足球数据_篮球数据

1.足球解说经常报一些数据，这些数据是哪里查到的

2.足球指数是什么，它有什么作用？

3.足球的各项指标

4.足球防守强度怎么看数据

5.足球场上数据是怎么统计出来的

足球比分数据可以看ESPN。根据查询相关公开信息显示，ESPN是世界上最大的体育媒体公司，它拥有众多著名的体育频道，以及ESPN网站、ESPN应用程序和ESPN联播系统。ESPN的比分数据通常会在它的官方网站上发布，你可以通过它来获取最新的比赛比分以及比赛的最新动态。

足球解说经常报一些数据，这些数据是哪里查到的

足球比赛的实时数据超过了500分钟。

在足球比赛中，实时数据是非常重要的，这些数据可以包括球员信息、射门次数、角球次数、越位情况、犯规次数等。这些数据可以帮助球迷更好地理解比赛情况，以及球员的表现。“足球比赛实时数据500分钟以上”是在强调比赛的时间长度，表明比赛已经进行了很长时间，仍然没有分出胜负，表明比赛的悬念非常大。

足球指数是什么，它有什么作用？

俱乐部官网都有相应数据。

欧陆豪门都有相应的数据库，某些俱乐部花费百万欧元购买最先进的足球数据处理软件。会对其历史战绩，明星球员特点都有分析，希望能给你帮助。

国内比较权威数据网站：网易

足球的各项指标

足球指数是根据各种不同的指标和数据计算出来的实时数据，足球分析软件worldliveball8.376的数据信息可以提供球队的平均得失球数，有效计算球队的进攻指数、防守指数、控球率等，并能以此进行高准确率（80/100）的足球预测。

足球防守强度怎么看数据

1：许多专家认为选材的标准主要是少儿的先天素质和基本运动技能。

先天素质是指少儿先天所具备的一些遗传基因、身体结构,促进在后天生活中得以发展起来的,适合于足球运动所需要的运动能力。天资在先天素质中应该是不容忽视的,这体现了少儿队员在运动中表现出来的竞技应变能力、智慧水平和思维形式。

2：体型选材：

形态指标的测试内容，通常包含着身高、体重、坐高、下肢长、小腿长、胸围、大小腿围、膝踝关节围度等，对于守门员还应增加臂展长度、手指长短和张开度大小等。

足球运动员的体形特征，一般要求是身体匀称，下肢中等、小腿细长、跟腱清晰、踝关节围度较小，足弓较高，足底略宽而长。肌肉较细长、线条明显、皮下脂肪层薄且富有弹性，臀部肌肉紧缩上收，至于身高，主要是位置上应有所侧重，如守门员、后卫通常比前锋前卫高些，但不应过分苛求。身材高大灵活快速是足球足球运动员的理想体形特征，但这样的人才毕竟是极少的。在形态选材中最忌讳的是仅出于狭窄的空中争夺考虑，盲目择高录取，在当今足坛中许多球星的身高都不到170cm，却是绿茵战场上的显赫人物。

足球场上数据是怎么统计出来的

对于想要通过数据来了解球员的人来说，数据其实更大的作用是让人了解这名防守球员的防守偏好，也就是这名球员的踢球风格。喜欢上抢的球员往往有着更高的抢断数据，而依靠协防补位的球员往往有更多的拦截、解围数据，简单而言，一名拥有逆天抢断数据的球员防守能力有时防守能力不一定会碾压抢断数据低的球员。

举一个最简单的例子，在本赛季的英超联赛中，登场超过10次的中卫中，场均完成抢断最多的球员是狼队的波利，他场均能完成2.7次抢断，而范戴克在这项数据上只有0.8，但不会有任何人会认可波利的防守能力比范戴克强。或许你会说，只有抢断数据可能说明不了什么，但如果所有数据都更高，那这名球员一定会更强。真是如此吗？答案还是不一样。

深度丨抢断多不一定防守强，教你如何用数据来评判球员的防守能力

还是刚刚的例子，狼队的波利，他的抢断、拦截、封堵和解围分别为2.7、1.9、0.5和5.4。而范戴克的四项数据分别为0.8、1、0.2和4.7，妥妥的防守数据全包围，因此波利比范戴克强吗？答案显而易见。

因此，不要盲目地用防守数据来判定一名球员防守能力的强弱，这项数据隐藏着大量的“欺骗”。如果你想要透过这项数据来了解一些东西的话，那么你或许可以从防守风格以及防守职责上来理解这个数据，这比判断球员防守能力要靠谱得多。我们仍然以利物浦为例。

深度丨抢断多不一定防守强，教你如何用数据来评判球员的防守能力

在上图这张利物浦防守数据统计中可以看到，利物浦全队完成抢断最多的是三名中场亨德森、法比尼奥以及凯塔，两名边卫紧随其后，紧接着则是范戴克的搭档马蒂普和洛夫伦，随后是前场的马内、拉拉纳等人，而范戴克则排在球队的第14位。

从抢断数据上我们大致可以了解到，利物浦的逼抢力度主要集中在中前场，两名边卫也会压上大胆地上抢，中卫线更多是负责保护和收割球权（他们有着更多的拦截数据），当然在必要的时候，马蒂普和洛夫伦会进行上抢，而范戴克仍然以协防为主。当然如何战火烧到本方危险区域，利物浦的中卫也不会脚软，他们会干脆利落地将球解围，他们中卫的解围数据几乎全在4次以上。这大致就是防守数据告诉我们的一些信息，当然它并不完全准确，需要结合比赛内容来进行修正。

Squawka的热点图是基于“与球相关的行为”，但分区图同样只能反映与球相关的行为，因为squawka、442的Statszone、WhoScored、EPLIndex等主流数据分析网站的数据提供商全都是Opta。

而Opta的统计方式是两个人对着电视屏幕，每人负责一个队来手动统计各类'event'，注意这里的数据全都是与球相关的event，所以不管最终数据形象化为Squawka中的地热图/分区图或者442Statszone中的Influence图或者WhoScored的平均站位图，都是根据有球行为(进攻防守都算上)来进行平均的。

而真正为俱乐部提供数据的公司(例如ProZone)是在球场各处放置八个摄像机，然后通过摄像机的影像，电脑自动模拟场上球员的位置(视觉化以后有点像FM里的二维比赛情景)，此外也会有人工统计，但很明显这个数据的量级比Opta要高出不少。举个例子，ProZone会统计球员的跑动，而且会进行细分成1.静止2.慢跑3.中速跑4.快速跑5.冲刺来进行统计;而且你还可以依靠模拟观察到例如防线四人组之间站位的距离等等。这个细化程度和统计手段都是Opta无法企及的。但即便是这样程度的数据在主教练的决策中依然是参考，人对于足球的理解和判断永远处于最核心位置。

我以前也曾经提过，现今公众能拿到的数据远远无法展示比赛的全貌，只能粗略反映一些趋势性的东西(而且依然可能会误导)。足球不是单纯的回合制游戏，每个区域和全局的联系繁多而且影响因素繁多，这些东西需要有经验的眼睛来审视比赛反复推敲，解读比赛是思维量很大的脑力劳动。