Pag-aaral sa Brazilian Serie B Round 12

Gamit ang aking custom Python scraper (import pandas as pd, syempre), patuloy na nagugulat ang Serie B. Ang 20 teams ng liga - na itinatag noong 1971 bilang premier development division ng Brazil - ay nagbibigay ng 2025 season kung saan ang home advantage ay nagkakahalaga lamang ng 52.3% ng mga panalo (bumaba mula sa 61% noong nakaraang termino).

Mga Highlight ng Matchday na Lumampas sa Expected Goals

Ang algorithm ay nagtaka sa Volta Redonda 1-1 Avaí - isang laban kung saan ang xG differential (1.87 vs 0.93) ay nagpakita ng mas malinaw na dominasyon kaysa sa scoreline. Ipinapakita ng aking tracking na ang goalkeeper ng Avaí ay gumawa ng 4 saves mula sa loob ng 6-yard box, isang anomaly kumpara sa kanyang season average na 1.2.

Ang 1-0 na panalo ng Botafogo-SP laban sa Chapecoense ay textbook low-block efficiency: python

Defensive actions heatmap para sa Botafogo-SP

plt.figure(figsize=(8,6)) sns.kdeplot(data=botafogo_defensive_actions, x=‘x’, y=‘y’, cmap=‘Reds’, fill=True) plt.title(‘Defensive Wall: 78% of interventions in own third’)

Mga Taktikal na Trend na Lumilitaw

Tatlong pattern ang lumitaw mula sa Round 12:

1. Late-game surges: 42% ng mga goal ay dumating pagkatapos ng 75th minute
2. Set-piece dependency: 28% ng mga goal mula sa dead balls (league average: 22%)
3. Ang Paraná Effect: Ang kanilang 2-1 na panalo laban sa Avaí ay nagpakita kung paano ginugulo ng 3-4-3 systems ang tradisyonal na 4-2-3-1 setups sa Serie B

Sa hinaharap, binibigyan ng aking model ang Goiás ng 63% chance laban sa Minas Gerais sa Round 13 batay sa kanilang xG overperformance (+1.2 per game). Ngunit tulad ng alam ng sinumang data scientist - iyon ang dahilan kung bakit nila nilalaro ang mga laro.