Análise de dados e esportes: duas de minhas paixões. Nos últimos anos, tenho estado mais perto do futebol porque, além de discutir e praticar um escárnio saudável com os amigos, começou a transformação para um maior uso de dados e estatísticas. A revolução no futebol tem sido um pouco mais lenta do que outros esportes (por exemplo, basquete ou beisebol com livros e filmes como Moneyball), devido às características do jogo, feito predominantemente de eventos – gols – que raramente acontecem durante um jogo. No basquete, voleibol ou tênis, cestas ou pontos são muito mais frequentes: padrões robustos e padrões de previsão podem ser detectados mais rapidamente.
Análise de dados em esportes
Análise de dados em esportesNo campo de eventos raros a estatística comum – que com a curva de sino – luta. Os analistas tiveram que encontrar outras maneiras, uma vez que se estima que um bom resultado de um jogo entre duas equipes de nível semelhante depende até mesmo 50% do famoso fator C” (ver “todos os números de futebol”). A habilidade de um treinador, um jogador ou a própria equipe reside em criar as melhores condições para marcar, maximizando as poucas chances reais que podem acontecer. Nos últimos anos, as estatísticas evoluíram: atualmente, entre os indicadores mais utilizados para avaliar uma equipe ou um jogador em geral, há os “objetivos esperados” ou xG.
O xgs iniciar a partir do pressuposto de que você faça metas somente se você atirar à baliza: na prática, a contagem de disparos feitos e cada um deles é atribuída uma probabilidade de fazer gols, com base em uma série de fatores e algoritmos de cada empresa especializada (posição, a presença de um adversário perto do atacante, o tipo de ação…). Se você quiser aprofundar o tema, aqui estão algumas ideias:
Para atrair a ira dos milanistas, segue-se o cálculo do xG para Milão-Juve de 28/10/2017. Em termos de XG Milan “deve ter” vencido por 1-0, enquanto na verdade perdeu por 0-2.
O que significa isto? Que ter na equipe de campeões como Higuain é fundamental para ganhar (além do fator C), porque ele é capaz de transformar 2 tiros com muito pouca probabilidade em gols, o que Milanisti falhou. Os xgs são um exemplo de uso inteligente de dados: uma métrica diretamente ligada ao único objetivo do jogo de futebol, que é fazer metas. Em que se baseiam?
Além disso, “aos poucos que citam o xG é respondido que” as Estatísticas não avaliam os aspectos fundamentais do futebol: intuição, o sentido do objetivo, o estado de forma…”, como se uma coisa excluísse a outra.Voltando ao “Milan-Juventus” caso, o xgs medida e condensam-se em um número (quase) todos os aspectos fundamentais, que de outra forma não seria mensurável e continuaria a ser apenas uma opinião, tornando-se de extremo interesse para aqueles que têm de decidir se a gastar 90 milhões para um atacante. Fóruns e transmissões esportivas estão repletas de especialistas que usam dados pouco e mal, enquanto profissionais, aqueles que fazem negócios com futebol, usam análises diárias para monitorar jogadores, decidir as compras da campanha, apostar no resultado.
Análise de dados para o seu negócio
Na realidade dos negócios, a mesma coisa muitas vezes acontece. Durante algumas reuniões onde vamos discutir os elementos fundamentais da estratégia de marketing da marca, slogan, visual, plano de marketing, o número de postos de trabalho, consciência, etc.), ele não é e-mail, a mesma atenção na definição de métricas e sistemas de recolha e compilação dos indicadores relevantes, assim como para entender como o marketing contribui para a criação de negócios da empresa.Tal como no desporto, as decisões importantes não podem ser deixadas apenas às opiniões ou utilizando métricas gratificantes mas desnecessárias. É como se a campanha de compra fosse posta nas mãos de um pundit Desportivo.
