Cartographier les performances d’équipes et de joueurs

Dans la continuité du rapport/dashboard de match que j’avais créé récemment, j’ai fait des codes sur Python permettant de visualiser d’une part les performances des deux équipes lors d’un match donné, et d’autre part, les performances d’un joueur spécifique durant une certaine période (c’est-à-dire sur plusieurs matchs). Les données proviennent d’Opta, via WhoScored.

Les équipes et matchs spécifiques

Si le dashboard de match donne une vue d’ensemble synthétique, ces cartes/visualisations permettent d’approfondir l’analyse en se focalisant sur une visualisation à la fois. On peut alors examiner précisément les zones occupées par une équipe, les réseaux de passes, les localisations et orientations des passes visant des zones dangereuses (dernier tiers, zone de réparation), etc…

Visualiser des tendances de jeu individuelles au cours d’une série de matchs

Pour l’analyse et le scouting de joueurs spécifiques, il est toujours nécessaire à la fois de consulter des rapports statistiques (comme par exemple sur FBref) et d’observer le joueur par la vidéo (clips et matchs), mais la cartographie et visualisation est également bénéfique. En effet, cet outil fait en quelque sorte l’intermédiaire entre l’observation et l’analyse statistique, en représentant graphiquement/visuellement les tendances, habitudes et performances d’un joueur donné. On peut certes s’intéresser à une performance lors d’un seul match, mais on peut mieux cerner les caractéristiques et les habitudes de jeu d’un joueur en élargissant l’échantillon – c’est-à-dire en utilisant des données sur plusieurs matches.