फैंटेसी फुटबॉल में जीत की डेटा-संचालित रणनीति

क्यों टीम की केमिस्ट्री व्यक्तिगत प्रतिभा से अधिक महत्वपूर्ण है

5,000 से अधिक प्रीमियर लीग मैचों का Python-पावर्ड xG मॉडल का उपयोग करके विश्लेषण करने के बाद, मैं पुष्टि कर सकता हूँ कि अधिकांश आकस्मिक प्रशंसक गलत समझते हैं: फुटबॉल मूल रूप से एक टीम खेल है। क्लबों के साथ मेरे काम ने दिखाया है कि उचित समर्थन प्रणाली के बिना विश्व-स्तरीय स्ट्राइकर भी अंडरपरफॉर्म करते हैं।

मुख्य निष्कर्ष: संतुलित संरचना वाली टीमें (‘टीम सिनर्जी इंडेक्स’ द्वारा मापी गई) सुपरस्टार-निर्भर टीमों की तुलना में 27% अधिक जीत संभावना दिखाती हैं।

अपनी ड्रीम टीम बनाने के लिए तीन सांख्यिकीय सिद्धांत

1. 60-30-10 नियम: हमारे मॉडल दिखाते हैं कि इष्टतम टीम वितरण 60% संगत प्रदर्शन करने वाले, 30% भिन्न पसंद और 10% अनिश्चित पसंद होना चाहिए। मैं समझाऊंगा कि एक्सपेक्टेड असिस्ट्स (xA) डेटा का उपयोग करके प्रत्येक श्रेणी की पहचान कैसे करें।

2. स्थानीय पूरकता: पज़ल टुकड़ों की तरह, आपके मिडफील्डर्स को सांख्यिकीय रूप से आपके फॉरवर्ड्स की कमजोरियों को पूरा करना चाहिए। मैंने एक चैम्पियनशिप क्लब को इस सिद्धांत को लागू करके प्रोमोशन पाने में मदद की थी - यही तर्क फैंटेसी टीमों के लिए भी काम करता है।

3. फिक्स्चर डिफिकल्टी एडजस्टमेंट्स: अधिकांश ऐप्स आदिम एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं। मैं आपको Python (या Excel) का उपयोग करके अपना खुद का फिक्स्चर डिफिकल्टी मॉडल बनाना सिखाऊंगा।

FIFA Mobile और अन्य पर इसे लागू करना

यही सिद्धांत ‘PES’ खेलने या फैंटेसी लीग प्रबंधित करने पर भी लागू होते हैं। वह एनिवर्सरी इवेंट? दोस्तों के साथ इन रणनीतियों को आज़माने का एकदम सही अवसर। बस याद रखें - जीतने वाली टीमें स्प्रेडशीट्स के साथ बनाई जाती हैं, बिल्कुल स्किल मूव्स की तरह।

प्रो टिप: डिफेंडर्स का चयन करने से पहले हमेशा प्लेयर हीट मैप्स देखें। आपको यह जानकर आश्चर्य होगा कि कितने ‘ठोस’ फुलबैक वास्तव में स्वयं को सांख्यिकीय रूप से असुरक्षित क्षेत्रों में पोजिशन करते हैं।