizione nei momenti in cui l'attaccante non ha il pallone.

Fonte: Letteratura di analytics · applicazione

Aggiungere la posizione dei difensori rende più precise le previsioni del modello: un tiro dalla stessa posizione con un difensore che ostacola chi tira ha una probabilità di segnare nettamente più bassa.

Fonte: Letteratura sui modelli di StatsBomb / Opta · applicazione

L'xG di una singola partita è una quantità su campione ridotto; confrontato con il totale di una stagione, il dato della partita è una statistica molto più rumorosa e le conclusioni da titolo basate su una sola partita raramente reggono.

Fonte: Letteratura di analytics · applicazione

L'OBV valuta anche tiri e azioni difensive, e un flusso proprietario offre controllo di qualità e copertura; l'xT amatoriale è un punto di partenza economico utile, ma non è un sistema completo di reclutamento.

Fonte: Documentazione di StatsBomb OBV · applicazione

I tiri semplici hanno caratteristiche semplici su cui i due modelli concordano. Il disaccordo cresce nelle fasi complesse, in cui le variabili di contesto di ciascun fornitore divergono.

Fonte: Letteratura di analytics · richiamo

Le mappe di frequenza mostrano il volume; le mappe xG mostrano il volume ponderato per la qualità della posizione. Queste ultime rispondono direttamente alla domanda posta.

Fonte: Letteratura di analytics · applicazione

La distanza senza palla durante i possessi avversari per definizione non è un evento; può essere ricostruita solo dal tracking continuo della posizione dei giocatori.

Fonte: Letteratura di analytics · richiamo

Il VAEP è interamente documentato e riproducibile dal KDD 2019; l'OBV funziona su larga scala sulla pipeline di dati live del fornitore. Entrambi hanno il loro posto, ma il compromesso è tra trasparenza e comodità operativa.

Fonte: KDD 2019 / documentazione di StatsBomb · applicazione

L'acquisizione di Hudl si è conclusa nell'agosto 2024. Ted Knutson e Charlotte Randall si sono fatti da parte; la società unita ha mantenuto il nome StatsBomb all'interno della gamma di prodotti di Hudl.

Fonte: World Soccer Talk / Business Wire 2024 · richiamo

Ludonautics è stata lanciata nel 2023; il ruolo di Edwards è stato annunciato al lancio, e il libro di Graham è seguito nel 2024.

Fonte: Training Ground Guru 2023 · richiamo

Edwards è tornato in FSG in un ruolo più ampio nelle operazioni calcistiche nel 2024, dopo aver lasciato l'incarico di direttore sportivo nel 2022.

Fonte: Resoconti di Athletic 2024 · richiamo

Il libro di Graham del 2024 ruota centralmente intorno all'era del Liverpool culminata nel titolo di Premier League 2019/20, il primo del club in 30 anni.

Fonte: Penguin Books 2024 · richiamo

Il Leverkusen di Alonso ha vinto il primo titolo di Bundesliga nella storia del club nel 2023/24, restando imbattuto e aggiungendo la DFB-Pokal, citato in tutta la letteratura analitica come caso di allenamento e dati che lavorano insieme.

Fonte: Record della Bundesliga 2023/24 · richiamo

Il Liverpool di Slot ha vinto la Premier League nel 2024/25, regalando al club il primo titolo dal 2019/20 alla sua prima stagione alla guida.

Fonte: Record della Premier League 2024/25 · richiamo

Lo schema 2023/26 tra i grandi club è che dati di tracking più dati evento (StatsBomb 360, Second Spectrum, Sportlogiq) sono lo strato di base; tutto il resto vi si appoggia sopra.

Fonte: Tendenze di adozione dell'analytics 2023-26 · applicazione

Ogni affermazione su un indicatore anticipatore va verificata rispetto alla varianza: l'xT del terzo centrale può essere una metrica rumorosa ogni 90 minuti se il campione è piccolo. Il controllo di coerenza è un'analisi di stabilità, non una verifica dei titoli.

Fonte: Letteratura di analytics · applicazione

La validazione di un'affermazione sull'xG da calcio piazzato richiede la metrica specifica nel tempo, corretta per la difficoltà del calendario; le cifre da titolo di una singola stagione senza correzione di solito non sono decisive.

Fonte: Letteratura di analytics · applicazione

Un xG subito di 4 in una singola partita indica che sono passati molti tiri pericolosi; il clean sheet c'è davvero, ma il segnale di fondo è che difendere ripetutamente un volume di tiri di quella qualità porterà a subire gol.

Fonte: Letteratura di analytics · applicazione

L'abilità nella finalizzazione emerge solo su campioni di tiri molto ampi; 10 tiri sono dominati dalla varianza. L'errore non è il modello, è la dimensione del campione.

Fonte: Letteratura di analytics · applicazione

Un giocatore in una squadra che concede più tempo nel terzo difensivo ha più occasioni di contrasto. I conteggi assoluti dei contrasti confondono abilità ed esposizione; la correzione è un aggiustamento per tasso per occasione.

Fonte: Letteratura di analytics · applicazione

Quattro stagioni di sovraperformance costante del 25% sono prove sufficienti per aggiornare le convinzioni sulla finalizzazione del giocatore. Insistere sulla regressione a quell'orizzonte è un tipo distinto di errore.

Fonte: Letteratura di analytics · applicazione

Un solo periodo in prestito in una specifica divisione è un campione piccolo e non rappresentativo; usarlo come elemento decisivo è un tipico rischio di overfitting nel reclutamento.

Fonte: Letteratura di analytics · applicazione

L'OBV può essere fortemente negativo per un giocatore il cui ruolo impone azioni ad alto rischio; il controllo consiste nel confrontare il suo OBV con i riferimenti di ruolo e tenere conto delle istruzioni tattiche.

Fonte: Documentazione di StatsBomb OBV · applicazione

Senza il contesto dei difensori, un tiro affollato nell'area di porta con tre difensori sulla linea viene trattato come un tiro non marcato. Il modello sopravvaluta per costruzione i tiri affollati da calcio piazzato.

Fonte: Letteratura di analytics · applicazione

I valori dell'xT sono appresi da dati storici. Se il calcio moderno dà al mezzo spazio un peso maggiore rispetto al campione 2017/18, il modello riutilizzato sottovaluta quella zona.

Fonte: Letteratura su xT · applicazione

L'analisi del clutch è un classico errore sul tasso di base in agguato: i tiri nei minuti finali hanno un proprio tasso di base. La correzione specifica è il confronto con le prestazioni dello stesso giocatore fuori dai momenti clutch e con i riferimenti di ruolo.

Fonte: Letteratura di analytics · applicazione

Il rischio di modello in un sistema con un solo fornitore è un rischio di concentrazione specifico: ogni modello ha le sue ipotesi, e puntare l'intera attività su un solo fornitore ne incorpora in blocco i bias.

Fonte: Letteratura sulla gestione del rischio · applicazione

Le percentuali di duelli aerei vinti per partita sono notoriamente rumorose; i dati di una singola partita sono di solito dominati dalla varianza, e una proiezione basata su quel dato è un tipico errore da campione ridotto.

Fonte: Letteratura di analytics · applicazione

L'xG è una probabilità, non una garanzia. Un tiro da 0,15 va a segno circa il 15% delle volte su un numero sufficiente di tentativi; è tutto il contenuto del numero.

Fonte: Documentazione di Opta / StatsBomb · richiamo

La motivazione di fondo dell'xT è attribuire il merito alle azioni di spostamento del pallone di valore che le statistiche tradizionali semplicemente non riescono a vedere perché non segue alcun gol né assist.

Fonte: karun.in blog / letteratura di analytics · richiamo

L'accordo pluriennale del Liverpool con StatsBomb annunciato nel 2021 era legato al lancio di StatsBomb 360; il club usò lo strumento accanto al proprio dipartimento interno guidato da Graham.

Fonte: Sky Sports / Business Wire 2021 · richiamo

La domanda giusta è: quale azione ha il valore di gol attesi più alto? Un breve passaggio laterale verso un tiro non marcato da 12 iarde di norma vale molto più di un tiro da 20 iarde con il piede debole; la decisione è una semplice massimizzazione dell'xG.

Fonte: Letteratura di analytics · applicazione

I controlli sulla dimensione del campione sono il test di coerenza a più alta leva su qualsiasi affermazione di scouting basata sui dati; un bel grafico su 500 minuti racconta una storia diversa dallo stesso grafico su 5000.

Fonte: Letteratura di analytics · applicazione

Il tasso di base dei gol da calcio piazzato nel calcio professionistico è intorno al 25-35% a prescindere dallo stile; l'affermazione sul possesso è ortogonale a quel tasso di base.

Fonte: Riepiloghi stagionali di Opta / StatsBomb · applicazione

Aggregare xG e xA richiede un denominatore ogni 90 minuti e un riferimento di ruolo; senza entrambi, il punteggio composto riflette ruolo e minutaggio anziché la qualità isolata del giocatore.

Fonte: Analytics sul reclutamento · applicazione

L'xG di una singola partita è una statistica su campione ridotto che fa titolo ma non dimostra; l'atteggiamento corretto verso uno scarto in una sola partita è un interesse provvisorio.

Fonte: Letteratura di analytics · applicazione

L'accoppiata Benham-Knutson al Brentford e al Midtjylland è l'assunzione emblematica incentrata sui dati dell'era moderna, poi portata su larga scala al Liverpool tramite Edwards e Graham.

Fonte: Storia dell'allenamento / dell'analytics · richiamo

I modelli pubblici sono un utile triage, ma mancano del contesto dei difensori e della struttura senza palla che i flussi proprietari e di tracking offrono: il motivo specifico per cui le strutture di reclutamento pagano per l'upgrade.

Fonte: Letteratura di analytics 2023-26 · applicazione