足球比赛统计
数据分析中心
覆盖全球顶级联赛 · 超过200项赛事维度 · 职业球探级数据模型
⚽ 控球率
📊 预期进球(xG)
🔄 传球网络
🏃 跑动距离
覆盖全球顶级联赛 · 超过200项赛事维度 · 职业球探级数据模型
2.78
较上季 +0.15
51.3%
主队优势 +4.2%
83.6%
短传占比 67%
112.4 km
高强度跑动 9.8 km
统计每支球队在对方禁区及肋部的触球次数、射门转化率、xG 累积。揭示真正威胁来源。
PPDA (每次防守动作允许传球数)、高位抢断、中场拦截。衡量球队压迫强度与效率。
基于 200+ 场比赛构建传球链路，识别核心组织者及边中配合套路，量化球员战术价值。
基于射门位置、角度、防守干扰等20+变量，评估球队真实得分能力，过滤运气成分。
角球、任意球预期进球、防守解围率、争顶成功率。定位球已成为比赛胜负手。
球队犯规趋势、黄红牌分布、主客队判罚差异，辅助评估比赛中断风险。
xG 是衡量射门机会质量的指标，通常0~1之间。例如禁区内无人防守射门 xG 约0.35，而远射仅0.03。累积球队 xG 可判断进攻效率是否被高估或低估，是足球比赛统计数据分析的核心。
不完全。据统计，2024赛季五大联赛中控球率超过60%的球队胜率约58%，但防守反击型球队（控球率<45%）胜率仍可达41%。需要结合“进攻三区控球率”和“威胁传球”等进阶数据。
关注“实际进球 vs xG差异”：若球队连续3场实际进球远低于xG，则大概率回归均值；另外定位球防守数据差、客场跑动下降也是冷门前兆。
根据我们的模型：射正次数、禁区内触球、对手失误导致的绝佳机会、门将扑救成功率。这四类与最终比分相关系数超过0.7。
一般英超/西甲平均传球成功率82%~85%。中场核心通常88%+，但需结合传球方向（向前传球占比）。超过90%且向前传球多属于顶级组织者。
我们整合了超过 15000 场比赛的统计，从控球率、阵型变化到球员跑动热图，提供可自定义的对比看板。无论是教练、球探还是竞猜爱好者，都能找到关键洞察。
分析某豪门本赛季控球率下降5%，但快攻进球增加40%，利用对手高位逼抢身后空间。
转化率 +18%
某队角球预期进球0.32/个，远超联赛平均，源于近门柱战术与高点争抢设计。
定位球得分占比 27%
包含球员压迫成功率、带球推进距离、预期助攻 (xA)、防守贡献值等高级指标。现已开放试用于职业俱乐部与数据分析师。