Introduction

L’analyse des données est devenue un élément essentiel dans le monde du sport, offrant des perspectives uniques sur les performances des joueurs et des équipes.

Deux types de données sont couramment utilisés dans l’analyse sportive : les données d’événements (Event data) et les données de suivi (Tracking data). Dans cet article, nous explorerons comment ces deux types de données sont collectés et comment ils peuvent être utilisés pour obtenir des informations précieuses sur le jeu.

les données d’événements (Event data)

Les données d’événements sont collectées en enregistrant les différentes actions qui se produisent au cours d’un match, telles que les passes, les tirs, les fautes et les buts. Ces données sont souvent obtenues à partir de sources telles que les rapports de matchs, les vidéos et les outils d’analyse spécialisés. L’analyse des données d’événements permet de comprendre les schémas de jeu, d’évaluer les performances individuelles des joueurs et des équipes, et d’identifier les forces et les faiblesses tactiques.

les données de suivi (Tracking data)

Les données de suivi sont collectées à l’aide de technologies avancées telles que les systèmes de suivi des joueurs ou les algorithmes de vision par ordinateur. Ces technologies enregistrent en temps réel la position des joueurs et du ballon sur le terrain, permettant une analyse précise des mouvements, des vitesses et des distances parcourues. Les données de suivi offrent des informations détaillées sur les performances individuelles des joueurs, les schémas de jeu, les interactions entre les joueurs et les tendances tactiques.

La puissance de la combinaison des deux

La combinaison des données d’événements et des données de suivi permet d’obtenir des insights encore plus précis et complets sur le jeu. En associant les actions enregistrées dans les données d’événements aux positions et aux mouvements capturés par les données de suivi, nous pouvons reconstituer de manière détaillée les séquences de jeu, évaluer l’efficacité des passes, des dribbles et des tirs, et analyser les relations entre les joueurs sur le terrain. Cette combinaison de données permet également de développer des modèles statistiques avancés pour prédire les performances futures, évaluer l’impact des décisions tactiques et stratégiques, et identifier les tendances émergentes dans le jeu.

Conclusion

En conclusion, l’utilisation combinée Event data et Tracking data ouvre de nouvelles perspectives dans l’analyse sportive. Ces deux types de données permettent une compréhension approfondie du jeu, offrant des informations précieuses sur les performances individuelles et collectives, les schémas tactiques et les tendances émergentes. En exploitant pleinement le potentiel de ces données, les équipes, les entraîneurs et les analystes sportifs peuvent prendre des décisions plus éclairées et maximiser leur potentiel sur le terrain. Nous mettons à votre disposition deux répertoires sur GitHub où vous pouvez trouver gratuitement des ensembles de données.

• Free event data: https://github.com/statsbomb/open-data
• Free tracking data: https://github.com/metrica-sports/sample-data