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足球|数说足球：以拜仁为例 通过大数据模型分析引援契合度( 三 )


第三个公共因子F3在X2（出场时间） ， X7（传球） ， X9（抢断） ， X14（解围）这4个变量上的载荷值比较大 ， 上述指标是防守球员的核心指标 ， 表示球员的拦截和防守能力 ， 将其命名为防守拦截因子 。第三个公共因子对全部开始变量的方差贡献率为10.689% ， 为次重点考虑方面 ， 主要原因是拜仁的高位逼抢战术几乎平均于每个位置 。
第四个公共因子F4在X1（身高） ， X4（黄牌） ， X11（犯规）这3个变量的载荷值比较大 ， 上述指标为球员身体与比赛风格的核心指标 。表示球员在比赛中的踢球习惯与风格 ， 将其命名为风格因子 。第四个公共因子对全部开始变量的方差贡献率为7.359% ， 为最后考虑方面 。毕竟 ， 拜仁不是弱队 ， 战术犯规在弗里克接手后绝大多数时间内几乎无用 。
通过因子分析 ， 将14个指标变量降维成4个公共因子 ， 如表4（因子命名结果）所示：
（因子命名结果）
根据因子载荷矩阵写出F1 ， F2 ， F3的因子得分表达式为：
F1=-0.678X1+0.266X2+0.134X3-0.406X4+0.735X5+0.477X6+0.417X7+0.878X8-0.199X9+0,.025X10-0.150X11+0.562X12+0.900X13-0.587X14；
F2=-0.048X1-0.001X2+0.921X3-0.359X4+0.322X5+0.760X6-0.351X7+0.029X8-0.365X9+0.843X10+0.181X11-0.095X12+0.246X13-0.227X14；
F3=0.088X1+0.928X2-0.188X3-0.062X4+0.166X5-0.096X6+0.730X7+0.120X8+0.734X
9-0.286X10+0.017X11+0.357X12+0.143X13+0.554X14；
F4=0.208X1-0.017X2-0.062X3+0.627X4-0.085X5-0.035X6-0.034X7-0.054X8+0.112X9
+0.093X10+0.856X11+0.538X12-0.082X13+0.083X14；
最后由各个因子方差贡献率占4个因子方差贡献率的比重作为权重进行加权汇总 ， 得到各个球员的综合得分F ， 即：
F=（28.275×F1+19.861×F2+18.344×F3+10.781×F4）/77.261
因子分析结论
代入各式子 ， 得到各个球员的综合评价的指标F的得分 ， 以这个综合得分大小排序 ， 就可以得到球员适合拜仁的素质排名 ， 如表5（素质因子得分 ， 排名结果）：
足球|数说足球：以拜仁为例 通过大数据模型分析引援契合度
文章图片

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（素质因子得分 ， 排名结果）
根据各个球员的因子得分 ， 排名结果得出以下结论：
上表中4个公共因子得分和因子综合得分越大 ， 说明球员的助攻能力 ， 得分能力 ， 防守能力和风格优势越高 ， 综合竞争越强 。从综合得分看来 ， 哈弗茨、范德贝克、布罗佐维奇、乌帕梅卡诺这4名球员在平均水平之上 ， 其他在平均水平之下 。结合拜仁现有阵型配置考虑 ， 范德贝克应该是最适合拜仁引援对象 。（注：本文不进行聚类分析）
通过指标特征 ， 利用matlab软件在因子分析的基础上选择标准欧氏距离（内平均法）作分析 。拜仁三个位置分类的引援顺序分别是：中场：布罗佐维奇 ， 托纳利 ， 维纳尔杜姆 ， 凯塔 ， 格鲁伊奇；边后卫：德斯特 ， 阿隆斯 ， 贝莱林；边锋：德佩 ， 扎哈 ， 卡马文加 ， 马拉约尔 。两位在拜仁《转会市场》列表上的无名小将希基和乔-鲁特没有一线队引进价值 。而通过因子分析结果 ， 将球员分为 3 个层次 。第一个层次的四名球员因子得分在 1.15289——0.22118；第二个层次的因子得分在 1.04285——0.01186；第三个层次的因子得分在-0.20559—— -0.90669 。通过因子分析结果可知 ， 各个球员的素质是拜仁发展的重要指标 ， 上述排名结果表明 ， 助攻型中场球员对拜仁贡献作用明显 。
当然 ， 我们也必须指出 ， 球员对应球队所形成的数据结果 ， 绝不可以一概而论的转化到其他球队 。笔者非数据统计专业人士 ， 有所纰漏也是在所难免 。同样 ， 相信还记得十年前贝尼特斯在利物浦排首发故事的球迷 ， 都知道全靠大数据是不可信的 。但从仅供参考的角度 ， 作为普通球迷的我们 ， 可以列入自己“钟意对象”进行计算 ， 也是可以适用于任何人主队的 。在国际足坛 ， 这也是很多球队助教帮助主教练考察球员的参考方式之一 。


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