The Use of Big Data to improve Decision-making in Football
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This presentation was used during the final of the "Tech Cup", a hackathon organized by River Plate and Microsoft. The project, about the application of Big Data to football performance, won the competition in the category "Big Data"
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The Use of Big Data to improve Decision-making in Football
- 1. The Use of Big Data to improve Decision-making in Football Andre Brener Mathijs Steneker Tech Cup – ‘Big Data’ Category 22 August, 2016
- 2. Industrial ingeneer, ITBA. Data Science at Jampp. Defender. Andre Brener Mathijs Steneker Master in Information Managem., RSM. Data Intelligence at DataFactory. Midfielder. @andre_brener @Mister_Numbers
- 3. “Sometimes numbers highlight what I’ve seen .., but sometimes [they] highlight what I’ve not seen, so I have to be humble enough to see that maybe there’s something there and I have to analyse it deeper.” Arsene Wenger, manager
- 5. Analyse and improve the performance of players and the team Recognize patterns in opponent’s strategies and turn them into weaknesses Find and recognize talent to help the scouting department
- 6. Python
- 7. Expected goals model Home team 2 Away team 0 Minute 75 Shooter Distance Assisting playerAssist Angle Model assigns probability (0 to 1) to each shot that it will end up being a goal. This is based on over 20 variables. Some of the most important ones are here.
- 8. From the theory to the action...
- 9. Torneo Primera División 2016 19th Overall position 9th 17th In Zone 1 Goals scored
- 10. The majority of shots are low-quality chances 22nd in creation of big chances
- 11. Goal Shot on post Shot saved Shot off target The location of the circle indicates the location of the shots. The size of the circle is based on the probability of the shot converting into a goal. A lot of shots come from outside of the area On the right side of the center there are over 30 low- probability shots. None of them was converted.
- 12. The location of the circle indicates from where the pass was given to create a chance The size of the circle is based on the probability of the following shot converting into a goal. Goal No Goal The main chance creation comes from the left and the right sides
- 13. The main striker is left out of the passing network Línes: passes (min. 3). The darker the line, the more passes. Size of circle: amount of total passes completed Position of circle: average position during game Intensity of color of circle: expected participation in goals given shots and passes Only players in initial line-up 13th matchday, Torneo Primera División 2016 vs
- 15. Fernando Belluschi Miguel Almirón Pablo Barrientos Giovani Lo CelsoFernando Luna Gabriel SanabriaBrian Sarmiento Nicolás Lodeiro Claudio Aquino Lucas Salas Augusto Solari Santiago Rosales Best “chance creators”
- 16. The location of the circle indicates from where the pass was given to create a chance The size of the circle is based on the probability of the following shot converting into a goal. Goal No Goal Gabriel Sanabria 24 years Per 90 minutes Goals Pass accuracy Assists Key passes Shot accuracy Shots D’Alessandro Sanabria
- 17. The Future of Big Data in Football More data available and more tools to analyse More competitivity among teams and need to differentiate Big Data will replace the human eye
- 18. Thank you!
Editor's Notes
- Los datos dan una perspectiva que los ojos no ven. Por dos cosas nos gusta esta cita: una de las personas más importantes en el fútbol valora el uso de datos. Y queda claro que hay una interacción entre lo que ven los ojos y lo que muestran los datos. No funcional sólos, se complementan.
- El objetivo es que se repita la foto lo máximo posible
- Como podemos hacer esto, encontramos 3 puntos en los que Big Data nos puede ayudar. En la presentación, usemos los texto de la slide 25: Optimizar decisiones en el juego Optimizar características de los jugadores Analizar rendimiento de cada jugador y formación del equipo Mejores estrategias Acciones y situaciones que se repiten y que puedes aprovechar Detalles que no son visibles al ojo humano Optimización de tiempo de video (analisis) Scouting Búsquedas amplias No hay necesidad de mandar scouts a todas las canchas ni ver todos los videos Buscar jugadores con características necesarias y enfocar el scouting en esos
- A partir de programas en excel y python desarrollamos las siguientes cosas
- Para contar en la presentación: Lo más importante en el fútbol es el resultado, y los goles que se hacen y se reciben generan esos resultados. No podemos quedarnos sólo en el resultado, y tampoco no sólo en los goles. Los goles no son frecuentes (2,5 por partido en 2016) y tienen mucha aleatoriedad. Puedes hacer todo bien pero termina el balón en el palo, o un mal intento termina siendo gol por error del arquero. No dan una buena base para hacer tus análisis y sacar conclusiones. Nuestro modelo, que forma una base del resto que vas a ver, se enfoca en tiros (casi 21 por partido). Pero un disparo no es el otro: un remate de 35 metros no es lo mismo que un pase al hueco y un mano-a-mano con dos jugadores. Además el “outcome” del tiro impacta mucho tu percepción del tiro. El modelo que hemos desarrollado asigna un valor entre 0 y 1 a cada disparo.Ese número indica la probabilidad que el tiro entre al arco. Esto está basado en situaciones históricas que fueron parecidas (unas 35,000). La variable más importante es el ángulo al gol (imagen), también tiene en cuenta el tipo de asistencia, el estado del partido, el minuto y mucho más que tiene que ver con la situación del juego. Lo que vas a ver después se basa mucho en este modelo.
- Enfoque en ataque y torneo local
- En este análisis corto solo tocamos la parte del ataque
- Patea de larga distancia porque parece que les cuesta entrar por el medio como muestra esta mapa. Importante: terminar con la frase que se juega mucho por las bandas para introducir prox slide.
- Queda aislado Alario. No tiene vínculo con Pisculichi, ni con los volantes extremos. Martínez parece la última estación del ataque.
- Los mejores pasadores los torneos. Son los que crean las mejores situaciones de tiros para sus compañeros. Hay unos que ya son reconocidos, pero hay otros que no están tan obvios, pero el Big Data nos ayudó a encontrarlos.
- Seleccionamos tres de los anteriores. Parecen los más interesantes por los aspectos de edad, factibilidad de fichaje y calidad de pases desde el centro.