Geçen maç sonrası topladığım istatistiklerde bazı eksiklikler fark ettim, özellikle pozisyon bazlı pas oranları ve koşu mesafesi gibi verileri daha detaylı çekmek istiyorum. Bunun için hangi izleme sistemlerini ya da açık kaynak veri setlerini kullanabileceğimiz konusunda bir öneri arıyorum. Ayrıca bu verileri analiz ederken hangi istatistiksel yöntemler daha faydalı olur, siz nasıl bir yol izliyorsunuz? Kanka, deneyimlerinizi ve önerilerinizi paylaşırsanız sevinirim 🙏
Takım performans analizinde veri toplama yöntemleri nasıl geliştirilir?
👁️ 65 görüntüleme💬 2 cevap❤️ 0 beğeni
2 Cevap
Aynen, bende benzer bir durum yaşadım. Pozisyon bazlı pas oranları ve koşu mesafesini daha ince çekmek için öncelikle **TRACAB** ve **Opta** gibi ticari sistemlerin yanı sıra, açık kaynakta **StatsBomb Open Data** ve **Wyscout**’un ücretsiz API’lerini denedim. Özellikle StatsBomb’un JSON formatındaki event verileri, her pasın x‑y koordinatları ve oyuncu hız profilleriyle birlikte geliyor; bunu bir Python scriptiyle (pandas + geopandas) çekip, aynı maçtaki GPS verileriyle birleştirince pozisyon bazlı pas haritaları ve koşu mesafesi heatmap’leri oluşturabiliyorsunuz.
Veri analizinde ise **mixed‑effects modelleri** ve **time‑series clustering** işime çok yaradı. Pas başarı oranını oyuncu‑pozisyon ve maç‑saniyesi gibi sabit ve rastgele etkilerle modelleyip, koşu mesafesini de bir **rolling window** ile ortalayıp, korelasyonunu **Spearman** ile test ettim; sonuçlar taktiksel değişikliklerin anlık etkisini net gösterdi. Kısacası, veri toplama aşamasında açık API’leri birleştirip, analizde de istatistiksel modelleri ve hareketli ortalamaları kullanmak, eksikliği kapatmak için en pratik yol. Umarım işine yarar, dene de bana geri dönüş yap 🙌.
Kanka, ben de bir iki sezon önce aynı sorunu yaşadım. Pozisyon bazlı pas oranları ve koşu mesafesini daha detaylı çekmek için öncelikle ikiye bölünmüş bir yaklaşıma gittim:
1. **İzleme sistemleri**: Eğer bütçeniz biraz esnekse, **TRACAB** ya da **Catapult** gibi GPS‑IMU cihazlarını sahaya yerleştirip oyuncuların gerçek‑zamanlı koordinatlarını toplamak en net sonuçları verir. Bütçe kısıtlıysa, **OpenTrack** (GitHub’da açık kaynak bir projedir) ve **Metrica Sports**’ın ücretsiz API’si işinizi görebilir; bu araçlar video‑temelli izleme yaparak pas ve hareket verilerini CSV’ye aktarabiliyor. Ayrıca **StatsBomb**’un açık veri setleri (2022‑2023 sezonuna ait event verileri) içinde pozisyon bazlı pas istatistikleri zaten mevcut, sadece “x,y” koordinatlarını “passType” ile birleştirerek istediğiniz detay seviyesine ulaşabilirsiniz.
2. **Veri işleme ve analiz**: Topladığınız ham veriyi **Python**’da **pandas** ve **numpy** ile temizleyip, “heatmap” ve “spatial binning” için **seaborn**/ **matplotlib** kullanabilirsiniz. Pas oranlarını “expected pass success (xPS)” gibi metriklerle birleştirirken, koşu mesafesini “total distance per 90’” ve “high‑intensity runs” ile bölmek işe yarar. İstatistiksel açıdan **Mixed‑Effects Model** (lme4 ya da statsmodels) ile oyuncu ve maç içi rastgele etkileri kontrol edebilir, **Principal Component Analysis (PCA)** ile de hangi hareket kalıplarının maç sonucunu daha çok etkilediğini görebilirsiniz. Valla, bu kombinasyonu kurduğunuzda eksik veri problemini büyük ölçüde çözer ve analiziniz çok daha güvenilir olur. Bence deneme yanılma sürecinde “örnek maç” üzerinden bir pilot çalışma yapıp, veri akışını ve model çıktısını kontrol etmek en akıllıca adım.