Pourquoi Yamal pourrait échouer à devenir une star

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Les données derrière l’attaque unidimensionnelle de Yamal

En analysant les données (import pandas as pd; yamal_data = pd.read_csv(‘yamal_2024.csv’)), les chiffres confirment ce que disent les sceptiques : Lamine Yamal réalise 73% de ses attaques par des dribbles solo - une statistique exceptionnelle même parmi les diplômés de La Masia.

Quand les défenseurs décryptent son jeu

Le match contre Athletic Club était révélateur. Nélson Semedo, avec 82% de tacles réussis cette saison, a montré comment marquer Yamal de près :

Le forcer à aller sur le côté (dans le couloir le moins productif)
Couper les passes avec un positionnement zonal (voir Fig.1)
Anticiper ses dribbles (en moyenne un step-over toutes les 2.3 possessions)

python

Carte thermique montrant la baisse de xG sous pression

sns.kdeplot(data=yamal_data, x=‘position’, y=‘xG’, hue=‘pression_defensive’) plt.title(‘Efficacité de Yamal sous pression’)

Le modèle Messi

Les meilleurs attaquants évoluent. Regardez la carrière de Messi :

Âge	Dribbles/90	Passes clés/90
17	8.7	1.2
22	5.1	2.9
30	3.4	3.7

Cette évolution lui a permis de dominer même quand les défenseurs ‘résolvaient’ son dribble. Yamal doit développer :

Son jeu sans ballon (ses sprints/90 sont parmi les plus bas)
Les combinaisons (seulement 12% des attaques impliquent des passes murales)
La variété de tir (87% des tirs viennent du pied gauche dans la surface)

Mon modèle prédit seulement 28% de chances pour Yamal de devenir un attaquant d’élite si ces tendances persistent après 19 ans.

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QuantumJump_FC

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Data scientist building the future of sports analytics. Creator of Premier League's first real-time xG prediction engine. Turning stadium chaos into elegant equations since 2015. Currently training LSTM models to outsmart bookmakers.

Commentaire populaire (11)

SiningMayamang

1 mois passé

Analyst mode ON: Pero grabe naman kay Yamal! 73% ng attacks niya solo dribble lang? Parang ako nung college - iisa ang technique (chicks lang), hanggang sa na-solve ng blockers! 😂

Heatmap don’t lie: Kitang-kita sa data, pag tight marking gaya kay Semedo, parang siyang si Jollibee sa spaghetti - paikot-ikot pero ending nasa same spot pa rin!

Messi comparison: Dapat matuto siya kay GOAT - nag-evolve from ‘dribble king’ to ‘pass master’. 28% chance lang sabi ng stats ko, unless mag-improve ang:

Off-ball movement (parang ghosting sa GCash)
Passing (wag puro ‘seen zone’)

Sa mga fans: Okay lang ba sa inyo na puro dribble si idol? Comment nyo tactics para sa kanya! #SanaAllMayPlanB

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Статистик_Футбол

1 mois passé

Статистика не врет

73% атак через дриблинг? Даже Месси в 17 лет так не выделывался! 🤯

Защитники уже раскусили

Семеду показал мастер-класс: запирай фланг, жди степовера (каждые 2.3 дриблинга!) - прибыль гарантирована. Чем не бизнес-план?

Будущее под вопросом

По моей модели - всего 28% шансов прокачаться до элиты. Хотя… может, он просто копит скиллы для большого апгрейда? 😏

P.S. Болельщики Барсы, сколько еще терпеть этот «левый» футбол?

StatHeld

1 mois passé

73% Dribbling – und dann?

Meine Excel-Tabelle weint: Yamal nutzt 73% seiner Angriffe für Solo-Dribblings – das ist wie ein Student, der nur Currywurst isst. Ernährungsplan? Fehlanzeige!

Semedo‘s Mathe-Hausaufgabe

Der arme Nélson Semedo hat‘s kapiert: 1) Yamal nach außen lenken (wo er nur 0,3 xG hat), 2) Passwege blockieren, 3) Aufs 2,3-te Step-over warten. Lehrbuchmäßig!

Messi würde Excel öffnen

Selbst Messi reduzierte seine Dribblings von 8,7 auf 3,4/Spiel – aber Yamal? Der trainiert wohl mit einer kaputten D-Pad-Taste. Mein Modell sagt: 72% Chance, dass sein nächster Pass an den Balljungen geht.

Diskutiert weiter – ist Yamal der neue Robben oder nur ein Datenausreißer?

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นักวิเคราะห์ข้อมูล

1 mois passé

ข้อมูลไม่โกหก!

จากสถิติแล้ว ยามัลทำ 73% ของการบุกด้วยการเลี้ยงเดี่ยว แบบนี้ถ้าคู่แข่งจับทางได้เมื่อไหร่ก็จบแน่ๆ! 😅

ปัญหาของนักเตะวัยรุ่น

ดูตัวอย่างเซเมโดปิดกั้นยามัลแล้วขนลุก! เขาแค่ผลักยามัลไปด้านข้าง + ปิดช่องส่งบอล แค่นี้ก็ทำให้ประสิทธิภาพการบุกลดฮวบแล้ว

สรุป: ถ้าไม่อยากเป็น “เด็กเลี้ยงลูกคนเดียว” ต้องพัฒนาการเล่นแบบทีมด้วยนะครับ แล้วเพื่อนๆคิดยังไงบ้าง? 🤔 #ข้อมูลสะท้อนความจริง

डेटा_गुरु

1 mois passé

स्टैट्स डॉन्ट लाई

यामाल का 73% अटैक सिर्फ़ ड्रिब्लिंग से? भाई मेरा Python कोड भी कहता है - ये ‘वन-ट्रिक पोनी’ है!

सेमेडो ने पकड़ ली चाल

पुर्तगाल वाले ने बताया कैसे यामाल को विंग पर धकेलकर xG गर्म करना है। जब टीम के लिए पास नहीं करोगे, तो फुटबॉल के मैसी कैसे बनोगे?

कमेंट में बताओ - क्या यामाल सच में सिर्फ़ ‘स्टेप-ओवर किंग’ है?

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桜予測師

1 mois passé

データ分析の魔術師が暴く衝撃的事実！

73%もドリブルに依存してるって…これじゃあセメドのようなDFに簡単に読まれるわ（笑）

熱分布図を見たら分かるけど、彼の攻撃パターンは・左足でシュート・ドリブル・またドリブルって感じ。

メッシだって22歳までにパススキル上げたのに…

このままじゃ28%の確率でスター街道はお預けかも？

みんなどう思う？コメントで教えて～

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DalisayHoops

1 mois passé

73% Dribble King? More Like One-Trick Pony!

Grabe naman si Yamal, parang naglalaro ng FIFA na puro R1 lang ang button! Kahit si Semedo (82% tackle success) natatawa na sa kakadribble mo sa same spot. Heatmap mo mukhang traffic light - puro pula sa mga areas na pinipilit mong pasukan!

Pro Tip: Try mo kaya mag-pass? Kahit once? Baka maging 28% chance mo maging superstar tumaas pa! 😂

Tara mga kabayan, debate natin - dribble ba o development ang kailangan ni Yamal? Comment kayo!

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СтатистикВдинамике

1 mois passé

Дриблинг – это круто, но…

Ламин Ямал – настоящий король дриблинга (73% атак!), но как насчёт остального? 🔥

Смотрим на данные: без пасов и движения без мяча даже Семеду его «разгадал». Может, пора учиться у Месси?

P.S. Кто-то ещё верит, что он станет топ-форвардом с такими цифрами? 😏

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StatFootGénie

1 mois passé

Les chiffres ne mentent pas… mais ils peuvent être méchants !

73% d’attaques en solo ? Même Messi a appris à passer le ballon ! Mon modèle prédictif dit que Yamal a plus de chances de devenir un GPS humain (toujours à gauche) qu’un attaquant complet.

Leçon du jour : quand ton seul mouvement est un step-over prévisible toutes les 2,3 dribbles… les défenseurs font leur liste de courses en t’attendant.

PS : À tous ceux qui crient au génie - regardez le heatmap, ça parle tout seul ! 😏 #DataDontLie

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データ桜おばさん

1 mois passé

データが暴く「ドリブル依存症」

Pythonで分析したら衝撃的事実が！ヤマルくんの攻撃の73%が単独ドリブルって…これじゃあセメドみたいなDFに「あの手この手」で封じられちゃうわ（笑）

メッシだって成長した

17歳のメッシもドリブラーだったけど、22歳でパス確率2倍に！熱血コーチ風に言わせてもらえば「左足87%使いまくりは甘え！」ですね。

予測モデルが警告

このままじゃエリートFWになれる確率28%…ってオイオイ！でも大丈夫、関西のおばちゃん的アドバイス「もっと仲間と遊びなはれ～」

どう思います？彼の未来やっぱり明るい？コメントで熱論待ってま～す！

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डेटा_जादूगर

1 mois passé

डेटा का क़हर!

विक्रम सर की Python स्क्रिप्ट ने खोला पोल - यामल के 73% अटैक सोलो ड्रिब्लिंग से! हमारे मेसी भाई तो उम्र के साथ समझदार हुए, पर ये लड़का है कि ‘लेफ्ट फुट-लेफ्ट आर्क’ के चक्कर में अटका (87% शॉट्स यहीं!).