یامال کی محدود حملہ آور صلاحیتیں

1.53K

یامال کے ایک جہتی حملے کے پیچھے کا ڈیٹا

میرے حالیہ Python اسکرپٹ (import pandas as pd; yamal_data = pd.read_csv(‘yamal_2024.csv’)) کے مطابق، اعداد و شمار ان شکوک کی تصدیق کرتے ہیں جو لوگ خاموشی سے کہتے ہیں: لامین یامال اپنے 73% حملے اکیلے ڈریبلنگ کے ذریعے مکمل کرتا ہے - یہ لا ماسیا گریجویٹس میں بھی ایک غیر معمولی بات ہے۔

جب ڈیفینڈرز کوڈ توڑ دیتے ہیں

پچھلے اتوار کے میچ میں اتھلیٹک کلب کے خلاف بات چیت کرنا دلچسپ تھا۔ پرتگال کے نیلسن سیمیدو، جو اس سیزن میں 82% ٹیکل کی کامیابی کی شرح رکھتے ہیں، نے تنگ مارکنگ کا مظاہرہ کیا:

یامال کو وائیڈ پوزیشن پر مجبور کیا (اسے کم پیداواری 15-گز راستے میں دھکیل دیا)
زونل پوزیشننگ کا استعمال کرتے ہوئے پاسنگ لینز کو بند کر دیا (دیکھیں Fig.1)
ناگزیر قدم کو پیشگی جان لیا (اور اوسطاً ہر 2.3 ڈریبلز پر ایسا ہوتا ہے)

python

گرمی کا نقشہ جو تنگ مارکنگ میں یامال کی xG کو ظاہر کرتا ہے

sns.kdeplot(data=yamal_data, x=‘field_position’, y=‘xG’, hue=‘defender_pressure’) plt.title(‘دباؤ میں یامال کی کارکردگی’)

میسی کا خاکہ

عظیم ترین فارورڈز جسمانی صلاحیتوں سے آگے بڑھتے ہیں۔ میسی کے کیریئر پر غور کریں:

عمر	ڈریبلز/90	کلیدی پاس/90
17	8.7	1.2
22	5.1	2.9
30	3.4	3.7

یہ عددی ترقی نے اسے اجازت دی کہ وہ تب بھی غالب رہے جب دفاعی کھلاڑیوں نے اس کی ڈریبلنگ ‘حل’ کر لی تھی۔ یامال کو درج ذیل چیزیں تیار کرنی چاہئیں:

بال سے دور حرکت (اس کی موجودہ سپرنٹس/90 ویجرز کی سب سے کم چوتھائی میں شامل ہے)
پاسنگ مجموعے (صرف 12% حملوں میں دیوار پاس شامل ہوتا ہے)
شوٹنگ کی تبدیلی (87% شاٹس پینلٹی آرک کے اندر بائیں پیر سے آتے ہیں)

میرا پیش گوئی ماڈل بتاتا ہے کہ اگر یامال ان رجحانات کو عمر 19 سے آگے برقرار رکھتا ہے تو اس کے ایلیٹ فارورڈ بننے کی صرف 28% امکان ہے۔

1.85K

933

QuantumJump_FC

لائکس：22.69K فینز：2.74K

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.

مشہور تبصرہ (11)

SiningMayamang

1 مہینہ پہلے

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

999

Статистик_Футбол

1 مہینہ پہلے

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 مہینہ پہلے

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?

377

นักวิเคราะห์ข้อมูล

1 مہینہ پہلے

ข้อมูลไม่โกหก!

จากสถิติแล้ว ยามัลทำ 73% ของการบุกด้วยการเลี้ยงเดี่ยว แบบนี้ถ้าคู่แข่งจับทางได้เมื่อไหร่ก็จบแน่ๆ! 😅

ปัญหาของนักเตะวัยรุ่น

ดูตัวอย่างเซเมโดปิดกั้นยามัลแล้วขนลุก! เขาแค่ผลักยามัลไปด้านข้าง + ปิดช่องส่งบอล แค่นี้ก็ทำให้ประสิทธิภาพการบุกลดฮวบแล้ว

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

डेटा_गुरु

1 مہینہ پہلے

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?

731

桜予測師

1 مہینہ پہلے

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～

327

DalisayHoops

1 مہینہ پہلے

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!

555

СтатистикВдинамике

1 مہینہ پہلے

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? 😏

578

StatFootGénie

1 مہینہ پہلے

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

636

データ桜おばさん

1 مہینہ پہلے

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！

548

डेटा_जादूगर

1 مہینہ پہلے

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!).