Analytics Metriken erklärt p90, xG, xA, PPDA, PAdj, xGOT


(Bild: Prozone)

Das Interesse an Datenerhebungen und Datenanalysen wird auch in der Fussballwelt immer grösser. Unterdessen ernten die Data Analytics "Early Adopters" den Wettbewerbsvorteil, den ihnen die Investitionen in die Menschen und Datenanalysen zu verschaffen beginnen: Liverpool, Midtjylland, AZ Alkmaar oder Brentford sind nur einige in der schnell wachsenden Liste.

Die Pandemie hat uns gelernt, mit Daten umzugehen. Auf sie zu vertrauen und sie wertbringend zu nutzen. Die Erhebung von Fussball Daten und Spielevents ist unterdessen so weit fortgeschritten, dass Daten von fast allen semi- und professionellen Ligen zur Verfügung stehen.


Die Menschheit produziert heute in 48 Stunden genauso viele Daten, wie von der Steinzeit bis ins Jahr 2003.

Auch in der Berichterstattung oder während den Live-Spielen werden immer mehr Metriken ausgewiesen. Mit dem Ziel, den Leser oder Betrachter noch tiefer in das Spiel eintauchen zu lassen.


In unseren Artikeln verwenden wir viele Daten, Statistiken und Metriken, um Stärken, Schwächen oder Muster eines bestimmten Teams oder Spielers hervorzuheben. Wir bekommen auf verschiedenen Kanälen immer wieder Fragen zu bestimmten Metriken. Darum posten wir mit diesem Blog eine Sammlung der wichtigsten Metriken, mit Erklärungen wie man sie verwenden kann. Einige dieser Analyse-Metriken, wie zum Beispiel Expected Goals (xG) werden vielen inzwischen vertraut sein, während andere vielleicht ein wenig mehr Erklärung benötigen.


Dieser Beitrag ist bewusst für DataAnalytics Einsteiger geschrieben und geht nicht bis ins letzte Detail oder auf spezielle Ausnahmen der Metriken ein.

Let's jump in.


"Everything is a number" Valeri Lobanovsky


"Pro 90" Minuten-Metriken (p90)

Viele Metriken auf Team und Spielerebene werden in per 90 Minuten (p90) Werten ausgewiesen. Da die Verwendung von absoluten Gesamtzahlen viel weniger aussagekräftig ist, da sie die gespielten Minuten nicht berücksichtigen.


Wenn wir zum Beispiel die Anzahl Pässe der bisherigen Super League Saison ausweisen, ist dies mit absoluten Zahlen: Servette 7'167, Young Boys 6'571, Basel 6'208 Zürich 5'278. Schön und gut. Bei totalen Werten fällt es uns schwer, diese einzuordnen und den Kontext zu bilden. Die absoluten Werte sagen uns im Vergleich zu anderen Werten nicht besonders viel. Wenn wir aber diese Werte auf 90 Minuten ausweisen, wird die Aussage viel fassbarer und vergleichbarer: Servette 440, Young Boys 434, Basel 415 Zürich 324 Pässe pro Spiel. Damit können wir sofort verstehen und einordnen, dass zBsp. Zürich pro Spiel 116 Pässe weniger schlägt als Servette.


Der Kontext ist entscheidend, und die P90 Metriken sind ein Weg die Leistung fassbarer und vergleichbarer zu machen. Das gilt für eine Vielzahl für Metriken. Auch in der Verwendung von Anzahl Toren bringt P90 einen grossen Mehrwert.


Sehen wir uns die Torschützen der letzten Super League Saison 2020-21 an:


Goals Super League 2020-21 (Data:Wyscout)
Goals Super League 2020-21 (Data:Wyscout)

Arthur Cabral hat in der letzten Super League Saison 18 Tore für Basel erzielt, während Jordan Siebatcheu für die Young Boys lediglich 12 Tore erzielt hat. Dies würde zunächst darauf hindeuten, dass Cabral der viel torgefährlichere Spieler war.


Wenn wir nun aber die Einsatzzeit hinzuziehen, hat Cabral rund 1’300 Minuten mehr gespielt. Und wenn wir die nun die Anzahl Tore pro 90 Minuten kalkulieren, stellt man fest, dass Siebatcheu mit 0.68 Toren pro 90 Minuten der torgefährlichere Angreifer als Cabral mit 0.55 war. Auch Gaëtan Karlen weist trotz 3 Toren weniger als Pajtim Kasami, den besseren p90 Torwert auf.



Die meisten Metriken werden auf 90 Minuten gerechnet und ausgewiesen. Dies macht die Team- oder Spielerwerte fairer, aussagekräftiger und vergleichbarer





Expected Goals (xG) und Non Penalty xG (npxG)

Ein Grossteil der Fussballwelt wird inzwischen zumindest von Expected Goals (xG) gehört haben. Expected Goals war ein regelrechter Meilenstein und Augenöffner in der Welt der Sportstatistik.

xG steht für „Expected Goals“ (auf Deutsch „erwartete Tore“). Einfach ausgedrückt, ist xG ein Mass für die Wahrscheinlichkeit, dass ein Schuss zu einem Tor wird. Die Kennzahl liegt zwischen 0 und 1. Dies bedeutet dass ein Torschuss mit einem xG-Wert von 0.10 eine 10% Chance auf ein Tor hat. Ein Elfmeter ist erfahrungsgemäss mit einem Wert von 0.76 xG festgelegt.


Ein Vollrist Verzweiflungsschuss aus 30 Meter hat nicht die gleiche Torwahrscheinlichkeit wie ein Innenrist Schuss aus 7 Metern, mit freier Sicht aufs Tor. Daher misst xG die Torwahrscheinlichkeit eines jeden Schusses, zum Moment wo der Spieler schiesst.


Bei der Berechnung des Wertes werden viele Faktoren berücksichtigt. Die Entfernung zum Tor, der Schusswinkel, ob der Schuss mit dem Kopf oder mit dem schwächeren/stärkeren Fuss abgegeben wurde, ob vor dem Schuss eine Flanke, einen Steilpass, einen Kurzpass vorausgegangen ist und ob mehrere Verteidiger im Weg waren. Alles Faktoren die einen starken Einfluss auf die Grösse der Torchance/Torwahrscheinlichkeit haben.


Der xG-Wert wird zudem anhand von Tausenden früherer Schüsse verglichen und berechnet. Es wird historisch ermittelt, wie viele dieser gleichen Schüsse im Tor gelandet sind.


Wichtig ist, dass der xG Wert nicht die Qualität des Schusses des Spielers ausweist, sondern nur wie gross die statistische Torwahrscheinlich bei Schussabgabe ist.


Wir können diesen xG Wert auf verschiedene Arten nutzen. Es ist nicht sehr aufschlussreich, xG auf der reinen Basis eines einzelnen Schusses zu untersuchen. Wir können jedoch die Expected Goals eines Spielers oder einer Mannschaft über ein Spiel, einen Zeitraum oder eine Saison hinweg addieren, um eine klarere Vorstellung davon zu erhalten, wie viele Tore sie auf der Grundlage der Qualität ihrer Schüsse hätten erzielen müssen. Hier einige Anwendungen.


  • Erwartete Tore pro Spieler/Team in einem Spiel/Saison In einem einzelnen Spiel geben uns die Summe der Team xG Auskunft über das Volumen der erspielten Torchancen. Vor allem für offensive Spieler ist xG ein sehr wichtiger Wert. Da Fussball ein Spiel mit wenig Toren ist, kann das Resultat die effektive Spielleistung verfälschen. Bsp Luzern vs Lugano vom 26.9.21. Lugano hat 3:2 gewonnen, obwohl sie mit 1.57 vs 2.75 xG die weit weniger guten Chancen hatten. Ein negativer Torunterschied, aber ein positiver xG-Unterschied zeigt auf, dass ein Team einfach Pech hatte oder die Abschlussfähigkeiten unter dem Durchschnitt lagen. Die xG kann man über eine ganze Saison betrachten um zu sehen wieviel Tore/Punkte ein Teams im Vergleich zur Chancenqualität erzielt hat.

Da die Chancenauswertung oft sehr volatil ist, macht es als Trainer Sinn, auch die xG Werte zur Leistungsbeurteilung und Steuerung zu verwenden.

  • Effizienz im Abschluss: Auf Spielerebene können wir die xG p90 Minuten verwenden um zu verstehen, wie gut ein Spieler zum Torabschluss kommt. Das Vergleichen von xG mit tatsächlichen Toren kann die Schussfähigkeit oder das Glück eines Spielers definieren. Ein Spieler, der ständig mehr Tore erzielt, als die gesamten xG hat wahrscheinlich eine überdurchschnittliche Schuss- und Abschlussfähigkeit. Beispiele: Zürich hat diese Saison bisher overperformed und mit 26.5xG aber 33 Tore erzielt. Kasami hat bisher underperformed und 1 Tor aus 3.92 xG erzielt.

  • Torchanchen verhindern Der Expected Goals againts (xGA) Wert einer Mannschaft, sprich die zugelassenen xG, entsprechen der Fähigkeit, Torchancen zu verhindern. Eine Mannschaft, die die gegnerischen Torschüsse begrenzt und Schüsse mit hoher Wahrscheinlichkeit einschränkt, wird einen niedrigen xGA haben.

  • Qualität der Standardsituationen Es werden normalerweise die xG der ersten und zweiten Hälfte, sowie die xG aus dem offenen Spiel (xG open play) und die xG aus Standardsituationen (xG set play) separat erhoben. Mit den xG set play können die Teamfähigkeiten und Qualitäten der Freistösse, Ecken und Elfmeter beurteilt werden. Dies wiederum offensiv wie auch defensiv.


Die xG-Summen beinhalten auch Elfmeter Es ist klar dass Spieler die viele Elfmeter schiessen in der Summe auch einen höheren xG Wert haben, da ihnen pro Elfmeter 0.76 xG gutgeschrieben wird.


Dies ist nicht unbedingt fair, da der Schütze oft wenig Beitrag bis zum Elfmeter geleistet hat. Wenn man auf Spielerebene die reinen Chancen aus dem Spiel ausweisen will, zieht man die Elfmeter ab. Diese Werte bezeichnet man als «non penalty xG» (npXG), Damit werden Spieler die Elfmeter schiessen nicht überbewertet.



Die Expected Goals xG Werte eines Spielers, Teams oder Spiels sind ein idealer Startpunkt für eine spannende Diskussion unter Fussballfans.



Expected Assists xA - Erwartete Assists

Ein Paradebeispiel ist auch die Rubrik der besten Vorlagengeber, sprich die die Anzahl Assists. Noch zu oft wird die reine Anzahl Assists ausgewiesen und gewürdigt. Was eigentlich nicht fair ist, da man die effektiven Spielminuten oder p90 dabei nicht berücksichtigt.

Denn Assists selbst können ein schlechter Indikator für die kreativen Fähigkeiten eines Spielers sein. Ein Spieler kann einen einfachen Pass spielen, den sein Mitspieler dann von 20 Metern in die obere Ecke schlenzt. Während ein anderer das halbe gegnerische Team ausdribbelt und den Ball seinem Mitspieler pfannenfertig auflegt. Mit den reinen Assists Werten würden für beide Leistungen je 1 Punkt gezählt.


Um einen Assist gutgeschrieben zu bekommen, ist der Passgeber ausserdem darauf angewiesen, dass der Empfänger die Chance auch nutzt. Eine genial aufgelegte und kläglich vergebene hunderprozentige Torchance gibt null Assist-Ertrag für den Vorlagengeber.

Hier kommen die Expected Assists (xA) ins Spiel. Sie funktionieren ähnlich wie xG, gehen aber etwas zurück, indem sie dem Spieler, der den Pass vor dem Torschuss abgegeben hat, Anerkennung zollen.


Vereinfacht ausgedrückt, misst xA den erwarteten Torwert des assistierten Schusses und wird ebenfalls als Zahl zwischen Null (keine Chance auf einen Assist) und Eins (ein sicherer Assist) dargestellt. Je erfolgsversprechender der Schütze zum Schuss kommt, desto höher der xA Wert für den Passgeber.


Die folgende Grafik zeigt auf, dass Edon Zhegrova in der aktuellen Super League Saison mit 1.05 Expected Assists xA per 90 Minuten den besseren Wert hat als Miroslav Stevanović mit 0.75 xA. Obwohl Stevanović in der Summe bisher 6 Assists mehr auf dem Konto hat. Zhegrova hat bisher aber nur 427 Minuten gespielt. Erfahrungsgemäss wird die Aussage einer Metrik ab 600-800 Minuten belastbar.



Assists per 90 Super League 2021-22 (Data:Wyscout)
Assists per 90 Super League 2021-22 (Data:Wyscout)

Die Expected Assists xA verschaffen den kreativen Spielern Anerkennung und geben eine klarere Vorstellung davon, wie viele Assists ein Spieler angesichts der Qualität seiner Vorlagenleistung haben sollte.

Auf ähnliche Weise können wir die Summe aller xA addieren, um herauszufinden, ob ein Spieler besonders viele wertvolle Chancen kreiert.


Genauso wie Elfmeter die Torausbeute eines Spielers in die Höhe treiben können, kann auch der Einsatz bei Eckbällen oder Freistössen die kreative Leistung eines Spielers in die Höhe treiben, da er den Pass ungehindert ausführen kann. Dies ist beim Vergleichen der Spielerwerte zu berücksichtigen.





Passes per Defensiv Actions (PPDA)

Dieser Wert der steht für die Intensität des Pressings/Gegenpressings auf Mannschaftsebene. Es werden die Anzahl Pässe gezählt, die eine Mannschaft zulässt, bis es zu einer Defensivaktion (Abgefangener Ball, Zweikampf, Foul) kommt. Betrachtet werden dabei ausschliesslich die offensiven 60 Prozent Spielfeldbereich ab Anspielkreis bis zum gegnerischen Tor, da man davon ausgeht, dass je näher am eigenen Tor die Mannschaft sowieso verteidigen muss und dies folglich keine Aussagekraft über das angewandte Pressing besitzt.

Eine niedriger PPDA Wert deutet auf ein höheres und intensiveres Pressing (Offensivpressing) bei der Rückeroberung des Balls hin. Während ein hoher Wert auf eine Mannschaft hindeutet, die sich tendenziell zurückfallen lässt und den Gegner näher am eigenen Tor mit Mittelfeld- oder Defensivpressing stört. In der unteren Grafik sind die Werte der aktuellen Saison dargestellt.



PPDA Super League 2021-22 (Data:Wyscout)
PPDA Super League 2021-22 (Data:Wyscout)


Der PPDA Wert zeigt uns, dass die Pressing-Intensität der Young Boys bisher mit 6.84 Pässen p90 am aggressivsten war. Während Sion mit zugelassenen 12.4 Pässen eine zurückhaltende Pressing-Strategie an den Tag legt. Eine Übersicht und Einordnung von Europas und Schweizer Pressing Teams gibt’s es in unserem Beitrag Heavy Metal Fussball.

Wichtig: PPDA gibt keinen Hinweis auf den Erfolg des Pressings. Der Wert ist lediglich ein Indikator für den Stil einer Mannschaft bei der Rückeroberung des Balls.



Besitzbereinigte Metriken – Possession adjusted PAdj

Bei der Betrachtung defensiver Kennzahlen (Tackles, Blocks, Interceptions) wird die Fähigkeit eines Spielers nicht zuverlässig durch die rohen Zahlen dargestellt. Wenn man nach hohen Defensivwerten sucht, wird man normalerweise bei Spielern der unteren Mannschaften der Liga fündig: Da die Teams dieser Spieler in der Regel wenig Ballbesitz und dadurch mehr Zeit für Balleroberungen und andere Defensivaktionen haben. Aber mehr Aktionen bedeuten nicht unbedingt eine bessere Defensivleistung .

Damit diese Spieler mit viel Defensivaktionen nicht überbewertet werden, werden die Defensiv-Werte mit dem Ballbesitz bzw den effektiven Ballbesitzminuten angeglichen.

Wyscout hält 60 Minuten effektive Spielzeit (30 Minuten hochgerechnet pro Team) für einen vernünftigen Wert, um die ballbesitzabhängigen Statistiken anzupassen. Somit werden die Defensiven Werte auf je 30 Minuten hochgerechnet.

Beispiel in unterer Grafik:

PAdj Interceptions Calculation (Data:Wyscout)
PAdj Interceptions Calculation (Data:Wyscout)

Reto Ziegler hatte im Spiel mit wenig Ballbesitz 40.8 Min effektive Spielzeit für Defensivaktionen zur Verfügung. Seine 11 Interceptions werden nun auf 30 Min effektive Spielzeit umgerechnet (11/40.8*30). Fabian Lustenberger hatte «nur» 7 Interceptions zu verzeichnen aber sein Team hatte aufgrund des hohen Ballbesitzes nur 19.2 Minuten Zeit für Defensivaktionen. Diese werden nun auch angepasst (7/19.2*30). Ballbesitz bereinigt kommt Lustenberger mit 10.9 PAdj Interceptions nun auf einen höheren Wert als Ziegler mit 8.1. Somit wird der Wert "possession adjusted" auch fairer, aussagekräftiger und vergleichbarer.





Expected Goals on Target (xGOT)

Expected Goals on Target (xGOT) misst die Wahrscheinlichkeit, dass ein gezielter Schuss zu einem Tor führt, basierend auf der Kombination aus der zugrunde liegenden Chancenqualität Expected Goals (xG) und der Endposition des Schusses im Tor. Dabei werden Schüsse, die platzierter sind und in den Ecken landen, besser gewertet als Schüsse, die direkt in die Mitte des Tores gehen.

xGOT wird auch auf einer Skala zwischen null und eins gemessen, wobei null für einen Schuss steht, der nie zu einem Tor führt, und eins für einen Schuss, der jedes Mal zu einem Tor führen dürfte. Dieses Modell gilt nur für Schüsse aufs Tor, da die Wahrscheinlichkeit, dass ein Schuss neben das Tor ins Tor geht, bei 0 % liegt.


Schauen wir uns als Beispiel ein Tor von Aiyegun Tosin an. Der xG Wert bei Schussabgabe wurde mit 0.31 xG (31% Chance auf ein Tor) kalkuliert. Da der Schuss von Tosin sehr gut platziert in die Ecke erfolgte, wurde der xGOT Wert mit 0.73 kalkuliert. Die Differenz von 0.42 (xGOT-xG) ist der Verdienst des Schützen durch den sehr platzierten Abschluss. .



xGOT example Super League
xGOT example Super League

Wir können xGOT unter anderem verwenden, um die Effizienz im Abschluss des Spielers zu bewerten. Da wir nun die effektive Ausführung der Schüsse eines Spielers bewerten können, können wir sehen, wie seine Schussplatzierung im Vergleich zur zugrunde liegenden Qualität der Chancen steht. Ein Spieler, dessen xGOT seinen xG-Wert übersteigt, führt qualitativ bessere Schüsse aus, als die Qualität der Chancen, aus denen er zu schiessen versucht hat. Die Differenz zwischen xGOT und xG ist die Effizienz im Abschluss und wird auch als "Shooting Goals Added" (oder SGA) bezeichnet.




Prevented Goals - Torhüterleistung mit bewerten

Die Bewertung von Torhüterleistungen anhand traditioneller Kennzahlen wie der Anzahl der Gegentreffer (conceded Goals) oder der prozentualen gehaltenen Schüsse (save rate %) hat ihre Grenzen, da diese Zahlen stark von den Stärken des Teams und der Abwehr beeinflusst werden können. Die Prevented Goals sind ein besserer Indikator für die Torhüterleistung. In der einfachen Kalkulation misst man die Torhüterleistung, indem man von den Expected Goals against (xGA) die effektiv erhaltenen Tore (Goals against) abzieht. Diese Differenz zwischen Chancenqualität des Gegners und erhaltene Tore nennt man prevented Goals. Auf diese Weise können wir die Torhüter für ihre Fähigkeit, Tore zu verhindern, direkt belohnen, unabhängig von der Defensivstärke ihrer Mannschaft.

Schauen wir uns die aktuelle Prevented Goals Rangliste der Super League an


prevented goals Super League 21-22 (data:Wyscout)
prevented goals Super League 21-22 (data:Wyscout)

Heinz Lindner führt die Tabelle an. Er hat konnte bisher 0.52 Tore pro P90 preventen. Das heisst, dass er eigentlich pro Spiel anhand der Chancenqualität des Gegners ein halbes Tor mehr hätte bekommen müssen. Natürlich können die Prevented Goals auch negativ sein, wenn ein Torhüter mehr Tore bekommt als er hätte erhalten sollen. Prevented Goals sind für ein Team Gold wert, da sie in unserem Spiel mit wenig Toren einen direkten Einfluss auf Punkte haben.



Es gibt eine Unzahl von weiteren Kennzahlen und Metriken, auf die wir in späteren Beiträgen eingehen.

Als Leitartikel zu Data Analytics im Fussball empfehlen wir euch unsere Beiträge: > Datenanalyse im Fussball

> Datenscouting das Fundament eines erfolgreichen Scouting

> Fünf Fussball Data Analytics Tipps


Data Analytics hilft uns, die Leistungen der Spieler oder der Teams auf einer fairen Basis zu vergleichen. Damit wir neue Erkenntnisse gewinnen können, um im Scouting und in der Spielanalyse datenbasiert die besseren Entscheidungen zu treffen.





footballytics – mit smart data die besseren Entscheidungen treffen

Wir verbinden die Kompetenzen Fussball-Taktik, Scouting und DataAnalytics und unterstützen Vereine beim Interpretieren und Nutzen von Daten, um im Scouting und in der Spielanalyse datenvalidiert bessere Entscheidungen zu treffen.


Datengestütztes Scouting - data driven scouting

Unsere proprietäre Datenanalyse Plattform wird von Profivereinen genutzt und ist eine ideale Einstiegslösung für Vereine mit begrenzten Analyseressourcen- und Fähigkeiten.


Durch unsere Interpretation der Daten können Sie Spieler oder Teams leicht qualitativ bewerten und vergleichen. Mit dem datengesteuerten Scouting-Modul können Sie eine weltweite positionsspezifische Suche anhand flexibler Suchkriterien durchführen. Sie können damit eine Pre-Scouting-Auswahl von Spielern erstellen, die Sie mit Ihren Scouts weiter bearbeiten und reduzieren können.


Gutes Scouting bedeutet die Vorboten der Zukunft zu erkennen.


Kontaktieren Sie uns für eine kostenlose Demo.



 

Blog von www.footballytics.ch Über Data Analytics Themen im Fussball - improve the game - change the ǝɯɐƃ

Teilen Sie diesen Beitrag

0 Kommentare

Aktuelle Beiträge

Alle ansehen