Volta Redonda vs. Avaí: 1-1-Unentschieden

Volta Redonda vs. Avaí: Wenn Daten die Geschichte hinter einem 1:1-Remis erzählen
Match-Übersicht Das Estádio Raulino de Oliveira zeigte ein klassisches Beispiel von ‘fast, aber nicht ganz’: Volta Redonda und Avaí trennten sich in der Serie B (17. Juni 2025) mit einem Punkt. Meine Python-Tracker dokumentierten: — Schüsse: 14 (VR) vs. 12 (Avaí) — xG: 1,7 vs. 1,4 — Latte-Treffer: 2 (beide durch den linken Außenverteidiger von VR)
Taktische Ironien Avaís Hochdruckverhalten nach Minute 60 zu beobachten, war wie ein Blockchain-Startup ohne VC-Mittel – statistisch unausweichlich. Ihr PPDA stieg von 8,3 auf 14,6 nach der Stunde, was erklärt, warum Volta Redondas Ausgleichsziel kam… ja, durch einen ermüdeten Innenverteidiger.
Wichtige Spieler-Metriken
- VR-Torhüter João Ricardo: 5 Paraden (2 Reflexaktionen ≥0,4xG)
- Avaí-DM Eduardo: 89 % Passgenauigkeit, aber nur 2 progressive Pässe – taktische Zurückhaltung oder kluge Kontrolle? Mein Heatmap sagt beides.
Warum das für die Serie B wichtig ist Beide Teams liegen nun mitteltabellenmäßig (-3 Punkte vom Playoff-Raum). Ihre xPTS-Trends zeigen: — Volta Redonda: Überdurchschnittliche Defensive (+1,9 verhinderte Tore) — Avaí: Untererwartete Offensive (-2,3 Tore unter xG)
Pro-Tipp für Wettfreunde: Bei weiterhin hohem Interception-Rate von VR (13,7 pro Spiel) werden nächste Spiele wahrscheinlich unter dem Total liegen.
DataDragon
- Warum Ihre Prognose falsch ist1 Tag her
- Das Schweige des Underdogs4 Tage her
- 1-1-Unentschieden: Die stille Datenwelt4 Tage her
- Warum scheiterte das Modell?4 Tage her
- Als AI die Trainer übertraf4 Tage her
- Messis Stille Dominanz4 Tage her
- Das verborgene Mathe des 1-1-Unentschiedens4 Tage her
- Wie Blackout ohne Schuss gewann5 Tage her
- Warum fielen die Spurs nach Halbzeit?6 Tage her
- Das verborgene Mathematik des 1:16 Tage her
- Juve vs. Casa Sports 2025Als Datenanalystin mit Fokus auf Fußballstrategien und Leistungsdaten analysiere ich den spannenden Cloudfight zwischen Juve und Casa Sports im Club-Weltmeister-2025. Es geht um mehr als nur Zahlen – ein Kampf der Kontinente, Philosophien und mentale Stärke.
- Al-Hilal: Asiens HoffnungIm Finale der FIFA-Club-Weltmeisterschaft steht Al-Hilal als letzte Hoffnung Asiens. Mit Datenanalyse und historischen Trends untersuche ich, ob die Saudis endlich Asiens ersten Sieg einfahren können – und warum Statistiken mehr sagen als Hype.
- Tempo vs. KontrolleAls Datenwissenschaftler mit Erfahrung in NBA-Modellen analysiere ich die taktischen Unterschiede zwischen Inter Mailand und S-Pulse im Club World Cup. Mit Shot-Maps, xG-Daten und Bewegungsanalysen enthülle ich, warum Tempo entscheidender ist als Ballbesitz – auch wenn die Zahlen es nicht zeigen.
- Club World Cup: Europa dominiert, Südamerika ungeschlagenDie erste Runde des Club World Cup ist vorbei – mit spannenden Ergebnissen! Europa führt mit 6 Siegen, während Südamerika ungeschlagen blieb. Hier finden Fußballfans Statistiken, Highlights und Analysen zum Turnierverlauf.
- Bayern München vs Flamengo: 5 Schlüsseldaten vor dem Club World CupAls Sportdatenanalyst analysiere ich die wichtigsten Statistiken und taktischen Nuancen für das bevorstehende Club World Cup-Spiel zwischen Bayern München und Flamengo. Von historischen Aufeinandertreffen bis zur aktuellen Form – diese datenbasierte Vorschau zeigt, warum Bayerns 62% Expected Goals nicht die ganze Geschichte erzählen.
- FIFA Club World Cup: Kontinentale LeistungsanalyseAls Sportdatenanalyst untersuche ich die Ergebnisse der ersten Runde des FIFA Club World Cup. Die Daten zeigen deutliche Unterschiede zwischen den Kontinenten, mit europäischen Vereinen an der Spitze (26 Punkte aus 12 Teams). Diese Analyse geht über die Ergebnisse hinaus und beleuchtet die globale Fußballlandschaft durch harte Fakten.
- Datenanalyse: Volta Redonda vs. Avaí & mehrAls leidenschaftlicher Datenanalyst für Fußball untersuche ich die Spiele Volta Redonda vs. Avaí (Serie B Brasilien), Galvez U20 vs. Santa Cruz AL U20 (Jugendmeisterschaft) und Ulsan HD vs. Mamelodi Sundowns (Club World Cup). Mit Python-basierten Analysen zeige ich Teamleistungen, Schlüsselstatistiken und deren Auswirkungen auf die Saison. Perfekt für fußballbegeisterte Zahlenfans!
- Ulsan HDs defensive Debakel: Datenanalyse des Club World CupAls Datenanalyst mit langjähriger Erfahrung in der Sportanalyse seziere ich Ulsan HDs enttäuschende Club World Cup-Kampagne. Mit xG-Metriken und Defensiv-Heatmaps zeige ich auf, warum die koreanischen Meister in 3 Spielen 5 Tore kassierten und selbst kein Tor erzielten. Diese Analyse kombiniert harte Statistiken mit taktischen Beobachtungen für jeden Fußballfan.