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(14/15시즌 ~ 팬데믹 발생 후 리그 재개 전까지의 기록 기준 기대득점(xG) 대비 초과달성률/미달률 순위)

2020년 4월 기사
https://www.infogol.net/en/blog/analysis/hit-or-miss-the-most-clinical-finishers-in-europe-142020


"기대득점(xG, expected Goals)"이란 간단히 말해 얼마나 득점하기 쉬운 기회였는가에 대한 평가값. xG값이 낮을수록 득점하기 어려운 기회이고, xG값이 클수록 득점하기 쉬운 기회. xG 메트릭은 선수 개인이 맞이한 여러번의 찬스에서 얼만큼의 골을 넣었어야만 했는지 보여주는 통계량. 따라서 위 표는 선수가 가졌던 기회와 그 난이도 대비 득점률이라는 의미. 손흥민 초과달성률 1위 ㄷㄷㄷ


* 예전에는 단순히 전환율(conversion rate, 전체 슈팅 수 대비 득점)만을 기준으로 평가를 했지만, 전환율은 상황적 맥락을 포함하지 못하는 한계가 있었음. 예컨대 뛰어난 전환율을 기록하는 선수일지라도 그 기록이 득점하기 쉬운 기회를 많이 제공받았기 때문일 수 있는 것. 이 한계를 극복하기 위해 고안된 게 기대득점(xG).
xG에 대한 더 자세한 설명은 이하 참조 (펨코 펌)


xG 는 무엇인가?

프리미어 리그에서 평균적으로 슈팅 9번 당 1골이 들어간다는 사실을 알고 있는가? 심지어 아주 명백한 득점 찬스 역시도 우리의 생각만큼 쉽게 득점으로 연결되진 않는다.
xG 는 찬스 하나하나를 평가하는 새로운 메트릭(metric) 이고 <이 기회에서 슈팅을 시도한 선수가 골을 넣었어야만 했는가?> 란 질문에 대답을 해주는 통계이다. 간단히 말하자면, xG 는 우리가 알고 있는 지식을 바탕으로 모든 슈팅의 퀄리티를 평가하는 방법이다. xG 값이 클수록 슈팅이 골로 연결될 가능성이 커지는 셈이다. 따라서 최대로 가질 수 있는 값 역시 1이다.


알고리즘의 원리는?

축구 데이터를 전문적으로 다루는 Opta는 300,000 회 이상의 슈팅을 분석하여 특정 지역, 특정 상황에서 시도되는 슈팅이 골로 연결되는 확률을 계산해냈다.
찬스의 퀄리티를 평가하는 요소들은 다음과 같다.

1. 골문과의 거리
2. 슈팅의 각도
3. 슈팅을 발로 시도하는가? 머리로 시도하는가?
4. 골키퍼와의 1:1 상황인가?
5. 어시스트의 유형은 무엇인가? (롱볼, 크로스, 스루볼, 컷백)
6. 어떤 상황에서 슈팅이 나왔는가? (오픈 플레이, 직접 프리킥, 코너킥 등...)
7. 리바운드 상황인가?
8. 상대 선수와의 경합에서 이긴 후 슈팅을 시도하는가?


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