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병합된 추적 및 이벤트 데이터 세트를 사용하여 새로운 인사이트 파악하기

작성자: 작성자: 앤디 쿠퍼

엘리트 프로 축구의 성과 분석 프로세스가 성숙해짐에 따라, 주요 클럽에서 일하는 분석가들은 여러 데이터 세트에서 전술적으로 관련된 인사이트와 트렌드를 파악하기 위해 노력하고 있으며, 많은 경우 서로 독립적으로 활용되고 있습니다.

이러한 데이터 세트 중 하나는 리그의 모든 구단이 사용할 수 있는 국내 추적 데이터로, 경기장에서 22명의 모든 선수의 위치와 움직임을 포착합니다. 20년 이상 수집된 이 데이터를 통해 분석가들은 모든 선수의 행동을 성과 및 전술적 관점에서 설정된 KPI와 비교하여 검토할 수 있습니다. 지금까지는 이 데이터가 원시 형식으로만 제공되었기 때문에 장기적인 추세를 파악하는 데 한계가 있었습니다.

그러나 최근 몇 달 동안 추적 데이터에서 파생된 상당수의 메트릭이 병합된 추적 및 이벤트 데이터 세트에서 제공되었으며, 이는 처음으로 프런트엔드 분석 도구인 Stats PerformProVision. 이로써 상대 선수의 강점과 약점을 단 몇 초 만에 더욱 객관적으로 파악할 수 있는 새로운 경기력 분석의 길이 열렸습니다.

추적과 관련된 총 40개 이상의 다양한 필터를 이벤트 데이터와 함께 사용할 수 있으며, 다음 세 가지 영역을 다룹니다:

  • 플레이어 위치 데이터: 평균 거리 지표와 오프 더 볼 런을 제공합니다.
  • 성능 지표: 광범위한 플레이어 거리 및 스프린트 데이터를 포함합니다.
  • 패스 데이터: 패스 속도, 패스로 우회한 총 플레이어 수, 자세한 크로스 데이터 등이 포함됩니다.

이제 이 정보를 사용하여 일일 또는 주간 단위로 실행되는 보고서를 작성하여 이벤트 출력에 또 다른 컨텍스트 계층을 제공할 수 있습니다.

이제 통합된 데이터 집합을 사용하여 수행할 수 있는 다섯 가지 분석 예제를 제공합니다.

1 - 십자가를 통한 좋은 의사 결정과 나쁜 의사 결정

통합 데이터 세트의 주요 이점 중 하나는 모든 볼 이벤트가 발생할 때마다 경기장 내 모든 선수의 위치를 파악할 수 있다는 점입니다. 이는 특히 넓은 포지션에 있는 선수들의 크로스 퍼포먼스를 분석하는 데 유용합니다.

ProVision 추적 필터 중 하나를 사용하면 크로스가 전달될 때 상대 페널티 지역에 몇 명의 선수가 있는지 확인할 수 있습니다. 이를 통해 분석가는 페널티 박스 안에 팀 동료가 거의 없을 때 정기적으로 크로스를 전달하는 선수를 식별하여 공격 지역에서 잘못된 의사 결정을 강조할 수 있습니다.

반대로, 같은 원리로 분석가는 이 필터를 사용하여 공이 넓은 지역에 있을 때 상대 박스 안을 파고들고 배달된 공의 끝을 노리는 팀을 강조할 수도 있습니다. 이는 경기 수준 및 시즌 수준에서 플레이별로 분석할 수 있으며, 평균 수치를 통해 경기장 양쪽에서 오픈 플레이 크로스의 팀 성향에 대한 통찰력을 경쟁팀 평균과 비교할 수 있습니다.

따라서 이제 교차 횟수와 그 결과를 파악하는 것뿐만 아니라 이러한 결과의 주요 원인을 파악하는 데 도움이 되는 추가적인 컨텍스트도 확보하게 되었습니다.

2 - 중앙 수비수의 프로그레시브 패스

수비수들의 패스 성향을 분석할 때, 공을 수비 밖으로 빼내어 피치 위로 성공적으로 전진시키는 데 효과적인 선수를 정확하게 파악하면 공이 없는 팀의 공격에 영향을 미칠 수 있습니다.

패스의 방향, 시작/끝 위치 및 결과와 같은 이벤트 데이터에서 필터링하면 수비수가 얼마나 편안하게 공을 소유하고 있는지에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 하지만 추적 기능을 추가하면 이러한 분석을 더 발전시킬 수 있습니다.

분석가는 이 데이터를 사용하여 패스에 의해 우회하는 상대 선수의 수와 패스당 우회하는 평균 선수 수에 대한 필터를 적용할 수 있습니다. 그라운드 패스만 포함하도록 패스 수를 좁히거나 패스가 이루어지는 지역(예: 수비 3선)으로 범위를 좁히는 등 클럽의 자체 정의에 맞게 다른 필터를 적용할 수도 있습니다.

분석가는 여러 경기 또는 특정 유형의 상대를 상대로 이러한 인사이트를 사용하여 높은 득점을 기록한 상대 선수를 식별하고 이 메트릭의 성과를 다른 패스 결과와 비교할 수 있으며, 이를 통해 상대를 돌파하는 데 효과적인 중앙 수비수를 식별하고 소유 가치(PV)를 사용하여 점진적인 패스를 통해 팀의 득점 확률을 높이는 선수를 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한, 다음 예시로 연결되는 소유권에서 효율적이지 않고 압박에 약한 수비수를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

3 - 압박감 속에서의 통과 성능

추적 데이터의 주요 이점은 분석가가 경기장에서 모든 선수가 한 번에 소유권을 가진 선수와 얼마나 가까이 있는지 파악할 수 있다는 것입니다. 즉, 각 선수의 패스 퍼포먼스를 분석하여 상대 선수가 가까이 있을 때의 퍼포먼스를 고려할 수 있습니다.

ProVision 사용하면 분석가가 패스 정보에 추적 필터를 추가하여 공 주변 2미터 이내에 있는 상대 선수 수에 따라 수치가 어떻게 변하는지를 확인할 수 있습니다. 한 선수가 근접한 거리에 수비수가 2명 이상 있는 경우 패스를 시도할 때 더 큰 압박을 받을 가능성이 높으며, 이 수치를 사용하여 팀 내 선수들의 대조적인 퍼포먼스를 비교하고 누가 더 많은 압박을 받았을 때 공을 내줄 가능성이 가장 높은지 파악할 수 있습니다.

4 - 작업 속도를 효과적인 프레싱과 연결하기

이벤트 데이터로만 작업할 때, 높은 턴오버와 함께 사용되는 PPDA 지표 (수비 동작당 패스 수)는 팀이 상대를 압박하는 것처럼 보이는지 파악하는 데 유용한 지표입니다. 여러 경기에서 PPDA 총합이 낮으면 팀이 공을 빨리 되찾으려고 노력한다는 것을 의미하고, 총합이 높으면 팀이 낮은 블록에 앉아 상대에게 공을 허용할 가능성이 높다는 것을 나타냅니다.

물리적 추적 데이터를 추가하면 이벤트 데이터에서 도출된 인사이트와 경기장에서 각 선수의 움직임 강도 간의 상관관계를 파악할 수 있습니다. 병합된 데이터 세트 내에서 사용할 수 있는 두 가지 메트릭, 즉 초당 커버하는 미터로 측정되는 선수의 최고 속도와 각 선수가 고속으로 커버하는 총 미터를 사용하여 이를 수행할 수 있습니다.

이러한 결과는 공격적인 압박 방식을 채택하는 팀에서 어떤 선수가 가장 많은 점유율을 차지하는지에 대한 맥락을 제공할 뿐만 아니라, 다양한 프로비즌 필터에 적용하여 시즌 평균과 비교하여 선수의 작업 비율과 팀의 소유권 외 접근 방식이 프레스 위에서 플레이하는 팀과 같은 다양한 유형의 상대에 대해 어떻게 변하는지를 확인할 수 있습니다.

5 - 공격 코너에서 인원 사용

2020/21 시즌 유럽 상위 5개 리그에서 득점한 비페널티킥 골의 20%가 세트피스에서 나왔으며, 이는 코너킥과 프리킥 기회를 최대한 활용하고 성공적으로 수비하는 팀의 중요성을 강조하는 수치입니다.

코너킥에서 득점: 2020-21 시즌

리그목표
프리미어 리그58
리그 158
세리아 A52
분데스리가43
라리가36

예상 골과 같은 고급 지표를 통해 코너킥 상황에서 어떤 팀이 양질의 기회를 창출하고 실점하는지에 대한 인사이트를 얻을 수 있지만, 선수 위치 데이터의 가용성은 이러한 상황에서 팀이 어떻게 설정하는지에 대한 또 다른 차원을 추가합니다.

분석가는 추적 필터를 사용하여 시즌 동안 팀이 페널티 지역 또는 6야드 박스 안에 특정 수의 선수로 셋업하는 시나리오의 수를 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 클럽은 킥을 할 때 수비 팀이 6야드 구역에 서 있는 두 명의 공격 선수를 상대해야 하는 경우의 수와 이러한 시나리오에서 실점한 찬스의 수를 파악할 수 있습니다.

이를 통해 여러 경기에 걸쳐 팀이 세트피스를 수비할 때 취약한 부분을 파악할 수 있으며, 이를 통해 경기 전 전술 수립에 활용할 수 있습니다.


이는 추적 데이터와 이벤트 데이터의 결과를 결합한 병합된 국내 데이터 세트가 반복되는 게임 내 시나리오에서 뛰어난 플레이어 또는 잠재적으로 취약한 영역을 가진 플레이어를 식별하는 데 어떻게 도움이 되는지 보여주는 다섯 가지 예에 불과합니다.

ProVision 모든 추적 필터는 분석가의 자체 보고서 및 사용자 지정 통계에 추가할 수도 있으므로 다양한 상황에서 다양한 분석의 가능성을 열어줍니다.

ProVision 장기적인 경기력 추세에 대한 심층적인 인사이트를 제공하고 클럽의 경기 전후 프로세스를 지원하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 경기 분석 페이지를 방문하거나 국내 리그의 추적 데이터가 플랫폼에 통합되어 있는지 문의하세요.

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