数据驱动的球探工作

俱乐部从宽泛处入手：先用数据把成千上万名球员筛成一份值得观察的名单。

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少数球探一个赛季只能看几百名球员；数据则可以覆盖几十个联赛中的每一名球员。

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长名单来自数据筛选，再经视频和球探工作缩减为短名单。

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“能防守高位防线的会出球中后卫”与“争顶头球强的中后卫”，所需要的数据指标是不同的。

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球员如何应对失误、如何与同伴交流、如何做无球跑动，最好在球场现场观察。

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一名经常缺阵的球员，在转会费和薪水相同的情况下，给俱乐部的回报更少。

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一个出色的赛季可能只是巅峰；多个赛季才能说明那是不是他真实的水平。

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每一步在时间上都比前一步更昂贵，所以应用在更少的球员身上。

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每个阶段都会淘汰一些球员，所以漏斗从成千上万名收窄到一名。

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长名单被削减为短名单，球探和分析师在选定目标之前，会通过视频和现场对短名单上的球员进行研究。

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它对比数据库中的统计画像，并按球员与参照球员的接近程度排序。

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已融入球队踢法的球员，最好由做同样事情的球员来接替。

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边锋和中后卫在数据上永远不会相像，所以对比要在同一角色内进行。

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例如，“后撤组织者”的画像更看重向前推进的传球和压力下的传球，而不是空中争顶。

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在对阵弱队时数据相近，并不等于能力相近，这正是要对联赛强度进行调整的原因。

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在其位置上处于第90百分位，比原始计数更能说明问题，因为原始计数会随联赛和风格而变。

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适应能力、语言、性格和抱负，都在相似度得分所依据的事件数据之外。

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排名只是起点；最接近的数字是否意味着最接近的球员，要由视频核查来决定。

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每一道筛选只保留前一道筛选剩下球员中的一部分。

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传球数据很接近，分别是7.9和7.4，但这名候选人赢得的空中争顶是对方的三倍。

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同样的终结能力，面对较弱的后卫和守门员会打进更多球，所以原始总数高估了他。

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它们用同一个量表给每家俱乐部评分，使分析师能够比较各联赛并调整球员的数据。

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在事件数据完整且一致的地方，球员的数据是可靠的；覆盖稀少时则更多靠猜测。

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对手水平提高的幅度越大，球员的产出往往下降得越多。

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如果从一个联赛转会到另一个联赛的前锋通常会损失三分之一的进球，那么下一个人大概也会如此。

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逼近更快、封堵更好的后卫，会同时削减他的机会数量和机会质量。

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这些联赛以比最大的联赛更低的价格培养并展示人才，而数据能显示谁脱颖而出。

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欧足联的系数把葡萄牙排在苏格兰之上很多，英格兰则位居榜首或接近榜首。

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这种调整借用了同样两个联赛之间过去转会的经验。

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根据他将要面对的更强对手进行调整，会降低预期他能打进的进球数。

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产出通常在二十出头时上升，在二十五六岁到二十八九岁之间趋于平稳，然后下降。

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守门员对比赛的阅读能力到三十多岁仍在提高，而非守门员球员更依赖反复的跑动。

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在巅峰之前买入的俱乐部，既能得到球员最好的赛季，之后仍能以高价卖出。

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过了巅峰期，球员的产出更可能下降而不是重复，所以上一个赛季高估了下一个赛季。

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它由许多球员的职业生涯构建而成，展示产出随年龄的典型上升、巅峰和下降。

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两名数据相同的18岁球员，取决于成长、执教和出场时间，最终可能相差数年。

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买入年轻而便宜的球员，培养他们，再在24到26岁时卖出，这是建立在年龄曲线上的商业模式。

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依赖速度的角色最早达到巅峰；依靠阅读比赛和站位的防守更晚；守门员则是最晚的。

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这条曲线形状是典型的，而非固定不变；引援模型用它来判断某个年龄的球员接下来可能表现如何。

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过了巅峰期，该指数逐个赛季下降，所以长期合同的后几年所换来的回报越来越少。

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多个赛季能抹平走运和倒霉的阶段，显示球员真正保持的水平。

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一名在要求严格的教练手下场场首发的球员，通过了原始数据无法显示的考验。

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每个赛季缺阵三分之一的球员，只提供了俱乐部所付薪酬的三分之二。

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球员会成长也会衰退，所以上个赛季的数据比三年前的数据更能预示下个赛季。

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从边后卫改打边锋，或进入更具进攻性的体系，可以在球员本身没有变化的情况下改变数据。

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在自己的年龄组中占据统治地位，在青训球员中很常见；在成年人中也能做到则罕见得多。

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比赛后段的短暂登场出现在比赛开放、对手疲惫之时，这可能抬高每90分钟的比率。

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出场时间越长、赛季越多，运气和环境对数据的影响就越小。

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先清洗并加权数据，再与同一角色的其他球员做出判断。

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出场时间从2800分钟降到900分钟再回升，说明可能有伤病、外租或闹翻，这些对买家都很重要。

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每根辐条是一个指标，其长度是他在对比组中的百分位排名。

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Knutson 的雷达图先发表在他的博客上，后来发表在 StatsBomb，成为展示球员画像的标准方式。

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每个扇区是一个指标，它被填充的程度显示球员的百分位排名。

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英丙中场球员的第90百分位，与英超中场球员的第90百分位，是截然不同的说法。

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更换对比组或替换一个指标，同一名球员的图形就会改变，这就是细则很重要的原因。

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百分位把他与同行相比排名；它并不直接说明他的成功率或总数。

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把强项指标放在一起，比把它们分散开能得到更大的填充图形，尽管数字相同。

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必须先确定对比组和指标，因为每个百分位都取决于它们。

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对比组越窄，每个百分位就越具有可比性。

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他的传球处于第92百分位，抢截处于第88百分位，但空中争顶只有第20百分位。

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这些数值是众包的估计，由网站用户讨论、由网站编辑确定，并非官方价格。

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该网站始于2000年，后来成为被引用最广泛的球员市场价值来源。

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CIES Football Observatory 用一个建立在过往转会费之上的统计模型来估算价值。

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已发布的估值变动缓慢，使用的数据也比俱乐部掌握的少，所以俱乐部自己为转会费建模。

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卖方俱乐部持有球员注册的时间更长，因此可以要价更高。

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买家知道自己可以等待，然后零转会费签下他，所以卖方俱乐部的议价能力会缩小。

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陷入财务困境的俱乐部会贱卖；没有压力的俱乐部则可以坚持远高于任何公布价值的价格。

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卖方能提供的注册年限越多，能要求的转会费就越高。

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模型学习过去是什么决定了转会费，并把它应用到俱乐部想要的球员身上。

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在状态相同的情况下，转会费从4000万降到1500万，是随着合同剩余年限从三年减到一年而下降的。

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Bloom 是布莱顿球迷，靠博彩业发家，并把数据主导的方式带进了俱乐部。

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Starlizard 对足球比赛的建模，是 Bloom 旗下各俱乐部分析文化的背后支撑。

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图卢兹在决赛中5:1击败南特，这是以模型驱动方式著称的老板们带领下的首个重大冠军。

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Beane 曾按统计原则管理奥克兰运动家队，2015年在这家荷兰俱乐部担任顾问角色。

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这笔交易约1亿英镑外加附加条款，是当时英国俱乐部支付的最高转会费。

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买入被低估的球员、再以全价卖出，就是这个模式；转会费为下一轮的发现提供资金。

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麦卡利斯特从阿根廷青年人队成长起来，后来效力于布莱顿期间随阿根廷队夺得世界杯。

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麦卡利斯特于2019年1月签约，凯塞多于2021年2月签约，三笘薫于2021年8月签约。

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Bloom 于2009年成为主席，Benham 于2014年买下米迪兰，RedBird 于2020年买下图卢兹。

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三笘薫于2021年从川崎前锋加盟，第一个赛季租借在比利时度过。

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在筑波大学期间，他研究盘带，并用头戴式摄像机拍摄自己。

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由于国际比赛出场次数不足、拿不到工作许可，他在2021/22赛季租借在比利时，并于次年夏天回归。

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Independiente del Valle 的青训营已经培养出多名卖往欧洲的球员。

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马赫雷斯以一笔小额转会费从法乙的勒阿弗尔加盟莱斯特城，并在2016年成为PFA年度最佳球员。

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Walsh 的球探工作在2015/16赛季夺冠之前便宜地引进了这两名球员，随后他转投埃弗顿。

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当很少有俱乐部发现一名球员时，卖方无法引发竞价战，第一个买家付得更少。

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吸引俱乐部的数据来自另一种环境，适应新环境是风险的一部分。

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他于2021年抵达，那一年的部分时间租借在比尔斯霍特，随后打入布莱顿的一线队，并于2023年离开。

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瓦尔迪于2012年从弗利特伍德加盟，马赫雷斯于2014年从勒阿弗尔加盟，坎特于2015年从卡昂加盟。

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三笘薫在2021/22赛季效力于圣吉罗斯联合，这家比利时俱乐部同样由 Tony Bloom 拥有。

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无球时的努力、对失误的反应和训练中的表现，在事件数据中都不会留下痕迹。

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球员的心态、动力以及他会如何融入集体，决定了他的数据能否延续。

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在新环境中生活上不适应的球员，可能无法复现让他被签下的数据。

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三中卫体系中的翼卫或自由人，可能打出买家自己的体系无法复现的数据。

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球探可以解释数据为什么是这样：角色、伤病、同伴或对手的战术。

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喜欢某名球员的分析师或球探，可能挑选支持他的指标，而忽略不支持的指标。

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一名瘦弱的17岁球员，今天在体格上可能远远落后，五年后却可能远远领先于同龄人。

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事件数据直接记录传球，追踪数据可以显示站位，而领导力几乎在哪里都看不出来。

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核查从数据所暗示的内容转向人本身，体检放在最后，在交易接近完成时进行。

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球员如何应对压力不会记为一个事件；其他选项都是标准的事件数据统计。

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