球队的分析允许你挖掘潜在的表现和游戏风格，以促进理解和讲述更好的故事.
体育迷们要求在体育媒体中使用分析技术来增加他们的体验深度. 权威人士已经成为统计学家，高级分析已经成为粉丝参与的一个关键方面.
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预期进球(xG)为球迷提供了一种洞察比赛中每个机会质量的方法, 以及进球的可能性.
xG在十年前首次向观众介绍了这个指标，现在它变得更加复杂了. 多亏了我们Qwinn的人工智能能力, 该模型在确定xG输出时考虑了多达35个不同的上下文因素.
把一个球员或球队的预期进球数加起来，我们就能知道一个球员或球队平均应该进多少球, 考虑到他们所遭受的打击.
预期助攻(xA)衡量一个给定的传球成为进球助攻的可能性. 它考虑了传球类型、传球终点和传球长度等因素.
把一个球员或球队的预期助攻数加起来，我们就能知道一个球队的球员根据他们的实力和进攻表现应该有多少次助攻.
序列被定义为属于一支球队并以防守行为结束的比赛段落, 比赛中的中断或射门.
财产被定义为属于同一队伍的一行中的一个或多个序列. 一系列的传球导致射门被扑出并导致角球，这就构成了一个控球权，因为同一支球队保持着控制, 但不止一个序列, 因为球已经出界了. 当对方控球时，控球就结束了.
Opta记录详细的事件数据，以提供比赛期间任何时刻的动作快照. 通过将连续的事件组合成序列，我们能够更深入地了解球队的比赛风格和个人球员的贡献.
防守覆盖范围衡量的是球员在比赛中的防守行为所隐含的防守责任范围. 相应的输出由一系列坐标组成，这些坐标定义了玩家防守区域的一个多边形, 以及该区域的面积(以平方米为单位).
