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17 Jan, 3 tweets, 3 min read
Hoy tenemos finalisima de la #SupercopaDeEspana con el @AthleticClub y el @FCBarcelona_es y siguiendo la viz propuesta por @jair1970 os comparto la evolución del diferencial de goles-xG con media móvil de 50 disparos de varios jugadores de ambos equipos
ℹ vdotspain.shinyapps.io/Goals_xG_over_…
En la app podeis elegir jugadores de las big5🇪🇺, seleccionar q situación de disparo analizar que por defecto son todos menos penaltis, pero podeis incluirlos o sacar faltas por ejemplo. El numero de disparos minimos es para filtrar el listado de jugadores.
📷 app
Y cuñita para el #Valencia que juega #CopaDelRey #AlcorconValencia
Lo de Cheryshev...

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16 Jan
Ayer lanzamos la 1ª Edición del "Curso de #Rstats para Analistas de Fútbol. Visualizaciones desde 0". Es el 1er paso del track "Objetivo Data Analista" donde adquiriréis las competencias suficientes para trabajar como un buen analista de datos.
ℹ️ objetivoanalista.com/curso-de-r-par…
👇Hilo
El track está basado en lo que yo creo que son los tres pilares de un buen analista:
1⃣ Comunicar correctamente
2⃣ Analizar y contextualizar
3⃣ Extraer Valor
Y para poder explotar estos pilares es importante conocer dos herramientas imprescindibles:
🔧 Programación
🧮Estadística
El primer curso entra de lleno en el primer punto, comunicación de impacto. Todos veis en rrss, medios, cuerpos técnicos cada vez más visualizaciones, el dato ha llegado, pero no de cualquier manera. Para comunicar bien hay que conocer el qué y el cómo.
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18 Apr 20
Durante esta semana os he ido explicando las diferentes maneras de representar y extraer información de los grafos de un equipo basado en sus pases con dos enfoques, el nodo como jugador, y el nodo como zona. Pero hay una tercera, una derivada del nodo-zona, los clusters.
Para los despistados os dejo primero el hilo de los grafos y su explicación bajo el concepto de nodo-jugador:
Y el hilo del nodo-zona. La idea del nodo-zona es dividir el campo en zonas, yo por ejemplo lo hago con varias matrices, una de 5x5 (25 nodos) y otra de 10x5 (50 nodos)
Aquí os dejo un partido y sus dos grafos con ambas matries y el hilo explicativo:
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15 Apr 20
Muchas veces veis representaciones de grafos de partidos de fútbol, como el de esta imagen, ¿pero qué información podemos obtener más allá de la propia imagen? 👇 Hilo.
#BigData #Futbol
Lo primero es definir nodo y conector. Nodo es el jugador, y se posiciona sobre la coordenada promedio donde recibe los pases, y se conecta con otro jugador de A->B y de B->A. Es lo que llamamos bidireccional. Para mi esta conexión es cuando hay 3 pases al menos.
La Densidad, de 0 a 1, siendo 1 cuando todos los jugadores se conectan con el resto. Cuando un equipo tiene una densidad alta hablamos de juego combinativo, y densidad baja juego directo que además podremos ver con conexiones entre nodos de lineas defensivas con nodos de ataque.
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9 Apr 20
Os dejo una explicación del cuadro de mando y la info que hay y que cosas se pueden analizar. Está en un servidor gratuito por lo que a veces se cae pero no desespereis, a caballo regalado...

vdotspain.shinyapps.io/FutbolyDatos/

#bigdata #soccer #Analytics #Futbol

Os cuento:
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6 Apr 20
Ayer tuve una conversación muy interesante y ha surgido nuevamente el concepto del sesgo de la edad relativa y su influencia en el deporte, sobre todo en deportes como fútbol o atletismo. Veamos qué es esto del sesgo/efecto de la edad relativa.
Y es que nacer en un mes o en otro puede marcar tu futuro en el deporte. Y no por la influencia de los astros, si no más bien por la clasificación en categorías en función del año de nacimiento y el corte de cada categoría como vemos en la imagen y los procesos de selección [1]
Este efecto, de edad relativa “consiste en la menor presencia, en un ámbito determinado, de los nacidos en los últimos meses próximos al corte, a partir del cual se clasifica una nueva categoría de edad.” [2]
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