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大家都知道，四年一度的足球世界杯就要在 “战斗民族国家” 俄罗斯正式开战了！无论你喜不喜欢足球，这些球队的名字会陆续出现在你的生活中：巴西队、德国队、英国队、阿根廷队、西班牙队……。美国队在本次世界杯预选赛中没有出线，所以缺席世界杯。不过没关系，咱们就跟着 Luke 的 Viz 作品走进美国职业足球大联盟（MLS），了解联盟守门员 2017 赛季的整体表现。
复制下方链接至浏览器可查看 Viz 作品：
常规扑救成功率：评价守门员表现的基本条件
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一般而言，大部分人评价守门员的好坏，首先想到的就是扑救成功率。扑救成功率 = 扑救成功数／对方射门数。本文的作者首先沿着这个标准为我们呈现了 MLS 2017 赛季守门员的整体表现。
作者用球门和守门员为背景，以六边形表示足球的落点，六边形的大小表示扑救的次数，以此展示了守门员在球门不同区域的扑救成功率。这里有三块区域做了标注。左上角区域的射门数量较少，而且扑救成功率比预期高。球门中间区域的射门数量比较多，扑救成功率与预期基本相同。而球门右侧，射门数量比较均衡，但是扑救成功率较低。
查看数据我们发现一些问题，通常来说球门死角位置因为角度刁钻，扑救成功率应该较低。球门中间因为是守门员的主要防守区域，应该扑救成功率更高。现在的数据分析结论似乎和常识不符，这是怎么回事？作者在 Viz 作品中为我们作出了解释。
多维度评价守门员表现（ADJ. SAVE）
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其实使用常规扑救成功率来评价守门员的表现是不公平的。因为有些守门员在比赛中会遇到很多不具备威胁的射门；有些守门员则会面对更多高质量、有威胁的射门；还有些守门员在千疮百孔的防线后面时刻准备战斗。所以，作者使用美国足球分析协会的 xG 数据统计重新建立了扑救成功率统计图表，可以更科学、更客观的评价守门员表现。我们暂时称它为调整扑救成功率。
调整扑救成功率考虑到了一些重要的变量，比如射门位置和射门类型，以此来量化射门的质量。插入这些数据可以更精确的评价守门员表现，但这仍然不够完美。
让我们看看数据调整后的守门员表现。不出意料的，在大多数情况下，守门员的扑救成功率较高的区域主要集中在球门中心。越远离中心，扑救成功率越低。此外，守门员在门柱附近的扑救次数减少很多，这可能意味着这些区域的射门威胁相对较低，所以守门员会相应减少这些区域的扑救。
我们选取球门中心区域为例，工具提示可视化很好的展现了射门位置和射门类型，依据这些数据，作者计算出平均每 6.3 次射门美国足球大联盟，才会出现 1 次高质量的射门，进而得出更精确的扑救成功率 60%。而使用常规上的扑救成功率统计，在 194 次的射门数下，这一区域的扑救成功率达到 84%。
我们从上图可以看到，大量扑救成功的射门位置与球门距离较远，或者是角度太偏，很难形成具有威胁的射门，扑救失败的射门位置则大多在禁区范围内。由于射门位置和角度对射门结果有很大影响，所以把射门位置纳入考虑是很有必要的。
以此类推，我们将数据拓展到整个 2017 赛季，得出平均每场比赛守门员会面对 4.5 次射门，扑救成功率为 67% 。但是在加入了射门位置和射门类型等维度后，我们看到守门员面对高质量射门的情况下，扑救成功率仅有 43% 。
常规扑救成功率与调整扑救成功率比较
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下图展示了 MLS 2017 赛季所有守门员的数据分布情况。横坐标是常规扑救成功率的平均值，纵坐标是调整扑救成功率的平均值。象限的坐标轴并不是从 0 开始，所以在查看坐标数据时需要注意。
图表解读：
通过观察图表，调整扑救成功率通常会比常规扑救率低，这说明每个守门员多多少少都会遇到低质量的射门。同时这两项数据的差值又不会太大，说明 MLS 球员的水平良好，不会制造太多的低质量射门。另外，我们发现数据大多分布在第二、三象限，说明两种不同算法下的扑救率数值虽然有所差别，但对守门员水平的评判不会出现太大误差，这也间接证明了调整扑救率的准确性。
Viz 剩下的部分是作者为我们挑选出的例子，分别是 2017 赛季表现最好的 Tim Melia 和表现不尽如人意的 。
梅利亚在守门员的位置上面对了114次射门，但平均每场面对的射门次数再联盟中最少，这可能是因为他的球队比较强大，后防线更加坚固的原因。梅利亚的左路扑救有些弱点，但在他的右路防守很强。调整扑救成功率为 59%美国足球大联盟，在联盟中表现十分突出。
塔贝尔是 2017 年守门员中得分最低的人之一。调整扑救成功率为 29%，这至少在所有达到 50 次扑救的球员中是最低的。塔贝尔在球门的中心位置扑救能力更强，但在几乎所有其他区域中表现都低于预期。
最后是所有守门员的数据统计，通过上面的筛选器，可以选择守门员查看数据信息。
看完今天的 Viz 作品，除了解 MLS 守门员的表现外，是否也让你获得了新的灵感？不如一起尝试下用更多维度分析你的数据，可能会得到更精确的结论！
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