پیش‌بینی نتایج فوتبال تنها از طریق تجربه یا علاقه امکان ئذیر نیست و در زمان حال این پیش بینی ها به صورت اصولی و یک علم شناخته می شود. در عصر داده‌ها، تحلیل آماری و الگوریتم‌ها نقش مهمی در تحلیل عملکرد تیم‌های ورزشی و بازیکنان این تیم ها ایفا می‌کنند. این مقاله به عنوان یک مقاله مرجع و برای استفاده کاربران با تحقیق بر روی بسیاری از مقالات خارجی نوشته شده و از آن برای پیروزی در سایت شرط بندی فوتبال استفاده کنین.
نقش داده‌ها در تحلیل فوتبال
با توجه به این که پیش بینی فوتبال در زمان حال به عنوان یک علم شناخته شده و برای هر چه بهتر کردن این پیش بینی ها احتیاج به تحلیل اطلاعات و داده ها به وجود می آید.
داده‌های مهم در فوتبال
در بهترین مقاله ها که در جراید جهانی منتشر می شود، تأکید شده که اطلاعاتی مانند موقعیت بازیکنان، پاس‌ها، مالکیت توپ، ضربات به دروازه، و اطلاعات مربوط به تاکتیک‌های بازی از منابع اصلی تحلیل و ابجاد یک شرط بندی با اطمینان بالا هستند. این اطلاعات معمولاً از طرق مختلف و با وسائل گوناگون جمع‌آوری شده و توسط یک تیم حرفه ای مورد تحلیل واقع می شوند.
اهمیت تحلیل «احتمال برد» (Win Probability)
احتمال برد یک روش شرط بندی ست که با تحلیل اطلاعات به دست می آید. این عمل هیچ ارتباطی با علائق شما به تیم بخصوصی نداشته و فقط بر اساس تخلیل اطلاعات زنده و برگرفته شده از تیم های مختلف به دست می آید. احتمال برد یا win probability یک سیستم نو در روش های مختلف شرط بندی فوتبال و هر رشته ورزشی دیگر است.
الگوریتم‌های پیش‌بینی در فوتبال
با وجود این که شرایط شرط بندی های ورزشی به خصوص فوتبال بسیار تغییر کرده، ولی استفاده از الگوریتم ها که از دیرباز برای تحلیل و پیش بینی های بهتر مورد استفاده قرار می گرفته، هنوز هم مورد استفاده قرار می گیرد و بهترین نتایج را می توان از آنها بدست آورد.
الگوریتم‌های رایج
طبق مطالعه ما در مقالات مختلف و معتبر خارجی، چند الگوریتم پرکاربرد که در پیش‌بینی نتایج فوتبال نقش عمده ای دارند را به شما در ادامه معرفی خواهیم کرد.
- Random Forest
- XGBoost
- SVM
- شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
این الگوریتم‌ها با استفاده از اطلاعاتی که از عملکردی تیم‌ها، شرایط آب و هوایی، امتیازات قبلی و ترکیب بازیکنان به دست می آید و با استفاده از این ابزارها امکان تحلیل بهتر و شرط بندی های مناسب تر برای شما بدست می آید.
مقایسه دقت الگوریتم‌ها
با توجه به مدل هایی که در بالا عنوان شد و با تحقیق از کاربرانی که از این مدل ها برای پیش بینی های فوتبالی استفاده کرده اند، مشخص شده که مدل XGBoost دقت پیش‌بینی بالاتری نسبت به دیگر مدل ارائه می کند و در اکثر موارد بیش از ۷۸٪ دقت داشته است. همچنین مدل‌هایی که از داده‌های نیمه اول بازی (Half-Time) استفاده می‌کردند، دقت بیشتری داشتند.
تحلیل عملکرد بازیکنان
یکی از عوامل موثر در داشتن یک شرط بندی فوتبال مناسب، تحلیل عملکرد بازیکنان در چند بازی اخیر می باشد. این تحلیل به شما کمک می کند که از وضعیت تیم مورد نظر خود اطلاع کامل داشته و پیش بینی بهتری داشته باشید.
مدل‌های ساده و دقیق
بر اساس مقاله های معتبری که در ژورنال های خارجی و با اعتبار بالا به چاپ رسیده است، حتی مدل‌های ساده آماری مثل رگرسیون خطی و دیگر مدل ها می‌توانند عملکرد بازیکنان را با دقت قابل‌توجهی پیش‌بینی کنند. در این مدل‌ها ویژگی‌هایی مانند مسافت پیموده‌شده، سرعت، تعداد کورس های با بازیکنان حریف و ضربان قلب بررسی شده‌اند. این بررسی ها به شما در تحلیل وضعیت بازیکنان کلیدی تیم کمک بسزایی دارد.
کاربرد در مدیریت تیمی
پیش‌بینی عملکرد فردی تک تک بازیکنان می‌تواند به مربیان برای تنظیم تمرینات، انتخاب ترکیب اصلی و حتی در نقل‌و انتقالات تیمی هم کمک کند. همچنین شرکت‌های شرط‌بندی و سایت‌های تحلیل‌گر از این اطلاعات برای محاسبه ضرایب استفاده سایت خود می‌کنند. این تحلیل ها به کمک ابزارها برای پیش بینی های هر چه بهتر می باشد.
پلتفرم‌های تحلیلی معروف
Wyscout و InStat
این دو پلتفرم حرفه‌ای به مربیان، تحلیل‌گران و حتی مدیران باشگاه‌ها کمک می‌کنند تا اطلاعات آنی و در لحظه ای از بازیکنان خود و بازیکنانی که قصد خرید آنها و اضافه کردن به تیم خود را دارند، می دهد. درباره عملکرد بازیکنان و تیم‌ها را مشاهده کنند.
Wyscout یکی از دقیق‌ترین منابع تحلیل اطلاعات برای آنالیز ویدیویی است. این ئلتفرم معمولا برای مربیان استفاده می شود که تیم رقیب خود را به وسیله این ئلتفرم مورد تحلیل قرار دهند.
StatsBomb و SciSports
StatsBomb با ارائه تحلیل اطلاعات پیشرفته مانند XG و PPDA آنالیز دقیق‌تری از عملکرد دفاعی و هجومی تیم‌های رقیب می دهد و به پیش بینی کاربران کمک می کند.
SciSports نیز برای آنالیز اطلاعات در مورد ریسک مصدومیت بازیکنان، مشکلات روانی که در هفته دچار شده اند و یا اطلاعاتی در مورد خبرهای خوب زندگی آنها را مورد تحلیل و آنالیز قرار می دهد.
شاخص Soccer Power Index (SPI)
مقاله ها و تحلیل گران معروف دنیا شاخصی به نام SPI را برای تحلیل اطلاعات بازیکنان و تیم ها معرفی کرده که براساس فرم تیم، تاریخچه بازی‌ها، و قدرت تهاجمی/دفاعی تیم‌ها، نتایج بازی‌ها را پیش‌بینی کرده و بهارین نتیجه را برای شرط بندی به کاربران ارائه می نماید.
چالش‌ها و آینده پیش‌بینی فوتبال
با وجود این که پول وارد صنعت فوتبال شده و تیم های ضعبف در دنیا از بین رفته اند و همه تیم ها از معمولی به سمت عالی به حساب می آیند، آینده پیش بینی فوتبال با چالش های زیادی روبرو شده و خواهد شد. این چالش ها برای رشد شرط بندی فوتبال مضر بوده و این نوع شرط بندی را سخت تر خواهند کرد.
محدودیت‌های داده و الگوریتم
داده‌های ناقص، منابع غیر قابل اطمینان و محدود بودن دسترسی به اطلاعات حرفه‌ای برای تیم‌های به ظاهر معمولی، از چالش‌های اصلی تحلیل آماری برای جهان امروزی هستند. به همین دلیل برای تحلیل بهتر و شرط بندی های ئرسودتر باید از روش هایی با اطمینان بالا استفاده نمود. روش هایی که در بالا برای شما گفته شد، هنوز بهترین روش های تحلیل اطلاعات تیم ها و بازیکنان از لحاظ آماری می باشند.
آینده پیش‌بینی با هوش مصنوعی
در حال حاضر با شکل گیری هوش مصنوعی و اعتماد و اعتقادی که بعضی از پیش بینی کنندگان فوتبال به این ابزار پیدا کرده اند، در آینده ای نه چندان دور شامل نقش عمده هوش مصنوعی در پیش بینی های فوتبال خواهید بود. ابزارهایی مانند DeepMind و AlphaGo Football Intelligence نمونه‌هایی از این تحول عظیم هستند که برای همه کاربران قابل دسترسی بوده و به همه به یک اندازه کمک می کند. پیش بینی فوتبال با هوش مصنوعی رواج پیدا کرده و استفاده از این ابزار به دلیل همه گیری آن، مقرون به صرفه و راحت تر می باشد.
حرف آخر
تحلیل آماری و آنالیز فوتبال از یک ابزار جانبی به ابزار اصلی در تصمیم‌گیری‌های فنی و اقتصادی برای مدیران و مربیان و حتی به کاربرانی که قصد شرط بندی روی تیم‌ها دارند، تبدیل شده است. ابزارهای آماری و الگوریتم‌های یادگیری به آنها این امکان را می‌دهد که با دقت بالاتر، نتایج بهتری را پیش‌بینی کنند، عملکرد بازیکنان را بسنجند و شرط‌بندی‌ها را بر اساس تحلیل داده انجام دهند. دنیای فوتبال با فناوری‌های نوین در حال دگرگونی است و آینده این حوزه دیجیتال‌تر، دقیق‌تر خواهد بود.
