Ожидаемые голы (xG) – это статистическая метрика, используемая в футболе для оценки качества возможностей для взятия ворот. Он рассчитывает вероятность того, что удар приведет к голу, анализируя различные факторы, такие как расстояние удара, угол и тип ассиста, приведшего к удару. Каждому удару присваивается значение xG от 0 до 1, указывающее на вероятность забить гол; например, удар с xG 0,2 предполагает 20% вероятность того, что он приведет к голу. Эта метрика дает более глубокое представление об игре команды или игрока, чем традиционная статистика, помогая оценить эффективность игры в нападении и принятия решений.
Платформа анализа футбольных данных Comparisonator – это платформа футбольной аналитики, управляемая искусственным интеллектом и предназначенная для сравнения игроков, команд и лиг с помощью передовых статистических показателей. Она предоставляет подробные оценки эффективности, используя данные, алгоритмы, основанные на искусственном интеллекте, и модели GPT, помогая клубам, скаутам, аналитикам и агентам принимать обоснованные решения.
Что отличает платформу для подбора игроков и скаутинга Comparisonator от традиционных платформ данных, так это ее способность нормализовать данные по разным лигам. Это означает, что гол, забитый в английской Премьер-лиге, имеет больший вес, чем гол, забитый в лиге более низкого уровня, что обеспечивает справедливое и точное сравнение результатов игроков в разных соревнованиях. Благодаря системе оценки, усовершенствованной искусственным интеллектом, рекрутинговая платформа Comparisonator служит мощным инструментом для профессионалов футбола, которые ищут объективные и подкрепленные данными выводы.
Понимание ожидаемых голов (xG) в футболе
Ожидаемые голы (xG) – это ключевая статистическая метрика, используемая в футболе для оценки качества возможностей для взятия ворот. В отличие от традиционных статистических показателей, таких как голы и передачи, xG обеспечивает более глубокую аналитическую перспективу эффективности атаки команды или игрока. Он рассчитывает вероятность того, что удар приведет к голу, учитывая множество критических факторов, таких как расстояние удара, угол, тип передачи и давление со стороны защиты.
Каждому удару присваивается значение xG от 0 до 1, указывающее на вероятность забить гол. Например, удар с близкого расстояния без вратаря может иметь значение xG 0,9 (90%), что означает высокую вероятность гола. И наоборот, дальний удар с расстояния 30 ярдов может иметь xG 0,05 (5%), что отражает очень низкую вероятность гола. Аналогично, пенальти обычно имеет значение xG 0,78 (78%), поскольку пенальти, по статистике, пробиваются с высокой частотой. Скаутская платформа Comparisonator ранжирует и сравнивает игроков по более чем 300 параметрам, включая xG.
Как рассчитывается xG
Чтобы определить xG броска, аналитики используют данные тысяч прошлых попыток забить гол, чтобы выявить закономерности в успешности завершения броска. Ключевые элементы, учитываемые при расчете xG, включают:

- Расположение броска: Чем ближе бросок к воротам, тем выше значение xG.
- Угол удара: Бросок, выполненный из центральной позиции, имеет больше шансов забить гол по сравнению с попыткой с фланга, выполненной в узком углу.
- Тип броска: Мощный залп или удар головой, как правило, имеет более низкий xG, чем простое попадание.
- Защитное давление: Если игрок находится под давлением нескольких защитников, его xG-ценность уменьшается из-за снижения точности.
- Позиционирование вратаря: Хорошо расположенный вратарь усложняет задачу по забиванию мяча, снижая значение xG броска.
- Тип передачи (Assist): Удар, созданный с помощью удачно расположенного сквозного мяча, имеет более высокий xG, чем удар, созданный с помощью спорной передачи.
Почему xG важен в футбольном анализе
Метрика “Ожидаемые голы” позволяет аналитикам, тренерам и болельщикам оценивать эффективность игрока не только по количеству забитых голов. Например, нападающий, забивший 10 голов при xG равном 5, может быть более результативным, что означает, что он реализует шансы лучше, чем ожидалось. С другой стороны, нападающий, забивший 10 голов, но с xG, равным 12, может быть недостаточно эффективным, что указывает на то, что он упустил несколько высококачественных возможностей.
Платформа для подбора персонала Comparisonator сравнивает игроков в 271 лиге, чтобы отфильтровать и понять, насколько они подходят командам.
По данным платформы футбольных данных Comparisonator, Коджо Фо Дох Лаба (’92) из Аль-Айна (ОАЭ, Лига Персидского залива) возглавляет рейтинг ожидаемых голов (xG) за 90 минут, регистрируя впечатляющие 1,25 xG за матч в этом сезоне в 271 лиге. За ним следует Шериф Ндиайе (’96) из сербской Суперлиги “Црвена Звезда” с показателем xG 1,12, а Рагнар Аче (’98) из немецкого клуба “Кайзерслаутерн” (2. Бундеслига) демонстрирует 0,97 xG за 90 минут.
Дин Дэвид (’96) из Маккаби Хайфа в израильской Лигат ха’Аль следует за ним с показателем xG 0,93, опережая Гарри Кейна (’93) из Баварии Мюнхен в немецкой Бундеслиге, который показывает 0,92 xG за матч. Матео Ретеги (’99) из команды “Аталанта” (Италия, Серия А) показывает xG 0,90, а Виктор Дьокереш (’98) из команды “Спортинг” (Португалия, Примейра Лига) – 0,89 xG за матч. Платформа анализа футбольных данных Comparisonator показывает, что Даниэль Каспер (’02) из команды Greuther Fürth II в немецкой Регионаллиге следует за ним с показателем 0,87 xG за 90 минут, а Роберт Левандовски (’88) из команды Barcelona в испанской Ла Лиге регистрирует 0,82 xG за матч. Завершает десятку лучших Густаф Нильссон (’97) из клуба “Брюгге”, выступающего в бельгийском Первом дивизионе А, с показателем 0,81 xG за 90 минут. Эти игроки постоянно оказываются на выгодных позициях для взятия ворот, демонстрируя сильное атакующее чутье и умение позиционироваться перед воротами.

xG с точки зрения команды
С точки зрения команды, xG помогает менеджерам оценить эффективность нападения и тактическую эффективность. Команда с высоким xG, но малым количеством голов может испытывать трудности с завершением игры, в то время как команда с низким xG, но большим количеством голов, может извлекать выгоду из удачных или исключительных завершений. Анализируя тенденции xG, тренеры могут скорректировать тактику, выбор игроков и атакующие стратегии, чтобы повысить коэффициент реализации гола. Футбольная аналитическая платформа Comparisonator помогает лицам, принимающим решения, определить эффективность игроков.
Ожидаемые голы (xG) – это мощный инструмент в современной футбольной аналитике, позволяющий понять эффективность атаки, способность завершать игру и принимать решения. Он дает более четкое представление о том, создает ли команда или игрок высококачественные шансы и реализует ли их, что делает его важной метрикой в оценке футбола.
Самые ожидаемые голы (xG) футболистов-производителей в пяти ведущих европейских лигах
Поиск футбольной платформы Comparisonator показывает, что лучшие показатели ожидаемых голов (xG) в пяти ведущих европейских лигах демонстрируют некоторые из самых элитных талантов, забивающих голы. Харри Кейн (’93) из “Баварии” в Бундеслиге возглавляет список с 0,92 xG за 90 минут, за ним следует Матео Ретеги (’99) из “Аталанты” в Серии А с 0,90 xG. Роберт Левандовски (’88) из “Барселоны” в Ла Лиге показывает 0,82 xG за матч, а Килиан Мбаппе (’98) из “Реала” в Ла Лиге следует за ним с 0.74 xG. Уго Экитике (’02) из Айнтрахт Франкфурт в Бундеслиге показывает 0,71 xG за 90 минут, а Эрлинг Хааланд (’00) из Манчестер Сити в Премьер-лиге – 0,68 xG, ненамного опережая Мохамеда Салаха (’92) из Ливерпуля, у которого 0,66 xG за матч.

Согласно анализу платформы по подбору и поиску игроков Comparisonator, Душан Влахович (’00) из “Ювентуса” в Серии А показывает 0.65 xG, опережая Николаса Джексона (’01) из “Челси” в Премьер-лиге, который показывает 0.64 xG за 90 минут. Завершает десятку лучших Эрмедин Демирович (’98) из “Штутгарта” в Бундеслиге с 0,62 xG за матч. Эти игроки постоянно создают высококачественные голевые моменты, что отражает их сильную атакующую позицию и умение завершать игру в самых конкурентных лигах Европы.
Объяснение ожидаемых целей (xG) с примерами
Ожидаемые голы (xG) – это статистическая метрика, используемая в футболе для оценки качества возможностей для взятия ворот. Он рассчитывает вероятность того, что удар приведет к голу, анализируя различные факторы, такие как расстояние удара, угол, тип ассиста, а также то, был ли это шанс выйти один на один или сложная попытка пробить из-за пределов штрафной.
Каждому броску присваивается значение xG между 0 и 1, указывающее на вероятность забить гол. Например:
- Ввод мяча с близкого расстояния в открытые ворота может иметь xG 0,9 (90%), что означает высокую вероятность того, что он приведет к голу.
- Пенальти обычно имеет xG 0,78 (78%), так как пенальти часто конвертируются, но все же могут быть пропущены.
- У дальнего выстрела с 30 ярдов xG может составлять 0,05 (5%), что означает низкую вероятность.
- Удар головой с углового удара может иметь xG 0,15 (15%), в зависимости от позиции и давления защиты.
Эта метрика дает более глубокое представление об игре команды или игрока, чем традиционная статистика, помогая оценить, делает ли игрок качественные броски или только пытается реализовать сложные, низкопроцентные шансы. Например, нападающий с 10 голами, но xG всего 5, может быть слишком результативным и забивать сложные удары, в то время как другой нападающий с 10 голами и xG 12 может упускать явные шансы и быть недостаточно результативным.
Понимая xG, тренеры, аналитики и болельщики могут лучше оценить способность игрока завершать игру, принимать решения в нападении и общую эффективность перед воротами.
Как искусственный интеллект Comparisonator использует ожидаемые цели (xG)?
Платформа футбольных данных Comparisonator – это специализированный инструмент, работающий на основе искусственного интеллекта и предназначенный для экспертного анализа футбола. Она значительно улучшила свою систему очков искусственного интеллекта, интегрировав алгоритмы оценки сложности лиг и характеристик игроков, чтобы обеспечить наиболее точную оценку игроков в разных лигах. Теперь, охватывая 271 лигу по всему миру, платформа присваивает весовые коэффициенты сложности и качества, чтобы обеспечить справедливое сравнение. Например, гол, забитый в английской Премьер-лиге, имеет больший вес, чем гол, забитый в Чемпионате, а это значит, что 40 голов в Чемпионате не равны 20 голам в Премьер-лиге по этой усовершенствованной системе рейтинга.
Comparisonator – платформа для продажи и маркетинга футбольных игроков, управляемая искусственным интеллектом, – предлагает более точную оценку уровня игроков. Система усовершенствовала свой алгоритм оценки игроков, внедрив весовые коэффициенты для конкретных позиций, определив приоритетность 80-90 ключевых параметров для каждой позиции из обширного набора данных, состоящего из 300 метрик. Кроме того, платформа различает ценность гола, забитого центральным нападающим (CF), и гола, забитого центральным защитником (CB), обеспечивая контекстуальную и точную оценку вклада игроков.
Лучшие ожидаемые голы (xG) футболистов в южноамериканских лигах
Лучшие показатели ожидаемых голов (xG) в южноамериканских лигах подчеркивают некоторые из наиболее стабильных голевых угроз на континенте. Мартин Каутеруччо (’87) из команды “Спортинг Кристал” (Перу, Primera División) возглавляет рейтинг с показателем 0,80 xG за 90 минут, за ним следует Алекс Арсе (’95) из команды “LDU Quito” (Эквадор, Liga Pro) с показателем 0,75 xG за матч. Леандро Бенегас (’88) из команды O’Higgins в Primera División Чили следует вплотную за ним с показателем 0,73 xG, а Мигель Борха (’93) из команды River Plate в Liga Profesional Аргентины регистрирует 0,69 xG за 90 минут.

В южноамериканских лигах, по данным платформы анализа футбольных матчей Comparisonator AI, Николас Лопес (’93) из команды Nacional в Primera División Уругвая имеет 0,68 xG, опережая Ихона Чифуэнте (’92) из команды El Nacional в Liga Pro Эквадора, который показывает 0,62 xG за матч. Адриан Мартинес (’92) из клуба “Расинг” (Аргентина), выступающего в Профессиональной лиге, также имеет 0,62 xG, разделяя этот показатель с Гонсало Карнейро (’95) из команды “Насьональ” (Уругвай), выступающей в Примера Дивисьон. Хосе Ривера (’97) из команды “Университарио” (Перу, Primera División) следует за ним с 0,61 xG, а Матиас Акунья (’92) из команды “Мушук Руна” (Эквадор, Liga Pro) завершает десятку лучших с 0,58 xG за 90 минут. Эти игроки постоянно генерируют высококачественные возможности для взятия ворот, демонстрируя свою важность в атакующих стратегиях своих команд по всей Южной Америке.
Как понять ожидаемые голы (xG) в футболе
Ожидаемые голы (xG) – это статистическая метрика, которая помогает оценить качество голевых моментов, а не просто подсчитать количество голов. Он измеряет вероятность того, что удар приведет к голу, основываясь на исторических данных, полученных из тысяч аналогичных попыток. Понимание xG может помочь болельщикам, аналитикам и тренерам оценить игру игроков, командную тактику и эффективность завершения игры. Вот как его можно разделить:
1. Что измеряет xG?
xG присваивает каждому удару, сделанному во время матча, оценку вероятности от 0 до 1. Это значение представляет собой вероятность того, что этот удар будет преобразован в гол.
- xG 0,1 (10%) означает, что у броска есть 10% шансов забить гол.
- xG, равный 0,75 (75%), означает, что у броска есть 75% шансов стать голом.
- Идеальный шанс (например, забить гол в ворота) может иметь xG, близкий к 1,0 (100%).
2. Факторы, влияющие на xG
xG не является случайным – он основан на нескольких ключевых факторах, которые влияют на вероятность достижения цели:
- Расположение броска: Чем ближе бросок к воротам, тем выше его xG.
- Пример: Удар со штрафного (xG = 0,76) с большей вероятностью забьет гол, чем удар из-за пределов штрафной (xG = 0,05).
- Угол броска: Чем шире угол, тем сложнее забить мяч.
- Пример: Удар по центру ворот (xG = 0,6) имеет гораздо больше шансов, чем удар с близкого угла возле углового флага (xG = 0,02).
- Тип броска: Удары головой, залпы и удары с первого раза имеют более низкий xG, чем простые завершающие удары.
- Пример: Забить головой с углового удара (xG = 0.15) сложнее, чем отдать низкий пас через ворота для удара в касание (xG = 0.85).
- Давление со стороны защиты: Броски, сделанные под давлением защитников или когда вратарь находится в хорошей позиции, имеют более низкий xG.
- Ассисты и игра на развитие: Удар после точного сквозного мяча имеет более высокий xG, чем случайная попытка дальнего удара.
3. Как xG помогает в футбольном анализе
- Оценка игроков: Нападающий, забивший 10 голов при xG 5, работает слишком эффективно, в то время как другой, забивший 5 голов при xG 10, работает недостаточно эффективно и упускает хорошие шансы.
- Оценка команд: Команда с низким показателем xG, но большим количеством голов может слишком полагаться на удачные финиши, в то время как команда с высоким показателем xG, но малым количеством голов, испытывает трудности с финишированием.
- Сравнение результатов: xG позволяет справедливо сравнивать команды и игроков, обращая внимание на качество шансов, а не только на итоговый счет.
4. Пример xG в матче
Представьте, что команда делает 10 бросков в игре:
- 4 дальних выстрела (xG = 0.05 каждый) → 0.20 общего xG
- 3 штрафных броска (xG = 0.4 каждый) → 1.20 общий xG
- 2 шанса один на один (xG = 0.7 каждый) → 1.40 общий xG
- 1 штраф (xG = 0.78) → 0.78 всего xG
Total xG = 3.58 → Это означает, что команда должна была забить около 3-4 голов, исходя из качества ударов.
5. Почему xG имеет значение
xG – это мощный инструмент, который помогает объяснить эффективность игры помимо традиционных статистических данных, таких как голы и передачи. Он показывает, создает ли команда качественные моменты, хорошо ли завершает игру нападающий или превосходит ли ожидания вратарь. Используя xG, аналитики и болельщики получают более глубокое понимание истинной динамики игры, а не просто смотрят на итоговый счет. Футбольная платформа Comparisonator ai support помогает определить эффективность игроков по более чем 300 параметрам.




