Необходимые инструменты для анализа хоккейных матчей КХЛ и НХЛ
Для системного подхода к анализу хоккейных матчей важно использовать инструменты, которые позволяют собирать, обрабатывать и визуализировать данные. В первую очередь необходим доступ к статистическим базам данных. Для НХЛ это NHL.com, MoneyPuck, Natural Stat Trick и HockeyViz. Для КХЛ — khl.ru, InStat Hockey и IceStat. Эти платформы предоставляют расширенную аналитику: от количества бросков до показателей владения шайбой.
Кроме сайтов, полезно использовать программы для анализа данных. Microsoft Excel подходит для базовой обработки, но если нужен продвинутый уровень, стоит применять Python с библиотеками `pandas`, `numpy`, `matplotlib`, а также Tableau для визуализации. Для автоматизации сбора статистики удобно использовать `BeautifulSoup` или `Selenium`.
Сравнивая инструменты, можно сказать, что открытые источники вроде NHL.com удобны для новичков, а специализированные библиотеки Python — для тех, кто стремится к глубокой аналитике и автоматизации процесса.
---
Подготовка данных и выбор метрик
Перед тем как приступить к анализу, необходимо определить, какие именно метрики будут использоваться. В последние три года (2022–2024 гг.) в НХЛ и КХЛ наибольшую аналитическую ценность приобрели следующие показатели:
- Corsi For/Against (CF/CA) — количество бросков в створ с учетом заблокированных
- Expected Goals (xG) — модель ожидаемых голов
- PDO — сумма коэффициентов реализации и сейвов (показывает удачливость)
- Zone Starts — распределение вбрасываний по зонам
- High Danger Chances (HDC) — количество опасных моментов
За период с 2022 по 2024 год, средний показатель xG в НХЛ повысился с 2.78 до 3.12, в то время как в КХЛ он остался стабилен около 2.65. Это говорит о том, что в НХЛ увеличился темп и количество опасных атак, особенно после возвращения болельщиков на трибуны в постпандемийный период.
---
Пошаговый процесс анализа матча
1. Сбор данных
Скачайте данные с официальных сайтов. Например, на NHL.com можно получить CSV-файл с игровыми событиями. Для КХЛ можно использовать API khl.ru (неофициальный, но работает стабильно).
2. Очистка и структурирование
С помощью Excel или Python удалите дубликаты, проверьте формат временных меток, объедините данные по периодам. Это особенно важно при анализе live-данных.
3. Расчет ключевых показателей
Рассчитайте xG, CF, HDCF, используя готовые библиотеки или собственные формулы. Например, в Python можно использовать `xG_model.fit()` для оценки ожидаемых голов по координатам бросков.
4. Сравнительный анализ команд
Сравните соперников по метрикам. Если одна из команд имеет высокий CF% (выше 55%) и при этом низкий PDO (менее 98), это может говорить о недооцененной команде, которую стоит учитывать при прогнозировании.
5. Визуализация
Постройте графики: тепловые карты бросков, тренды xG за последние игры, распределение владения. В Tableau это делается через drag-and-drop, в Python — через `seaborn.heatmap()`.
6. Интерпретация и выводы
На основе данных сделайте вывод: кто контролировал матч, были ли закономерными заброшенные шайбы, какие игроки повлияли на игру больше всего.
---
Скриншоты шагов
1. Импорт данных в Python:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv("nhl_game_events.csv")
df.head()
```
_(Вывод: первые строки таблицы с игровыми событиями)_
2. Построение тепловой карты бросков:
```python
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.kdeplot(data=df[df['event'] == 'SHOT'], x="x_coord", y="y_coord", cmap="Reds", fill=True)
plt.title("Тепловая карта бросков")
plt.show()
```
3. Расчет PDO:
```python
team_shooting_pct = df[df['event'] == 'GOAL'].shape[0] / df[df['event'].isin(['SHOT', 'GOAL'])].shape[0]
team_save_pct = 1 - (goals_against / shots_against)
pdo = (team_shooting_pct + team_save_pct) * 1000
print(f"PDO: {pdo}")
```
---
Устранение неполадок при анализе
Анализ может столкнуться с рядом технических и методологических проблем. Например, ошибки в координатах бросков — частая проблема при работе с данными КХЛ, где координаты могут быть неполными или отсутствовать. Решение: использовать медианные значения или фильтровать такие записи.
При работе с Python возможны ошибки типа KeyError или ValueError при неправильном чтении CSV. Убедитесь, что названия столбцов соответствуют действительности, выполните `df.columns` для проверки.
Если Tableau не отображает данные корректно, проверьте типы данных. Часто проблемы возникают из-за того, что числовые значения импортируются как строки. Преобразуйте их вручную до загрузки.
---
Заключение
Анализ хоккейных матчей — это не просто просмотр статистики, а глубокое понимание контекста игры. За последние три года НХЛ демонстрирует рост атакующей активности, в то время как КХЛ сохраняет более оборонительный стиль. Использование современных метрик и инструментов позволяет не только понять, что произошло на льду, но и предсказать поведение команд в дальнейшем. При системном подходе и регулярной практике аналитика становится мощным инструментом для тренеров, скаутов и даже бетторов.