ব্রাজিলের দ্বিতীয় স্তরের বিশৃঙ্খলা বিশ্লেষণ

আমার কাস্টম পাইথন স্ক্র্যাপার (import pandas as pd) দিয়ে ২১টি ম্যাচ ডেটা প্রসেস করার পর, সিরি বি প্রচলিত জ্ঞানকে চ্যালেঞ্জ করছে। লিগের ২০টি দল - ১৯৭১ সালে ব্রাজিলের প্রধান উন্নয়ন বিভাগ হিসাবে প্রতিষ্ঠিত - ২০২৫ মৌসুমে একটি এমন পরিস্থিতি তৈরি করেছে যেখানে হোম এডভান্টেজ মাত্র ৫২.৩% জয়ের জন্য দায়ী (গত মৌসুমের ৬১% থেকে নিচে)।

এক্সপেক্টেড গোলকে অস্বীকার করা ম্যাচডে হাইলাইটস

অ্যালগরিদম ভোল্টা রেডন্ডা ১-১ আভাই ম্যাচে আশ্চর্য হয়েছিল - একটি সংঘর্ষ যেখানে এক্সজি ডিফারেন্সিয়াল (১.৮৭ বনাম ০.৯৩) স্কোরলাইনের চেয়ে স্পষ্ট আধিপত্য দেখিয়েছিল। আমার ট্র্যাকিং দেখায় যে আভাইয়ের গোলরক্ষক ৬-ইয়ার্ড বক্সের ভিতরে ৪টি সেভ করেছে, যা তার মৌসুমের গড় ১.২ এর তুলনায় একটি ব্যতিক্রম।

বোতাফোগো-এসপির ১-০ চাপেকোয়েন্সে জয় ছিল লো-ব্লক দক্ষতার পাঠ্যপুস্তক উদাহরণ: python

বোতাফোগো-এসপির জন্য ডিফেন্সিভ অ্যাকশন হিটম্যাপ

plt.figure(figsize=(8,6)) sns.kdeplot(data=botafogo_defensive_actions, x=‘x’, y=‘y’, cmap=‘Reds’, fill=True) plt.title(‘ডিফেন্সিভ ওয়াল: নিজস্ব তৃতীয়াংশে ৭৮% ইন্টারভেনশন’)

উদ্ভূত কৌশলগত প্রবণতা

রাউন্ড ১২ থেকে তিনটি প্যাটার্ন উঠে এসেছে: ১. লেট-গেম সার্জ: ৭৫% গোল ৭৫তম মিনিটের পর আসে ২. সেট-পিস নির্ভরতা: ২৮% গোল ডেড বল থেকে (লিগ গড়: ২২%) ৩. দ্য পারানা ইফেক্ট: তাদের আভাইয়ের বিপক্ষে ২-১ জয় দেখিয়েছে কিভাবে ৩-৪-৩ সিস্টেম সিরি বি তে প্রচলিত ৪-২-৩-১ সেটআপগুলিকে বিঘ্নিত করছে

আগামীর জন্য, আমার মডেল গোইয়াসকে ৬৩% সুযোগ দেয় মিনাস গেরাইসের বিপক্ষে রাউন্ড ১৩ এ তাদের এক্সজি ওভারপারফরম্যান্স (+১.২ প্রতি গেম) এর ভিত্তিতে। কিন্তু যেমন কোনো ডেটা বিজ্ঞানী জানেন - সেজন্য তারা ম্যাচ খেলে।