隨著現代足球進入「大數據時代」，越來越多教練、分析師開始依賴數據來輔助決策。無論是評估球員表現、制定比賽戰術，還是預測未來走勢，足球數據分析都扮演著重要角色。本文將深入講解如何全方位地收集、處理和應用足球數據，幫助讀者掌握從原始資料到實際決策的完整流程。
數據的種類
足球領域涵蓋多種數據類型，每種都有其用途和價值。了解這些數據種類有助於我們針對不同需求選擇合適的指標。例如，AIP系統（足球預測系統）在進行預測時，會使用包括球員表現指標（如進球率、助攻數據）、球隊整體戰術指標（如控球率、壓迫指數PPDA）以及比賽進階數據（如預期進球xG）等多維度數據，以提升預測準確性與可靠度：
球員個人數據：反映球員個體的身體與技術狀況。例如速度、耐力等身體素質指標，傳球成功率、射門命中率、盤帶過人氣數等技術表現，以及防守攔截次數、戰術紀律等執行力指標。這些數據可用於全面評估球員能力，發現其優勢與不足。
比賽數據：描述單場比賽中發生的事件和結果，包括進球、助攻、射門次數、射正率、傳球次數與成功率、搶斷與攔截、犯規與紅黃牌，以及球員跑動距離等體能數據。進階的比賽數據還包含進階統計，例如預期進球（Expected Goals, xG）用於量化射門機會品質，預期助攻（Expected Assists, xA）衡量關鍵傳球的威脅性等。這些比賽數據幫助我們客觀分析比賽走勢和球隊表現。
球隊戰術數據：反映整支球隊在戰術層面的表現，包括常用陣型（如4-3-3或3-5-2）、控球率、傳球方向分佈，進攻與防守策略成效等指標。例如每場比賽球隊的平均PPDA值（每防守行動允許的傳球次數）可衡量壓迫逼搶的強度，防線高度和緊縮程度則影響越位戰術效果。這些數據讓分析師理解球隊風格（例如高位逼搶還是防守反擊）以及教練戰術安排的成效。
其他指標：有些關鍵因素難以直接從技術統計中獲得，但同樣影響比賽結果。例如球員受傷風險可以透過過去傷病記錄、比賽上場時間和訓練負荷來預測，藉此調整訓練計畫以避免傷病。心理因素則更難量化，但可透過間接數據觀察，例如球員在壓力情境下的表現波動、關鍵比賽的穩定度。這些「隱性」指標需要與傳統數據結合，才能全面描繪球員和球隊狀態。
以上數據種類從不同角度刻畫了足球比賽。全面掌握這些資料，有助於我們在後續的分析中進行更精準的評估和決策。
數據來源
獲取高品質的足球數據是開展分析的第一步。我們可以透過免費的公開資料或付費的商業數據源來取得所需資訊。例如，AIP系統結合了多種來源，如公開數據平台的爬蟲數據和付費服務商提供的實時賽事數據，以達成最佳的分析效果。
網頁爬蟲（Web Scraping）
互聯網上有大量免費的足球數據，可以利用網頁爬蟲技術自動蒐集。例如知名的統計網站 WhoScored 和 FBref 提供各大聯賽和球員的詳細數據（進球、助攻、射門、傳球等），以及進階指標如射門熱區、xG等。透過撰寫爬蟲程式，可定期抓取這些網站的資料並儲存下來進行分析。此外，官方數據也是重要來源：許多聯賽官方或球隊官網會發布比賽報告、技術統計表，以及賽後分析文章，這些內容都蘊含可整理的數據。還有一些愛好者社群分享的開源資料，例如在 Kaggle 等平臺上，就有人整理歷年比賽結果、球員轉會資訊等數據集供大家下載。
使用網頁爬蟲時需要注意合法性與數據品質。首先，確保目標網站允許資料擷取（遵守robots協議和網站服務條款），避免觸犯版權或使用條款。其次，抓取後的資料可能存在錯誤或不完整，需要進一步清理（這部分在後續章節詳述）。總之，網頁爬蟲提供了獲取免費數據的途徑，但也需要投入時間驗證數據的可靠性。
收費數據來源
對於職業球隊和高階分析師而言，付費數據服務提供更全面和精細的資訊。目前市面上有多家知名的足球數據供應商，如 Opta、StatsBomb、Wyscout、InStat 等等。這些供應商由專業分析團隊透過觀察影片或追蹤技術，手動或自動地記錄每場比賽的上千個事件，涵蓋傳球路線、每次一對一對抗結果、戰術執行細節等。付費數據通常以API或資料庫形式提供，方便用戶快速查詢和調用。
相比免費網站，付費數據源有幾個明顯優勢：高可靠度（由專業人員審核，錯誤較少）、高完整度（涵蓋較低級別聯賽、青年賽事甚至訓練數據）、高即時性（有些提供賽事進行中的即時數據反饋），以及專業支援（可取得技術支援和定制服務）。例如，Opta 提供詳細的球員傳球、射門、跑動等統計，Wyscout 則結合了影片剪輯與數據，方便球探觀察球員每個動作細節。這些豐富的數據可以讓教練團隊和分析師進行深入的戰術研究和球員評估。然而，成本也是考量因素，中小型球隊可能無力負擔高昂的訂閱費用，需要在預算與需求間取得平衡。
總而言之，數據來源的選擇取決於資源和目的：業餘可以透過爬蟲收集免費數據進行分析練習，而專業團隊通常會投資付費數據以獲取競爭優勢。
數據處理與清理
拿到原始數據後，往往會發現資料中存在各種雜訊與異常。為了保證後續分析的準確性，我們需要對數據進行清理處理，並將其組織為易於分析的結構。這一步驟包括識別並處理缺失值、異常值，將數據正規化，以及建立合理的數據結構。
數據清理技術
處理缺失值：真實世界的數據難免有缺漏。例如某場比賽可能缺少部分球員的跑動距離統計，或某些年份的球員傷病記錄殘缺不全。對於這些缺失值，可以選擇刪除含缺失的資料列（如果缺失比例很小），或使用適當的方法填補（如以平均值/中位數代替，或基於相似球員的數據預測填補）。選擇方法時需謹慎，確保不會引入額外偏差。
剔除異常值：異常值通常是遠離正常範圍的數據點，可能由記錄錯誤或特殊情況導致。比如某場比賽統計顯示球員跑動距離高達20公里，明顯超出常理（一般球員每場跑動約10-13公里）。我們需要檢查這類數據點，確認其真偽。如果是錯誤記錄，應將其移除或更正；若是極端但真實的表現（例如雙方加時馬拉松大戰中的跑動數據），則可視情況保留或在分析時單獨看待。剔除異常值有助於防止極端數據對平均值等統計結果造成不恰當的影響。
數據正規化：由於比賽和球員情況各異，直接比較原始數據可能不公平。我們需要將數據轉換到可比的尺度上。例如，將球員的統計按出場時間標準化是常見做法——即計算每90分鐘的數據，以平衡不同出場時間帶來的影響。舉例而言，某賽季孫興慜、普基和馬赫雷斯各進了11球，但因上場時間不同，他們換算成每90分鐘進球率分別約為0.4、0.34和0.51球。這種轉換讓我們更直觀地比較球員效率。同樣地，我們也會將球隊數據按每場比賽、每次控球權等進行正規化。此外，不同資料源採用的度量單位可能不同（例如碼與米），需要統一換算。正規化確保分析結果具有可比性和意義。
資料一致性與整合：清理過程中還要確保各張資料表之間的一致性。這包括統一球員和球隊的名字或ID（例如“Manchester United”與“Man Utd”需要對齊為同一標識），確保時間序列數據的頻率一致（例如每場比賽為一筆紀錄），以及將相關數據表進行合併。例如，我們可能有一張球員身體素質表和一張技術統計表，透過球員ID將兩者合併，可以同時分析球員的身高體重與其技術表現間的關聯。數據整合能夠讓我們從多角度同時觀察，挖掘更深層的資訊。
透過上述清理步驟，我們可以將原始資料轉化為干淨且一致的數據集，為後續分析打下堅實基礎。值得強調的是，數據清理往往是耗時的，但這一步對於確保分析可信度極為關鍵。
數據結構化
在清理完畢後，還需要將數據組織成可分析的結構。良好的數據結構可以讓我們更方便地篩選、聚合和建模。以下是常見的數據結構化方式：
關係型數據庫或資料表：將資料存入Database的Table中，例如建立「Player」（存放球員個人資訊和賽季平均數據）、「Match」（存放每場比賽的數據）、「Event」表（存放每場比賽中每次關鍵事件，如射門、進球、犯規的細節）等。通過鍵值（如Player_ID、Match_ID）將這些表關聯起來。我們可以很方便地查詢某球員在某場比賽的所有事件，或匯總統計整個賽季球隊的數據。這種結構化方式特別適合大規模數據和複雜查詢，並且利於與SQL等查詢語言配合使用。
時間序列與累積資料：有些分析關注隨時間變化的趨勢，此時可以將數據整理為時間序列格式。例如建立每輪聯賽後球隊積分的時間序列，以分析球隊表現趨勢；或每週球員訓練負荷與疲勞指數的時間序列，用於監測球員狀態。時間序列資料要求時間點的一致性與連續性，需要處理好日期格式和時區問題。在分析時，可以計算移動平均、趨勢線等來平滑短期波動，找出長期規律。
嵌套結構或JSON：對於一些複雜的數據（例如比賽中的每次事件都有多維資訊：時間、球員、事件類型、事件坐標等），可考慮以JSON或嵌套物件形式存儲。這在NoSQL資料庫或直接處理原始事件資料時常用。但在進行統計匯總前，通常會將其轉換為表格形式（例如「事件清單」展開為每行一事件），以便計算總數和各類指標。
結構化數據時還應考慮存取便利性與性能。對於小型專案，CSV檔或Excel表格就足夠；但大型專案可能需要Database或Cloud Storage來管理。此外，要為未來的分析預留空間——也就是盡量使數據架構具有擴充性，以便日後加入新的聯賽、賽季或新的指標時，不需要推翻重來。
經過清理和結構化，我們就擁有了一套乾淨且組織良好的足球數據。接下來，我們可以著手進行豐富的分析和應用。
分析與應用
有了高品質的數據後，我們便可以展開各種分析，將數據轉化為實際的洞見（insights）。在足球領域，數據分析的應用相當廣泛，以下重點介紹三個主要方向：球員評估與潛力發掘、球隊戰術分析與決策支持，以及預測模型的建立與應用。
球員評估與潛力發掘
透過數據分析來評估球員表現與發掘潛力，已成為各大球隊招募和培養人才的關鍵手段之一。傳統上球探依靠肉眼觀察和經驗判斷球員，但這往往帶有主觀偏見。現在，結合客觀數據可以對球員有更全面、公正的評估。
綜合能力評估：利用球員個人數據和比賽數據，我們可以為每位球員建立「數據檔案」。其中包含其技術指標（如傳球成功率、場均關鍵傳球）、進攻指標（如場均進球、助攻、射正次數）、防守指標（如攔截、搶斷次數），以及體能指標（跑動距離、高強度沖刺次數）等。透過對比這些數據，可以直觀了解球員在各方面的表現水準。例如，一名中場球員若傳球成功率和場均關鍵傳球都名列前茅，而攔截搶斷數據相對平庸，可能表示其進攻組織能力優異但防守覆蓋不足。再比如，前鋒球員除了看進球數，也需要參考他的xG數值和射門轉化率，了解他是射術精湛還是機會主義型的射手。現代球隊在分析球員時，經常參考多種先進指標，如傳球成功率、預期進球（xG）、防守對抗勝率、推進帶球距離等，以全面掌握球員優勢與弱點。透過雷達圖、百分位排名等可視化方式，教練和球探能迅速洞察球員相對於聯盟平均水準的表現。
潛力發掘與球探招聘：數據不僅用於評估現有球星，也用來挖掘被低估的潛力球員。所謂「Moneyball」式的數據選材在足球界越來越普遍——球隊尋找那些傳統肉眼可能忽略，但數據表現出色且身價相對低廉的球員。許多俱樂部建立了數據篩選系統，掃描全球各聯賽的球員數據以發現目標。例如，英超的賓福特便以數據招募聞名。他們曾利用數據發現法乙球隊聖伊天的年輕前鋒尼爾·莫派（Neal Maupay）每90分鐘的預期進球數據異常出色，因而低價將其簽下。結果莫派在兩個賽季內為賓福特攻入41球，隨後高價轉會升級，為球隊帶來了豐厚收益。再例如，白禮頓近年來透過分析南美聯賽數據，發掘了厄瓜多爾的中場新星莫伊塞斯·凱塞多（Moisés Caicedo）以及阿根廷的麥卡利斯特（Alexis Mac Allister），他們在防守對抗和推進傳球等數據上表現突出，證明有能力適應英超的高強度比賽。這些案例顯示，透過數據可以拓寬球探視野，在全球範圍內發現那些潛在的寶石球員。
球員成長與預測：數據也能幫助預測球員的成長曲線。透過分析球員過去數季的表現走勢，以及同年齡段球員的典型發展數據模式，我們可以對其未來幾年的進步做出預估。例如，建立一個模型輸入球員20歲時的各項數據，參照歷史上大量球員的發展情況，預測他在25歲時可能達到的水準。這類潛力預測模型能夠輔助球隊決定哪些年輕球員值得長期培養或提前續約。當然，球員的成長還受傷病、心理等多重因素影響，模型預測只是提供概率上的參考，仍需結合教練團隊的觀察進行判斷。
通過上述方式，數據分析讓球員評估更加科學化和精準化。它既能幫助球隊發掘明日之星，也能避免在轉會市場上因盲目跟風而支付溢價。同時，數據也為球員本人提供了反饋依據，讓他們了解自己在哪些方面需要努力提高。
球隊戰術分析與數據輔助決策
足球數據分析的另一大應用，是幫助教練組分析球隊戰術表現並輔助比賽決策。過去教練主要依靠比賽影片和經驗來調整戰術，如今數據提供了客觀量化的視角，讓戰術分析更具依據。
首先，在對手研究方面，分析師可以利用對手球隊的數據找出其戰術模式和弱點。例如，一支球隊的傳球網絡圖、控球率趨勢、進攻區域分布等數據能揭示其偏好的進攻路線（是走邊路傳中還是中路滲透？）、節奏快慢（喜歡快速反擊或耐心倒腳？）等。同時，防守數據如對手的攔截、搶斷、犯規數量以及PPDA值可以展現其壓迫風格和防線緊密程度。透過這些資訊，教練可以在賽前制定針對性的戰術方案，例如針對壓迫積極的球隊採取更快的出球，或利用對手防線站位偏高的弱點打身後空當。
其次，在自身球隊分析方面，數據能幫助教練評估戰術執行效果。例如，透過比對不同陣型下球隊的各項數據表現（進球率、失球率、射門數等），可以判斷哪種陣型更適合目前球員特質。若數據顯示某陣型下球隊場均進球顯著增加且失球不變，教練可能會傾向採用該陣型。再比如，球隊在不同戰術策略下（高位逼搶 vs 龜縮防守）的防守數據差異，可以幫助決定對強隊時是否改變策略。此外，個別球員的戰術數據（如熱區圖、傳球串聯次數）也能顯示他們在體系中的作用，方便教練調整首發和站位。數據分析還可以回答一些具體問題，例如「我們的進攻是否過於依賴某一路徑？」如果數據顯示80%的進攻來自左路，那這可能是戰術過度傾斜，需要調整。透過數據，教練組可以更清晰地了解球隊優勢在哪、問題出在哪。
第三，臨場決策與賽後復盤也越來越多地運用數據。在比賽進行中，若有即時數據支援，教練可以根據現場統計（例如跑動距離、對抗成功率、對手傳球成功率下降等）來決定是否進行換人或戰術調整。例如實時GPS數據若顯示中場球員A的跑動距離已大幅下降且對抗成功率變低，這可能是他體能下降的信號，教練可提前將其替換下場。又或者數據顯示對手某球員此役在左路突破成功率極高，教練可針對性調整防守部署。賽後，分析團隊會結合比賽數據進行復盤，找出關鍵勝負手。例如比對我們預期的戰術計畫與實際數據的差異，檢討戰術執行力；或者分析失球時的數據特徵（如對手在我們哪個區域射門成功）以改進防守。這種數據驅動的復盤讓改進建議更有理有據。
綜上所述，數據分析已經融入從賽前準備、賽中決策到賽後檢討的各個環節。透過數據，教練和分析師能夠更精確地識別對手模式、優化本隊戰術佈局，並以客觀證據支援臨場決策。當然，最終戰術決策仍需結合豐富的經驗與直覺，但數據無疑為教練團隊提供了強大的第二套眼睛，幫助他們更有信心地做出選擇。
預測模型的應用
除了描述和診斷過去的表現，足球數據也被廣泛用於預測未來。透過機器學習和統計模型，我們可以基於歷史數據訓練出各種預測模型，用於預測比賽結果、聯賽走勢甚至球員的未來表現。我們的AIP系統正是採用此類方法，透過整合歷史數據（如進球數據、攻防表現、預期進球xG等），建立穩健的機器學習模型，也有定期於比賽前發佈賽前預測到Facebook專頁，提供可靠的參考資訊，從而做出更具依據的決策。
比賽結果預測：這是最常見的應用之一。模型會使用大量歷史比賽數據作為訓練集，包括兩隊賽前的各種指標：如近期戰績（連勝/連敗走勢）、攻防數據（場均進失球、射門數、控球率）、主客場表現，以及雙方交鋒記錄等等。更先進的模型還可能加入投注賠率（暗含市場對比賽的預期）或球員傷停情況等資訊。通過機器學習演算法（如邏輯迴歸、隨機森林，甚至神經網絡），模型學習這些特徵與比賽結果（勝平負）之間的關聯，從而對新比賽給出預測概率。例如，一個訓練良好的模型可以輸出「主隊勝率45%，平局30%，客隊勝率25%」之類的預測。值得注意的是，比賽結果有相當的隨機性，再優秀的模型也無法保證百分之百準確。然而，透過不斷引入更多特徵（比如天氣、裁判判罰傾向等）並優化演算法，預測的準確度在逐步提升。
球員表現與傷病預測：除了比賽勝負，我們也可預測個體球員的未來表現。例如利用迴歸模型預測前鋒下個賽季的進球數，或預測門將的撲救成功率。這類模型會用球員的歷史數據（過往賽季的各項數據指標）以及年齡、傷病史等作為輸入，學習它們與未來表現的關係。另外一個重要領域是傷病風險預測。透過結合比賽和訓練時收集的體能數據（如每週累積跑動距離、高強度跑動次數）、恢復指標（如心率變異、睡眠質量）等，建立模型評估球員受傷的概率。如果模型發現某球員的疲勞指標持續偏高且訓練負荷過重，則會發出風險預警，提醒教練組做出調整（如安排休息或降低強度）。頂級球隊非常重視這方面的工作，希望藉此預防傷病並保持球員狀態在長賽季中的穩定。
其他預測：隨著AI技術的發展，越來越多新型預測應用出現。例如，比賽中的事件預測（哪分鐘可能進球、哪位球員可能拿牌），戰術趨勢預測（比賽後段對手是否改變陣型），甚至球員轉會價值預測（根據球員數據和市場行情預測其潛在轉會費）。這些應用有些還處於研究或試驗階段，但展現了數據的廣闊前景。
總的來說，預測模型將足球分析帶入了一個前瞻性的層面，幫助我們針對預測做出準備。不論是比賽策略制定還是球隊長期規劃，這些模型提供的預測信息都可作為決策參考。然而，在依賴模型時也要保持謹慎——預測畢竟是概率性的，永遠存在不確定性。因此最明智的做法是將預測與經驗相結合，兩者互補以提高判斷的穩健性。
挑戰與未來發展
儘管足球數據分析的技術和應用日新月異，我們在實踐中仍面臨不少挑戰，同時也期待著未來的進一步突破。在結束本教程之前，我們來討論當前的幾項挑戰以及未來可能的發展趨勢。
目前足球數據分析的挑戰
數據偏差與上下文不足：數據本身是對現實的抽象，如果解讀不當會產生誤導。不同聯賽、不同球風產生的數據很難直接比較。例如在高強度聯賽（如英超）拿到的傳球成功率可能普遍偏低，而在節奏較慢的聯賽該數據偏高。若不考慮上下文就比較，容易錯判球員能力。
成本與技術門檻：前面提到，高級數據來源和專業分析工具往往價格不菲，中小球隊或普通分析人士可能無法負擔。此外，深入的數據分析需要跨領域的知識，包括程式設計、數據科學和對足球的深刻理解。這對人才的要求較高。這也是AIP系統收費的原因，因為系統整合了高成本的數據來源與專業分析技術，為用戶提供更精準、更可靠的分析結果。
總結而言，足球數據分析正處於持續演進中。雖然道路上有挑戰，但科技的進步和理念的更新正在逐步化解這些障礙。我們有理由相信，未來的足球將更加充分地融合數據與智慧：比賽場上，數據驅動的決策將帶來更精彩紛呈的對抗；球隊管理上，科學的數據應用將打造更健康高效的團隊；而對於大眾而言，利用數據在足球博彩上為資產增值，成為一個切實可行的新途徑。
希望通過本篇教程，讀者對如何全方位地訓練和運用足球數據有了清晰的認識，並能將所學應用於實踐。如對AIP系統有興趣，可以在Facebook專頁聯絡客服。
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