Jeg har bygget videre på scripts fra de seneste versioner, og har nu samlet funktionerne “Shot Plot” og “Xg-Table” i 1 script, der leverer 2…
Tag: Statistik
xG-tabel via Python og Superliga.dk
Endnu en leg med xG-data fra den danske Superliga. Det er samme datasæt/tilgang som i Xg-plots med Python og Superliga.dk part 3 og Xg-plots med Python og Superliga.dk (part2), men her brugt til at liste alle chancer i en kamp på pænest mulige måde.
Xg-plots med Python og Superliga.dk part 3
Jeg har opdateret scriptet en smule. Se evt. Xg-plots med Python og Superliga.dk (part2).
Man kan nu vælge når man kører scriptet, hvilke runder man ønsker data fra og evt. tilføje et enkelt holds ID, så man kun får kampe hvor holdet har været indvolveret.
Xg-plots med Python og Superliga.dk (part2)
Analyse af Forventede Mål (xG) i Superligaen med Python
I moderne fodboldanalyse spiller statistikker en stadig vigtigere rolle, og én af de mest centrale statistikker er “Expected Goals” (xG). Expected Goals giver en dybere indsigt i holdenes og spillernes præstationer ved at kvantificere kvaliteten af de chancer, de skaber og afslutter. I dette indlæg vil jeg præsentere et Python-script, jeg har udviklet, som analyserer og visualiserer xG-data fra Superligaen.
Hvad er Expected Goals (xG)?
Expected Goals er en statistisk måling, der vurderer sandsynligheden for, at et skud resulterer i et mål, baseret på forskellige faktorer såsom skuddets afstand til målet, vinkel, skuddets type, og meget mere. Denne måling giver en mere nuanceret forståelse af et holds offensive præstationer end blot at se på antallet af scorede mål.
Sådan Arbejdede jeg inEffektivt med API-data i Excel: En Guide til UEFA Ranking og Superliga Data
I dette blogindlæg deler jeg min rejse med at håndtere UEFA ranking og Superliga data i Excel ved hjælp af PowerQuery, en tilgang der forenkler manipulation af komplekse JSON-datastrukturer. Jeg introducerer et Excel-dokument bestående af tre ark, der dækker lande- og klubkoefficientlister samt detaljer om Superligaens 2024-sæson. Læringspunkter inkluderer brugen af HVISER-funktionen, “Til tabel”-funktionen i PowerQuery, og hvordan den avancerede editor kan effektivisere datahåndtering. Projektet understreger vigtigheden af tålmodighed og dygtighed, når man arbejder med indviklede datasæt.
GoogleMap med 441 Champions League Stadions
Exploring the Pitches of Glory: A Map of Champions League Stadiums
Immerse yourself in the vibrant history of the Champions League by exploring the map of stadiums that have hosted the prestigious tournament’s matches. This colorful guide not only showcases the geographical distribution of these iconic venues but also categorizes them based on the frequency of matches hosted, painting a picture of the continent’s footballing heartlands.
With a palette of colors denoting stadiums that have been graced with different ranges of matches, from 3 to a whopping 594, every pin drops a story of triumphant nights, of underdogs and champions, of roaring crowds, and unforgettable football moments.
XG-plotning af Superligaen 2023/2024 via R
Sådan bruger du Rstudio og ggplot til at visualisere XG events fra fodboldkampe. F.eks. fra Superligaen.
R-script til håndtering af xg-events i #sldk 2024
Script til at behandle Xg-data/events i R, via Rstudio.
Data fra Superligaen 2023/2024 grundspillet.
Oversigt over IDs for Uefa.com
Efter at have brugt et par timer på at lege med urls på i forlængelse af Uefa matchcenter-muligheder, er jeg kommet frem til flg. liste…