在当今的足球界，数据分析（这个概念确实存在）多年来一直与顶级赛事联系在一起。 直到几年前，数据还只是游戏的一小部分，但现在越来越多的俱乐部注意到它的价值。
然而，传统分析（ ）和数据分析（ ）之间存在根本区别，必须引起注意。 很多人经常将它们视为同义词，并在很多场合互换使用，但它们在这项运动中所代表的含义却截然不同。
传统的足球分析侧重于比赛镜头和基础数据，而数据分析则利用不同联赛不同赛季积累的大数据进行深入分析。
目前，足球领域的分析并不像棒球或篮球领域那样蓬勃发展。 近几个赛季篮球界的三分浪潮就是数据分析对比赛本身产生重大影响的经典例子。
足球界也出现了类似的趋势。 不同赛季放在一起对比，你会发现英超球员的平均射门位置越来越接近球门。 越来越多的教练意识到远射只是得分概率的偏差。 低效尝试。 这一趋势也与足球界“预期进球”系列数据的流行基本同步。 预期进球数据可以更客观地衡量球队或球员的得分机会。
直到几年前，预期进球还是 上一小群人的常用术语。 现在，这个数据已广为人知。 MOTD于2017年首次将预期进球引入赛前分析，引发同行模仿狂潮。 至于推特上最初的一批先驱者，有的在俱乐部全职工作，有的担任分析顾问，有的创办了自己的数据公司以第三方的形式与俱乐部合作，还有的担任数据分析师在媒体上。 的性格.
英超很多俱乐部都已经设立了数据分析部门足球球队数据，一些海外俱乐部也开始投入更多的财力和人员，将数据分析融入到俱乐部的运营中。 这再次反映出足球数据分析与五年前相比有多么巨大的变化。 当时有这种意识的俱乐部一只手就能数过来。
在这波数据中，不少分析师、体育科学家和工程师已经牢牢嵌入到俱乐部的管理架构中，帮助俱乐部在人员招募和租借管理方面取得优势，最终帮助球队赢得更多。
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在俱乐部找到工作的道路并不容易。 对于他们中的一些人来说，这只是看到空缺职位并发送简历的问题。 对于其他人来说，他们需要让体育总监或人力资源部相信他们的技能可以为俱乐部带来价值，而他们可以提供的唯一证据就是他们在播客上的公共工作或向其他俱乐部提供的咨询建议。 另一些人则选择了最传统的职业道路，从青训学院的分析师一步步开始，利用业余时间学习必要的统计知识和编程技能。
在俱乐部任职的人有着更加多元化的背景。 有些人拥有经济学、哲学、绩效分析、生物学等一个或多个学位。其他人拥有物理学或认知神经科学博士学位。 这种学术背景的多样性表明，俱乐部在将这些人串在一起时唯一考虑的不是他们的专业背景，而是他们批判性思考的能力。 培养俱乐部管理知识没有行之有效的方法，足球一直被视为副业。
不同的数据分析师所扮演的角色也有很大差异。 一些分析师整个工作日都在回答教练组的提问和解答，而对于其他分析师来说，每周工作 7 天只是整体职责的一部分。
然而，总体而言，分析绩效的分析师似乎比规划长期团队建设策略和招聘方法的分析师更受认可。 俱乐部会有明确的时间表，并要求分析师提供对手的分析报告。 之后，专注于视频分析的教练组和分析师将完成准备工作。 这已经成为足球备战的常态。
在赛前准备阶段加入数据分析，可以帮助球队快速掌握对手的阵型、球员、场上角色、定位球策略等信息。在著名的贝尔萨间谍门会议上，他提到他的球队将他们花了四个小时分析一场比赛，还观看了德比郡之前的全部 51 场比赛。 这个极其艰巨的项目，他们花了360个工时才完成，而且只是一场比赛。
有数据分析师提供技术支持将为贝尔萨的教练组节省大量工作。 美国足协数据科学家乔里斯最近在推特上表示，他首先将那些缓慢而无聊的任务自动化，以赢得同行的尊重。 乔里斯帮助美国各个年龄段的男女国家队开发了一个数据驱动的评估系统，以了解球员的表现。
但数据分析师的职责不仅仅是自动化准备工作。 一些分析师利用数据为比赛准备提供新的视角。 一位资深数据分析师在接受《The》采访时表示：“我们会用自己的数据模型来决定观看对手的哪些比赛。记分牌并不能反映球队的真实表现，甚至连预期进球数据也无法做到这一点。”反映整个比赛的情况，我们会在比赛过程中关注球队的进攻进度和成功率。
如今，很多俱乐部的分析部门都会选择选取对手最近5个主场和5个客场比赛的视频片段进行分析，这与过去的备战方式有很大不同。
数据分析师也越来越多地参与一线工作。 一家大俱乐部有一名高级数据分析师直接与球员和助理教练沟通，帮助他们了解如何取得更多进球。 通过观察球员投篮位置的分布以及反映其终结能力的相关数据，他们得出的结论是，需要提高的不是球员的投篮技术，而是他的首发选择和时机。 结果如何？ 自然，进球数也大幅增加。
至于引援级别，分析师通常会列出名单，然后由俱乐部球探进行检查。 他们还投入大量的时间和精力来分析球探或教练推荐的球员，看看他们是否真的适合球队，或者是否像传言所说的那样优秀。 正如一位负责球员招募的数据分析师所说：“我说‘不’比说‘是’为俱乐部节省了更多钱。”
有些俱乐部的分析师工作环境稍好一些，分析师需要根据主教练的具体职位需求制定目标清单。 这些分析师面临的挑战是不断变化的俱乐部预算和新的签约要求。 一位分析师表示：“每年夏窗，相关要求几乎每天都在变化。”
另一位分析师也说了类似的话。 他与球队主帅进行了详细的讨论，以了解他对新中卫的要求。 他花了很多时间分析数据和视频，最后列了一个清单。 结果教练表示名单上的球员没有达到他的预期。
相互的误会会浪费俱乐部招募部门为转会窗口做准备的宝贵时间，但同时也是一个非常有意义的教训足球球队数据，可以让双方在未来保持一致的思路。 心中有一个位置是做出决策的关键因素，许多业内人士都同意这一点。
招聘层面的数据分析也可能成为俱乐部政治的受害者。 如果体育总监是体能指标（例如跑步距离和冲刺速度）的忠实粉丝足球球队数据，那么这些数据将成为他们评估球员的重要指标。 同样，一些俱乐部倾向于根据过去的表现来签下老将，而忽视数据分析师关于球员可能无法保持状态的警告。
大多数参与球员招募的分析师都有一个共同的工作职责，那就是制定一份签约名单，并对名单上的球员进行标记。 数据分析做得比较好的部门，不会愿意扮演新型侦察员的角色，而是会成为类似APP开发者的角色。 他们将建立自己的分析模型来可视化玩家的数据，而不是简单地购买 Opta 或服务。 有一种观点认为，如果你选择和其他俱乐部一样的数据工具，那么你的思维就会和他们一样，你就会失去在转会市场上的优势。
我们采访的每个人都提到，有人做数据分析并不意味着俱乐部内部运作正常。 很多不必要的俱乐部政治阻碍了俱乐部将更好的决策流程转变为常规的决策流程。
但总体而言，经过众多数据分析师长时间的开拓、教练组无休止的解答问题、以及教练不断变化的中后卫要求，足球这项运动确实正在缓慢而悄然地发生着变化。 越来越多俱乐部里掌握话语权的大人物认识到数据分析的价值。 数据分析革命可能永远不会成为足球界的前沿，但它确实正在发生，并在幕后改变了比赛，而每个人都很难注意到。
