Mye av tiden er alt vi ser under en hockeykamp målene, tiden, lagene og hvem som scoret. Det er imidlertid mye data bak dette som forteller historier om hvordan lag vinner, ikke bare hva de gjør. Analytics i hockey er ikke en trend; de er et skritt fremover. Lag er ivrige etter å vite hvor de feiler og hvor de lykkes, samt hvilke handlinger som fører til mål.
Mål og hjelpere pleide å gjøre folk glade. Hvor mange skudd ble tatt fra farlige steder, hvor mange sjanser ga vi motstanderne våre, hvor ofte holdt vi ballen, og hvor ofte gikk vi ut av forsvarssonen? Alt skal måles. Corsi og Fenwick illustrerer hvor mange skudd laget tok for og imot, og avslører hvem som besitter pucken og hvor mye plass de har. Du kan finne lignende analytiske tilnærminger brukt på forskjellige felt, selv i spillinnsikt på https://casinosanalyzer.co.nz/casino-bonuses/luxurycasino.com.
En annen nøkkelindikator, Expected Goals (xG), verdsetter muligheter i stedet for skudd.
Data lar et lag justere strategien sin fra «gå fremover og skyt» til «gå der sjansene er høyere, kontrollere territoriet, forsvare seg godt og holde farlige øyeblikk til et minimum».
Nøkkelindikatorer og hva de sier om det som måles
Det hjelper å vite hva eksperter ser på for å finne ut hvilken taktikk som vil fungere. Dette er de viktige stedene:
- Puckkontroll og en kant i territoriet. Å kontrollere spillet betyr mer enn bare å ha pucken. Det betyr å være i offensiv sone mer enn forsvarssonen. To mål viser hvor mange skudd som gjøres på mål for og mot et lag. Det viser at et lag er bedre når det tar flere skudd på det andre lagets mål enn det lar dem.
- Kvalitet på skudd og sjanser til å score. Hvert skudd er forskjellig. Et lag er ikke veldig bra hvis det skyter mye, men fra dårlige plasser eller lett stoppes. xG-beregningen forutsier hvor mange mål en gruppe skudd vil score.
- Går fra forsvar til angrep og tilbake gjennom nøytral. Overganger er hvor raskt og rent et lag forlater sin sone, hvor godt det kommer inn i det andre lagets sone, og hvor godt det kjører spillet i midtsonen. Denne typen informasjon lar deg finne «flaskehalser» i måten teamet er satt opp på.
- Hvor godt spesialgrupperinger (power play, penalty kill) fungerer. Jobbene endres avhengig av hvor mange personer som er på hvert lag. Ved å se på analyser kan du se hvor laget ditt taper mest og hvor det kan vinne.
- Idrettsutøveres trening og arbeidsbelastning. Sensorer i dagens systemer måler hastighet, akselerasjon, distanse og tretthet. Dette hjelper deg med å planlegge arbeidet, holde deg frisk og forberede deg på viktige sesongbegivenheter.
Et team som vet hvordan de skal bruke denne kunnskapen kan bygge en vinnende plan.
Hvordan data kan brukes til å lage gode planer
Vi vet nå hvilke tiltak som brukes, så la oss se på hvordan lag bruker dem for å få flere gevinster.
For det første viser studien at «vi kontrollerte» så vel som «vi kjempet». Et positivt Corsi/Fenwick-forhold betyr at et lag gjør flere streik enn det stopper. Vinn-flere lag har dette forholdet. Målet er å spille mer angrep og mindre forsvar.
Kvaliteten på bildene dine betyr mer enn kvantiteten. Anta at et lag skyter mye, men sjelden scorer. Da kan det fortsatt være vanskelig å oppnå gevinster. Lag som vinner prøver å gjøre gode spill, som skudd fra nært hold, lave vinkler og godt timede pasninger. I følge xG analytics vil vi ha flere sjanser hvis vi forbedrer hvordan vi går inn i soner og flytter spillere rundt. Det betyr at planen er god.
For det tredje endring og organisering. Hvis et lag mister pucken ofte når det forlater sonen og lar motstanderlaget angripe, kan det tape selv med pucken. Det avslører «utgangene våre er mindre rene» og «vi mister pucken oftere i den nøytrale sonen». Planen endres: forbedrede utganger, sterkere nøytrale soneoverganger og spillerretninger. Et lags «digitale tvilling» kan for eksempel brukes til å teste alternative mønstre og se hvordan skudd mot og tapte sjanser varierer.
For det fjerde unike hendelser. Mye av tiden hjelper kraftspillet og straffedrapet lagene til å vinne titler. Analytics viser dem hvor de ikke beskytter godt når de har lite bemanning og hva slags angrep fra motstanderne som gir dem mest problemer. Denne informasjonen hjelper dem med å sette opp en formasjon som fungerer bedre.
For det femte, spillerbelastning og hvor ferske de er. Lag som har spillere som er nær sitt beste nivå i stedet for de som er skadet eller utbrent vinner. Sensorer og datasporing hjelper ledere med å planlegge pauser, endringer og måter å forhindre at nøkkelspillere blir for trette, slik at de kan gjøre sitt beste.
Et virkelighetseksempel på hvordan en lærer kan handle
Se deg selv som trener for et lag. Du har informasjon: laget skyter mye, men gjennomsnittlig xG er lav fordi mange av skuddene kommer fra dårlige steder. Tallene viser at de gjør mange tabber utenfor sin sone. Hvordan bør jeg gå frem? Slik planlegger du:
- Reduser feil ved å inkludere midtsonehjelp i taktiske strategier for å gå inn i scoringssonen.
- Endre hvor skuddene kommer fra; i stedet for bare å slå langveisfra, angrip nærmere målet fra «farlige» steder.
- Sjekk hvem som spiller på power play. Dataene viser at når du er under en spiller, angriper motstanderen din oftere fra venstre side, så når du er nede for en spiller, endre laget eller strategien.
- Jobb med spillerne dine for å redusere arbeidsmengden deres. Tallene viser at lange løp uten endringer gjør laget tregere og øker antall turnovers. Kutt ned på erstatninger og få mest mulig ut av hviletiden.
- Overvåk besittelsesberegninger. Overvåk Corsi og Fenwick gjennom hvert skift og overfør spillere hvis spesifikke trioer eller paring mister areal eller kontroll.
Teamet vinner mer når disse tiltakene utføres konsekvent, ikke ved en tilfeldighet, men på grunn av en gjennomtenkt plan basert på data.
Viktige tips til fans og lag
Til slutt kan disse teknikkene hjelpe fans og lag med å forstå tallene:
Teamet bør samle inn et bredt spekter av data
ikke bare mål og assists, men også posisjoner, tid brukt i angreps-/forsvarssonen, inn-/utganger fra sonen, bytter, trøtthet. Uten dette er det vanskelig å bygge en strategi.
Analytics bør være innebygd
data skal ikke bare være rapporter; det bør påvirke trening, erstatninger og spillstrategi.
Ikke bare prøv å få «mange skudd»
Det er bedre å ha færre bedre skudd. Hvordan du vinner er å holde sonen din under kontroll, plassere deg selv godt og gjøre så få feil som mulig.
Folk bør ta hensyn til spesiallagene
Power plays og penalty kills avgjør mange viktige kamper.
Fans, ikke bare se på mål og hjelpere. Se også på skuddforsøk, hvem som har pucken, og hvor det blir skudd. Dette vil hjelpe deg å forstå spillet bedre.
Situasjonen er veldig viktig
Corsi og Fenwick er nyttige mål, men poengsum, spilletid og kontekst betyr noe. Hvis laget er foran, kan det hende de ikke angriper like sterkt. Analyser uten kontekst kan være unøyaktige.
Sist men ikke minst blir teknologien enklere å bruke. Analytics kan brukes av team på alle nivåer, fra kameraer på isen til verktøy for å visualisere data. Dette lar mindre velstående lag ta igjen sine mer velstående konkurrenter.
Konklusjon
Hockeyanalyse interesserer analytikere. Analytics kan også forbedre spillbevissthet og kontroll. Det hjelper et lag med å identifisere svakheter, øke styrker, tilpasse seg nye motstandere, maksimere ressursene og vinne.
Moderne hockeymestere er smartere med data så vel som fysisk overlegne. Den største utfordringen med å vinne strategi er å kontrollere pucken og sonene, produsere effektive skudd, bevege seg ut av sonene, gjøre utmerkede overganger og gi alle nok arbeid. Analytics knytter det hele sammen.
