Advanced Statistics in der Bundesliga


Apollo Schwabing

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Weiss ich nicht.
Ich pack das mal hier hinein:

Habe uebrigens letztens irgendwo gelesen dass Dortmund unter Tuchel alle seine Bundesligatore im gegnerischen Strafraum erzielt hat.

Heute steht im Kicker dass Mkhitaryan's Bude gegen Hannover da das erste Weitschusstor des BVB seit dem 17. Dezember 2014 war. Dazwischen lagen angeblich 82 (!!!) Bundesligatore die allesamt im im Strafraum erzielt wurden. :eek:

http://www.kicker.de/news/fussball/...ryan-und-ein-fast-vergessenes-stilmittel.html

Erinnert irgendwie an die "1tes Tor noch 1726 Eckbällen" Serie bei den Bayern.

Dass man quasi alle Tore "spielerisch" schiessen kann spricht für Trainer und Mannschaft. Andererseits habe ich oft das Gefühl (siehe auch Bayern, DFB-Team,...) dass solche Werkzeuge wie Weitschüsse, Freistösse, Eckbälle etc, besonders bei spielstarken Teams dann irgendwie (bewusst) auf der Strecke bleiben.
 

Zapator

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Nachdem uns die ARD uns gestern ja in die neue Packing Statistik eingeweiht hat haette mich natuerlich mal die Meinung unserer Forums-Fussballstatistiker interessiert.
Aus meiner Sicht macht der Ansatz sehr wohl Sinn und traegt durchaus zur Spielbewertung bei, sogar vielleicht mehr als die bekannten Zweikampf und Torschussstatistiken. Als Metrik beim Scouting sofern man da auf Zahlen angewiesen ist erscheint es mir schon sinvoll, da es einen bisher noch nicht festgehaltenen Einfluss des Spielers auf das Spiel dokumentiert.
Allerdings muesste man m.E. da schon noch nachjustieren weil ein Pass an 8 Verteidigern vorbei nicht das gleiche ist wie 8 x 1 Verteidiger oder 4 x 2.
Vielleicht gibt's das ja auch schon und sie haben' gestern nur nicht mit vorgestellt.
 

Who

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Nachdem uns die ARD uns gestern ja in die neue Packing Statistik eingeweiht hat haette mich natuerlich mal die Meinung unserer Forums-Fussballstatistiker interessiert.
Aus meiner Sicht macht der Ansatz sehr wohl Sinn und traegt durchaus zur Spielbewertung bei, sogar vielleicht mehr als die bekannten Zweikampf und Torschussstatistiken. Als Metrik beim Scouting sofern man da auf Zahlen angewiesen ist erscheint es mir schon sinvoll, da es einen bisher noch nicht festgehaltenen Einfluss des Spielers auf das Spiel dokumentiert.
Allerdings muesste man m.E. da schon noch nachjustieren weil ein Pass an 8 Verteidigern vorbei nicht das gleiche ist wie 8 x 1 Verteidiger oder 4 x 2.
Vielleicht gibt's das ja auch schon und sie haben' gestern nur nicht mit vorgestellt.

Gehe stark davon aus, dass es da Nuancen gibt im Hintergrund. Die Statistik muss ja eh individuell erfasst werden, von daher wird man das zu 100% auch situativ "taggen" und damit auch filtern können (z.b. nach Zone auf dem Feld, nach "wie viele überspielt pro pass" usw, usw). Das ist als Statistik fasst schon absurd logisch, absolut sinnvoll bei Beurteilung von Spielintelligenz/Passspiel.
 

Zapator

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Bin mir nicht sicher ob das manuell gemacht werden muss, kann mir schon vorstellen dass ein Programm in der Lage ist die Bilder der Taktik-Cam da automatisch auszuwerten.
Die Kategorisierung ist einfach, die Frage ist dann eher die Bewertung wenn man einen Gesamtindex erstellen will.
Da waer's natuerlich auch interessant herauszufinden welche Szenen dann zu Torchancen fuehren per Anschluss-Statistik.
D.h. man muesste herausfinden wie hoch die Wahrscheinlichkeit einer Torchance ist in Abhaengigkeit der "packing-Situation".
Also so was wie "Pass an 10 Verteidigern vorbei => 90% Torchance, Pass an 1 Verteidiger vorbei => 3% Torchance".
Dann kaeme man wohl auch dem naeher herauszufinden welche Spieler einen hohen Anteil bei der Chancen-Kreation haben.

Allgemein interessant fand ich auch dass Kroos da gestern so gut abgeschnitten hat wo man ihm ja sonst generell mehr Quer- und Sicherheitspaesse zugeordnet hat.
Muesste man mal eines seiner frueheren Spiel anschauen ob da auch relative hohe Werte rauskaemen.
 

Who

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Meinte mit individuell auch eher "szene für szene", aber auch das lässt sich ja entsprechend markieren mit Metadaten.

Was du vorschlägst ist natürlich auch sinnvoll, aber würde die Statistik ohne Torchancen jetzt nicht entwerten, denn das sagt schon viel aus über die Spielkontrolle und erhöht halt auch 3,4 Pässe später die Chance auf einen Torabschluss. Ist so ein bißchen wie drive-and-kick beim Basketball. Das führt nicht immer zu nem offenen Dreier, aber die defensive wird gezwungen zu rotieren. Bei Fußball werden Spieler gezwungen zum eigenen Tor zu blicken bzw sich in die Richtung zu bewegen und so bekommen nachrückende Spieler mehr Raum.

Die Nummer mit den Querpässen bei Kroos war immer schon ein Mythos. Der spielt einfach insgesamt viele Pässe, wodurch natürlich auch viele Quer/Rückpässe dabei sind. Er spielt aber eben auch irre viele gute Pässe nach vorne. Alleine seine Diagonalbälle oder eben die vielen Pässen über 15-20 meter mit denen die erste Kette im Mittelfeld überspielt wird.
 

Mahoney_jr

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Ich find die Statistik erstmal interessant. Wie jeder Statistik gibt es aber Spieler, die diese gut exploiten können. Im Falle von Packing finde ich, dass Kroos maßgeschneidert ist, durch seine hohen Spielverlagerungen. Hohe Bälle sind langsamer als flache, d.h. der Gegner hat Zeit die Latenz für die defensive Verschiebung zu nutzen. Packing analysiert aber den Zeitpunkt der Ballabgabe, was wiederum bedeutet, dass die Zeit zwischen Pass und Annahme nicht berücksichtigt wird. Folglich: Hohe Bälle sind bei Packing-Analysen überbewertet.
 

Irenicus

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Folglich: Hohe Bälle sind bei Packing-Analysen überbewertet.

Ich verstehe den Einwand. Aber das gilt nicht für alle langen Bälle, sondern mMn vor allem für Seitenverlagerungen. Dementsprechend finde ich den Wert für die überspielten Verteidiger (also Packing bezogen auf die letzte Abwehrreihe) eigentlich noch interessanter, denn wenn man durch einen langen Ball Abwehrspieler (also die letzte Verteidigungsreihe) erfolgreich überspielt, wird es meist richtig gefährlich.

EDIT:

Ein gutes Beispiel wäre der lange Ball von Kroos auf Khedira in HZ 1 gegen die Ukraine.
 

ocelot

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Ich find die Statistik erstmal interessant. Wie jeder Statistik gibt es aber Spieler, die diese gut exploiten können. Im Falle von Packing finde ich, dass Kroos maßgeschneidert ist, durch seine hohen Spielverlagerungen. Hohe Bälle sind langsamer als flache, d.h. der Gegner hat Zeit die Latenz für die defensive Verschiebung zu nutzen. Packing analysiert aber den Zeitpunkt der Ballabgabe, was wiederum bedeutet, dass die Zeit zwischen Pass und Annahme nicht berücksichtigt wird. Folglich: Hohe Bälle sind bei Packing-Analysen überbewertet.

Zeitpunkt der Ballabgabe habe ich auch so verstanden und sehe ich daher auch so. Genauso werden Pässe in Räume überbewertet, in denen zwar 2 Verteidiger überspielt wurden, diese jedoch locker noch von hinten den Passempfänger in die Falle stellen können. Aber wenigstens wird ein Pass von Boateng in die Spitze genau so hoch bewertet, wie das ganze in Flachspiel über 15 Stationen mit Querpässen zwischendurch. Zumindest ist das mein Eindruck anhand der gestern gezeigten Beispiele. Nimmt man als Grundlage für die Statistik den Zeitpunkt der Ballannahme, würde das die Aussagekraft der Größe m.E. erhöhen.

Es bliebe aber immer noch eine Kennzahl über die Effektivität, nicht Effizienz von Pässen. Statistiken wie Packing pro gespielten Pass, oder Packing pro "packenden" Pass (also Querpässe rausnehmen, für Teams, bei denen Ballbesitz nicht immer Angriff bedeutet) wären auch sehr interessant.
 

Zapator

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Ich wuerde sogar noch einen Schrit weitergehen als Ballannahme - ich wuerde auf den Zeitpunkt schauen wo der Spieler den Ball unter Kontrolle hat und die naechste Aktion beginnt.
Somit koennte man auch Anspiele unterscheiden wo der Stuermer mit dem Ruecken zum Tor steht und der Gegner wie beim hohen Ball noch Zeit hat sich wieder hinter dem Ball in Postion zu bringen von denen wo er in vllem Lauf Richtung Tor gehen kann.
 

TheFreshPrince

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Ich find die Statistik erstmal interessant. Wie jeder Statistik gibt es aber Spieler, die diese gut exploiten können. Im Falle von Packing finde ich, dass Kroos maßgeschneidert ist, durch seine hohen Spielverlagerungen. Hohe Bälle sind langsamer als flache, d.h. der Gegner hat Zeit die Latenz für die defensive Verschiebung zu nutzen. Packing analysiert aber den Zeitpunkt der Ballabgabe, was wiederum bedeutet, dass die Zeit zwischen Pass und Annahme nicht berücksichtigt wird. Folglich: Hohe Bälle sind bei Packing-Analysen überbewertet.

So wie die das gestern vorgestellt haben sah es für mich aber so aus als würde die Differenz zwischen Spielern vor einem bei Pass und Spieler vor dem Mitspieler bei Ballannahme gemessen werden.
 

Who

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Finde es ja faszinierend, dass die Reporterschar natürlich Packing jetzt mit Steilpässen in den Raum gleichsetzt ... Ist Reinartz natürlich ein bißchen selbst Schuld mit dem Kroos-Pass als Beispiel, angefangen hat er die Erklärung aber eher anders.
 

muju90

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Das ist in der Tat eher blöd gelaufen, denn gerade bei den Aktionen wie gestern von Kroos oder Bonucci heute beim Tor hat man ja auch schon ohne Packing erkannt, dass das ein klasse Pass war, der eben die gesamte Mannschaft aus dem Spiel genommen hat. Interessant wäre es da schon eher, diese Pässe zu zeigen, für die @Stratos Hummels oder Boateng abfeiert und von denen er schon Twitter-Videos gepostet hat: Pässe über 15-20 Meter, mit denen du vielleicht nur vier oder fünf Leute überspielt hast (immerhin ja trotzdem die halbe Mannschaft), aber eben trotzdem schon die erste Verteidigungsreihe aus dem Spiel nimmst. Diese kurzen Pässe kommen ja viel häufiger im Spiel vor und sind es deshalb auch eher wert, analysiert zu werden, gerne auch mit dieser neuen Methode.
 

Jerry

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Das ist in der Tat eher blöd gelaufen, denn gerade bei den Aktionen wie gestern von Kroos oder Bonucci heute beim Tor hat man ja auch schon ohne Packing erkannt, dass das ein klasse Pass war, der eben die gesamte Mannschaft aus dem Spiel genommen hat.

Natürlich hat man es erkannt, aber im Endeffekt hat es sich nicht in den Stats abgezeichnet. Da war ein Querschieben eines Stürmers gleichviel Wert wie so ein Pass (Assist + erfolgreicher Pass).

Das natürlich in der Öffentlichkeit der Kroos-Pass nochmal deutlich mehr abgefeiert wird und als Muster für die tolle Statistik genutzt wird, liegt in der Natur der Sache.
 

muju90

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Natürlich hat man es erkannt, aber im Endeffekt hat es sich nicht in den Stats abgezeichnet. Da war ein Querschieben eines Stürmers gleichviel Wert wie so ein Pass (Assist + erfolgreicher Pass).

Da hast Du natürlich recht. Deswegen finde ich diese sehr simple und nachvollziehbare Methode auch sehr gut, denn sie zeigt auch dem Laien, was mit Statistik alles möglich ist.
 

VvJ-Ente

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Nach den ersten Einsätzen würde ich sagen: Ein weiteres nettes Spielzeug für Statistik-Freaks und vielleicht Scouts, aber auch diese Daten geben nicht so viel her, was Spielstärke und die Erzeugung von Torgefahr angeht. Klar, einer Großchance geht meistens ein Pass voraus, der zahlreiche Gegenspieler überspielt, aber nicht jeder 10-Spieler-Packingpass kann für Gefahr sorgen.

So wie Hummels vor ein paar Jahren Fehlpässe gespielt hat, die für den Gegner, der den Ball bekam, äußerst unangenehm waren, weil ihm im eigenen Strafraum links Großkreutz und rechts Lewandowski am Hintern klebten, so gibt es halt jetzt auch Packingpässe, die viele Gegner überspielen, wo sich aber die Defensivformation wieder postieren kann, bevor der Pass-Empfänger für Torgefahr sorgen kann. Vielleicht kommt ja demnächst Packing plus, wenn einige Spezialisten dazu übergehen, gezielt lange Bälle Richtung Eckfahne zu spielen, um ihre Statistik aufzuhübschen. Oder man geht gleich zum Goaling über... :D
 

skyw@lker

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Tatsache ist halt, dass es sowas auf ne große Sample einfach super selten gibt und dann kann man imo völlig zu recht von Pech sprechen. Im Endeffekt sind eh alles nur Wahrscheinlichkeiten, aber wenn die Varianz so zuschlägt, dann ist das nicht mehr ansatzweise mit fehlender Qualität/Leistung zu erklären. Natürlich war die letzte Saison vom BVB nicht besonders gut, der Erwartungswert bei der von Alice geposteten SoTR lag ja z.B. bei ca. 66 Punkten, was für den BVB gemessen an der durchschnittlichen Punktzahl der letzten 5 Jahre kein besonders guter Wert gewesen wäre. Nur eben immer noch wesentlich besser als die tatsächlich geholten 46 Punkte.

@Alice

Im Spieltagsthread kamen die User ja gerade noch einmal auf Advanced Stats zu sprechen und ich wollte bezüglich des zitierten Beitrags von xEr noch einmal nachhaken. Das geht jetzt weniger darum wieviele Punkte der BVB damals wirklich verdient gehabt hätte, sondern mehr um die Berechnung.

Ich habe jetzt versucht das ganze noch mehrmals nachzuvollziehen und mich weiter reinzulesen. Allerdings bleibt da weiterhin eine Frage, die ich für eine Punkteprognose relativ entscheidend finde.
Deshalb passt das Beispiel des BVB eigentlich auch ganz gut. Ich kann mich in der Saison vor allem an zwei Heimspiele der Dortmunder erinnern, eins war gegen Gladbach (das 1:0 mit dem Kramer Eigentor) und das andere das Heimspiel gegen Schalke (haben sie am Ende glaube ich kurz vor Schluss dann mit 3:0 entschieden). In beiden Spielen, insbesondere gegen Gladbach, hat Dortmund die Lichter ausgeschossen und trotz wahnsinnig vielen Torchancen kaum Tore erzielt.
Meine Frage wäre jetzt ob die für das Spiel abgeleiteten Kennzahlen am Ende der Saison quasi aufsummiert werden und dann einfach als arithmetisches Mittel auf die 34 Spieltage verteilt werden. Oder ob für jedes Spiel der Erwartungswert der Punkte berechnet wird und das dann sukzessive aufsummiert wird. Sollte ersteres der Fall sein glaube ich nämlich, dass Dortmund am Ende in der expected Points Statistik überproportional von diesen exemplarischen Siegen profitieren würde. Sie haben sich ja quasi in beiden Spielen genug Chancen herausgespielt um zwei oder drei weitere Spiele im Sample gleich noch dazu für sich zu entscheiden. Im Endeffekt haben sie allerdings trotzdem in beiden Spielen das Punktemaximum erreicht.
Oder sind die Sample groß genug um das auf lange Sicht auszugleichen? Ein Gegenbeispiel wäre ja auf der anderen Seite die 0:1 Niederlage gegen Hannover, in der Dortmund das Spiel schon vorher hätte entscheiden müssen.
 

xEr

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Ich packs hier mal rein, interessanter Artikel zum Thema Ballbesitz: https://chanceanalytics.com/2017/01/15/are-we-calculating-possession-all-wrong/

Mir war gar nicht bewusst welche "dumme" Definition Opta zur Ermittlung dieses Wertes genutzt hat und auch jetzt nutzt. Das erklärt einiges..

Ich poste mal den TD;DR eines Users:

They use Arsenal vs. West Brom as an example.
  • With Opta's old method (team’s passes completed divided by total passes completed): Arsenal 81% – 19% West Brom
  • With Opta's new method (A possession starts upon a player controlling the ball and ends when they no longer do (...) This counts as one “possession”. The total possessions for each team are added up and divided by the total number of possessions): Arsenal 75.6% – 24.4% West Brom
  • If their possession was based on their time spent on the ball, not adding the time "wasted" by each team: Arsenal 70.7% – 29.3% West Brom
  • Adding in the time wasted, the time each team spent in control of the ball (both on and off the pitch): Arsenal 56.2% – 43.8% West Brom

Die neue Methode finde ich ähnlich schlecht wie die alte. Bin immer davon ausgegangen, dass einfach die Zeit gestoppt wird und halte es auch für sinnvoller.
 

Apollo Schwabing

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Ich packe es einfach mal hier hinein:

Ne nette Spielerei aber trotzdem mit lustigen Resultaten.

Ok, folgendes ist jetzt nix Neues: :D

So hat in der letzten Saison der FC Bayern diese Statistik mit 7,18 Ecken pro Spiel in der Bundesliga angeführt. Weil der Meister aber in weniger als einem Prozent der Fälle trifft - umgerechnet also nach circa 80 Eckbällen - jubelten die Fans trotzdem selten nach ruhenden Bällen. Oder um es mit den klaren Worten des Statistikers zu sagen: »Zögert nicht zu rauchen oder zu pissen, wenn die Bayern ihre Ecken ausführen.«

https://www.11freunde.de/artikel/ei...-eckbaelle-der-letzten-vier-jahre-ausgewertet
 
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