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　　普通的球迷看的是某个球员打了多少场，多少进球多少助攻，场均多少进球和助攻，所以某某某比较强。（这类在某懂和某扑很常见）

　　所谓的结果数据，就是只呈现结果，但是不展示过程的数据，这些数据往往通常都会被很多客观上的外部条件所影响，比方说球权占比，对手的防守情况，己方的支援情况等等。

　　所以，结果数据其实往往承载着大量的误差，让人很难去评价一个球员或者一支球队的全貌，也很难去总结出一个球员/球队的特点。

　　即比赛过程中根据球员的行为展示出来的，比方说尝试过人，过人成功，尝试传球，传球成功，向前传球比例，侧向传球比例，短传比例，中远距离传球比例及准确度等等。

　　过程数据里反映的就是一个球员在战术许可下的行为当中的特点，我们可以通过球员的场均冲刺，冲刺距离，跑动数，高强度跑动数来判断这个球员的体能情况和战术执行力细节。

　　我们也可以通过这个球员的过人尝试，过人成功率，持球推进距离，来判断其持球当中的技术水平，球队是否为他设置了适合的战术，给予他足够的空间进行持球推进等等。

　　这些高清摄像头，在欧洲顶级联赛里一般是安装6-12个，用于在各个角度进行拍摄，并通过大数据测距来交叉校验测距。（A点和B点因为角度不同，拍摄到的c点位置也不一样，可以通过交叉比对来减少距离误差）

　　而这些拍摄，会先集中上传到服务器解包，再根据预设好的条件判定输出可采集的「过程数据」（也叫行为数据）。

　　一场完整的90分钟比赛，通常会记录下350万个数据输出，而根据不同的供应商预设的条件不同，采集到的数据也会有差异性。

　　比方说我比较常用的两个数据网站，sofasocre和footballinsightpro，两者盘带、对抗的数据上会有1以内的误差，这是由于两者对过人和对抗成功的定义不同所导致的。

　　当然这里还有持球推进，推进传球，因为一场足球比赛里，单一支球队就会产生至少400次以上的传球数据（主打控球的球队，往往会产生600-700甚至以上的数据），以及大约100次左右的尝试盘带数据，如果不给这些数据做筛选处理会得到密密麻麻洋洋洒洒的明细，非常不便于做数据分析和处理：

　　所以，在这种情况下，不同的数据供应商，会根据雇主的需求，去筛选部分特定数据，并对数据进行归纳和分层。

　　比方说「向前传递」这一个tag，就有细分到防守一区，进攻二区，进攻三区的划分，根据发起传球位置的不同，对向前传递的距离判定也不同。

　　比如防守一区发起，需要大于15米算是一次有效「向前传递」，而在进攻三区由于靠近对方的底线，天然纵深的距离就不足，加上有更多的防守球员，所以只要大于7米就算一次有效的「向前传递」。（这里我以footballinsightpro的判定举例）

　　这些过程行为数据，才能帮助我们通过数据，更好地认识到一个球队的战术，强弱侧，一些球员到底有什么特点，强势点和弱势点在哪里，主教练的战术是怎么通过团队的配合去降低他的弱势点带来的影响的......

　　而一场足球比赛，场上会有22人的较量，但是足球只有一个，所以天然的在有球状态下球员的数据就是有局限性的——更核心的数据往往在于无球状态下。

　　即：跑动轨迹，跑动距离，覆盖面，冲刺速度，冲刺距离，与队友之间的距离，对手之间的距离，横向无球跑动次数，纵向，回撤等等......

　　而这些数据，通常是专业数据分析供应商的核心数据，并不会免费提供给大众，俱乐部自建的数据仓也会自处理，作为商业核心高度保密。

　　足球并不是不能看数据，国内很多很多浅度球迷喜欢把进球助攻等结果数据挂在嘴边，但是对过程数据熟视无睹，最终的结果就是知其然不知其所以然。

　　国内球迷，真正需要提升的，是更多能看「过程数据」（行为数据）的群体，真正发自内心喜爱这项运动的，而不是“唯结果论”。

　　这一点，其实和对国足的结果期待倒有很多共通点：急功近利、唯结果论的投机看热闹分子。