{"id":17014,"date":"2021-08-11T18:15:29","date_gmt":"2021-08-11T16:15:29","guid":{"rendered":"https:\/\/soccerment.com\/coppie-goal-e-cuori-infranti\/"},"modified":"2024-06-14T12:44:13","modified_gmt":"2024-06-14T12:44:13","slug":"coppie-goal-e-cuori-infranti","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/soccerment.com\/it\/coppie-goal-e-cuori-infranti\/","title":{"rendered":"[ITA] &#8211; Coppie goal e cuori infranti"},"content":{"rendered":"<p><strong>Per un attaccante, trovare la giusta alchimia con il proprio compagno di reparto \u00e8 una parte fondamentale del gioco. Solitamente fa la differenza tra un attacco affidabile, prolifico e uno sterile. A volte, le sinergie create dalle partnership sono talmente rilevanti che romperle \u00e8 estremamente doloroso, sia per i tifosi che per gli allenatori. Pensate a Messi e Suarez, Lukaku e Lautaro, Mbapp\u00e9 e Neymar, o Kane e Son: perdere uno di loro non significa solo perdere un top player, ma anche rinunciare alle sinergie. In questa analisi valutiamo quali coppie offensive funzionano meglio e rappresentano la pi\u00f9 grande minaccia per gli avversari. Inoltre, cerchiamo anche di capire se la complementariet\u00e0 dei giocatori influenza positivamente il rendimento offensivo delle coppie.<\/strong> <\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/soccerment.com\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/Soccerment_Lukaku_Lautaro-1024x536.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16068\"\/><\/figure>\n<hr class=\"wp-block-separator is-style-wide\"\/>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Introduzione e metodologia<\/h2>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Creare xG, insieme<\/h3>\n\n<p>In questo report abbiamo voluto analizzare i rapporti tra partner offensivi e il loro livello complementariet\u00e0. Gli attaccanti pi\u00f9 famosi del mondo condividono tra di loro le occasioni da goal o si limitano a concludere a rete? Avere caratteristiche molto diverse aiuta o ostacola la produzione offensiva di una coppia? Quali coppie stanno segnando pi\u00f9 di quanto hanno creato in termini di Expected Goal?<\/p>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Metodologia: xG di coppia<\/h3>\n\n<p>Come parte del nostro dataset, abbiamo analizzato <strong>16,240 coppie di giocatori<\/strong> che hanno realizzato almeno un tiro tra di loro, partendo dalla stagione 2017\/18. Abbiamo considerato solamente coppie che hanno giocato nelle <strong>5 principali leghe europee <\/strong> e che hanno accumulato <strong>almeno 1,000 minuti<\/strong> in campo assieme. <\/p>\n\n<p>Abbiamo anche esaminato i dati della passata stagione (2020\/21), prendendo in analisi 6,432 coppie di giocatori delle 5 leghe di vertice che hanno giocato insieme per almeno 900 minuti.<\/p>\n\n<p>Per valutare il rapporto tra due giocatori abbiamo fatto ricorso ai cosiddetti <strong>xG di coppia<\/strong>; fondamentalmente, si trattta degli Expected Goal prodotti esclusivamente dai giocatori che formano la coppia (<strong>un passaggio del giocatore B che porta ad un tiro dal giocatore A e viceversa<\/strong>). I dati relativi agli Expected Goal sono stati ottenuti grazie al nostro modello interno.<\/p>\n\n<p>Per la nostra analisi comparativa, abbiamo usato gli xG di coppia calcolati su una base per 90 minuti (P90).<\/p>\n\n<p>Nei prossimi giorni pubblicheremo un post che descriver\u00e0 nel dettaglio tutte le metriche avanzate sviluppate internamente, come Expected Goals, Expected Assists, xPass e un indicatore semplice con un nome originale: &#8220;<em>xOVA<\/em>&#8220;. Tenetelo d&#8217;occhio!<\/p>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Quindi, chi sono le migliori coppie in Europa?<\/h2>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Chi crea di pi\u00f9?<\/h3>\n\n<p>Analizzando i nostri dati, c&#8217;erano un paio di evidenti candidati al titolo di &#8220;miglior coppia nel mondo del calcio&#8221;. Come prevedibile, questo premio dovrebbe probabilmente essere conferito a <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/kylian-mbappe-1998-12-20\/neymar-1992-02-05\" target=\"_blank\"><strong>Kylian Mbapp\u00e9 e Neymar Jr.<\/strong><\/a>La coppia del <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/team\/psg\" target=\"_blank\">PSG<\/a> ha creato al suo interno 19.7 xG, segnando 21 goal. Il loro stile di gioco, caratterizzato dalle incredibili capacit\u00e0 tecniche, dalla visione di gioco e dal dribbling di Neymar da una parte, e dalla spaventosa velocit\u00e0 e capacit\u00e0 realizzativa di Mbapp\u00e9 dall&#8217;altra, rende la coppia estremamente sinergica, portando ad un impressionante <strong>rendimento di 0.50 xG P90<\/strong> creati tra di loro (ovvero, non considerando tutti gli altri giocatori del PSG), valore che li colloca ben al di sopra della seconda coppia. Questo elevato flusso di occasioni si \u00e8 tradotto in 0.53 goal P90.<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/soccerment.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/Pizza_MbappeNeymar-1024x1024.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16801\"\/><figcaption><em>Questo grafico mostra i risultati per diversi indicatori di performance. Il giocatore con la miglior performance all&#8217;interno di ogni categoria coprir\u00e0 l&#8217;intera fetta di pizza. Metriche come passaggi filtranti e passaggi filtranti ricevuti o cross e colpi di testa condividono un certo grado di complementarit\u00e0.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<hr class=\"wp-block-separator is-style-wide\"\/>\n\n<p><strong>Lionel Messi<\/strong> e <strong>Luis Su\u00e1rez<\/strong> sono stati considerati per molti anni una delle migliori coppie di attacco nel mondo del calcio, principalmente a causa del loro eccellente feeling dentro e fuori dal campo. Questa intuizione \u00e8 confermata dai dati, che riportano una media di <strong>0.36 xG P90<\/strong>(secondi solamente alla coppia del PSG) convertiti in 0.41 goal P90. Questi migliori amici vantano la pi\u00f9 alta quantit\u00e0 di xG totali e goal prodotti in coppia (26.1 xG e 30 goal rispettivamente) grazie alla loro partnership vincente a <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/team\/barcelona\" target=\"_blank\">Barcellona<\/a>, citt\u00e0 che li ha visti compiere le loro magie per diverse stagioni di successo. L&#8217;Argentino se la cava molto bene anche accanto al <em>wonderkid<\/em> <strong><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/ansu-fati-2002-10-31\" target=\"_blank\">Ansu Fati<\/a><\/strong>, con cui ha realizzato, in coppia, <strong>0.32 xG P90<\/strong>.<\/p>\n\n<p>A completare il podio troviamo, forse sorprendentemente,<a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/kostas-mitroglou-1988-03-12\/dimitri-payet-1987-03-29\" target=\"_blank\"><strong>Kostas Mitroglou<\/strong> e <strong>Dimitri Payet<\/strong><\/a>. A differenza delle altre due coppie, che tendevano a suddividersi i compiti di creazione e finalizzazione in modo abbastanza uniforme, la produzione di occasioni \u00e8, in questo caso, particolarmente unilaterale: Payet ha fornito a Mitroglou il 97% dei 4,1 xG realizzati in coppia. La loro media di <strong>0.35 xG P90<\/strong> (convertiti in 0.43 goal P90) \u00e8 estremamente impressionante, anche se proviene da poco pi\u00f9 di 1,000 minuti di gioco.<\/p>\n\n<p><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/luis-muriel-1991-04-16\/ruslan-malinovskiy-1993-05-04\" target=\"_blank\"><strong>Luis Muriel<\/strong> e <strong>Ruslan Malinovskyi<\/strong><\/a> sono stati una delle principali sorprese della stagione 2020\/21. Non hanno solamente registrato un notevole valore di <strong>0.32 xG P90<\/strong> nel corso delle loro due stagioni all&#8217;<a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/team\/atalanta\" target=\"_blank\">Atalanta<\/a>, ma sono stati anche artefici di una costante sovraperformance rispetto ai loro xG, con una media di 0.43 goal P90. La loro partnership \u00e8 sicuramente da tenere d&#8217;occhio nella prossima stagione.<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/soccerment.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/xG-P90-all_top10-1024x1024.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16495\"\/><\/figure>\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Quali sono le coppie che segnano di pi\u00f9?<\/h3>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/soccerment.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/Goals-P90-all_top10-1024x1024.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16499\"\/><\/figure>\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n<div class=\"wp-block-group\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<p>Tra tutte le coppie che abbiamo analizzato, quali sono le pi\u00f9 prolifiche? Ancora una volta, il duo <strong>Mbapp\u00e9-Neymar<\/strong> esce vincitore, grazie a <strong>0.53 goal P90<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n<p>Al secondo posto troviamo <strong><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/philippe-coutinho-1992-06-12\/serge-gnabry-1995-07-14?season=2019\" target=\"_blank\">Coutinho e Gnabry<\/a><\/strong>, che al Bayern Monaco hanno segnato<strong>0.43 goal P90<\/strong> in coppia. A completare il podio, abbiamo nuovamente il duo formato <strong>Mitroglou e Payet,<\/strong> autori di <strong>0.43 goal P90<\/strong> in coppia. Curiosamente, <strong>Muriel<\/strong> appare sia nella quarta che nella quinta posizione con <strong>0.42 goal P90<\/strong>. <strong><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/papu-gomez-1988-02-15\/luis-muriel-1991-04-16\" target=\"_blank\">Lui e Alejandro &#8220;Papu&#8221; Gomez<\/a><\/strong> hanno segnato un numero di gol pari al triplo dei loro xG di coppia (0.14), mentre Muriel e <strong>Malinovskyi<\/strong> completano la top 5 per xG creati. L&#8217;Ucraino si sta adattando sempre meglio all&#8217;Atalanta, fornendo un gran numero di occasioni da goal agli attaccanti, solitamente <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/duvan-zapata-1991-04-01\" target=\"_blank\">Zapata<\/a> e Muriel; tutti i terminali offensivi sono, perci\u00f2, in perfetta sintonia.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/soccerment.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/Zapata-Malinovskyi-Pizza-1024x1024.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16308\"\/><\/figure>\n<hr class=\"wp-block-separator is-style-wide\"\/>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Performance vs xG<\/h2>\n\n<p>Nel valutare le prestazioni di un giocatore, \u00e8 importante considerare il rapporto tra i goal segnati dalla coppia e gli xG da essa prodotti. Sebbene alcuni giocatori tendano a registrare costanti sovraperformance o sottoperformance rispetto agli Expected Goal, i due valori col tempo tendono a convergere. In questo senso, un giocatore potrebbe vivere una stagione eccezionale, caratterizzata da un&#8217;incredibile sovraperformance rispetto agli xG, seguita poi da un&#8217;annata molto modesta. Ad esempio, <strong><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/timo-werner-1996-03-06\" target=\"_blank\">Timo Werner<\/a><\/strong> ha segnato 28 goal partendo da 20.9 xG nel 2019\/20, mentre nella stagione successiva ha messo a segno solamente 6 goal contro 12.6 xG.<\/p>\n\n<p>Nello scatter plot in basso, abbiamo evidenziato le coppie pi\u00f9 prolifiche sia per produzione di xG che per sovraperformance rispetto agli xG. Sebbene il duo del PSG faccia parte di un campionato a s\u00e9 stante quando si tratta di xG P90 di coppia (0.50) e goal segnati P90 (0.53), la prestazione rispetto agli xG appare in linea con la media (Mbapp\u00e9 tende a sovraperformare mentre Neymar tende a sottoperformare). Inoltre, anche la leggendaria partnership tra <strong>Suarez e Messi<\/strong> ha creato e portato a termine un gran numero di occasioni: <strong>0.36 xG P90<\/strong> e <strong>0.41 goal P90<\/strong>.<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-gallery columns-1 is-cropped wp-block-gallery-1 is-layout-flex wp-block-gallery-is-layout-flex\"><ul class=\"blocks-gallery-grid\"><li class=\"blocks-gallery-item\"><figure><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/soccerment.com\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/xG-overperformance_all_lun26-1024x1024.png\" alt=\"\" data-id=\"16224\" data-full-url=\"https:\/\/soccerment.com\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/xG-overperformance_all_lun26.png\" data-link=\"https:\/\/soccerment.com\/?attachment_id=16224\" class=\"wp-image-16226\"\/><\/figure><\/li><\/ul><\/figure>\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n<p>La migliore coppia in termini di sovraperformance degli xG \u00e8 formata, per\u00f2, da <strong> Muriel e Gomez<\/strong> (0.42 goal P90 contro 0.14 xG P90), con un&#8217;incredibile sovraperformance di 0.28 xG P90, o 300%; si tratta, per\u00f2, di una tendenza impossibile da mantenere nel lungo periodo &#8211; specialmente ora che Gomez si \u00e8 trasferito al Siviglia! Ma l&#8217;incredibile stagione 2020\/21 di Muriel ha dimostrato che c&#8217;\u00e8 una certa alchimia tra lui e Malinovskyi. Entrambi, inoltre, sono soliti sovraperformare gli xG.<\/p>\n\n<p>Le prossime tre coppie hanno segnato un numero impressionante di goal nonostante la bassa produzione di xG; ci\u00f2 lascia presagire che sar\u00e0 estremamente difficile per loro sostenere tale andamento anche nel lungo periodo. Queste coppie sono formate da <strong><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/giacomo-bonaventura-1989-08-22\/fabio-borini-1991-03-29?season=2018\" target=\"_blank\">Giacomo Bonaventura-Fabio Borini<\/a><\/strong> (0.25 goal P90 e solamente 0.03 xG P90), <strong><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/arnaud-nordin-1998-06-17\/romain-hamouma-1987-03-29\" target=\"_blank\">Arnaud Nordin-Romain Hamouma<\/a><\/strong> (0.29 goal contro 0.07 xG P90) e <strong><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/benito-raman-1994-11-07\/rouwen-hennings-1987-08-28\" target=\"_blank\">Benito Raman-Rauwen Hennings<\/a><\/strong> (0.33 goal e 0.12 xG P90). <strong><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/andreas-cornelius-1993-03-16\/dejan-kulusevski-2000-04-25?season=2019\" target=\"_blank\">Andreas Cornelius e Dejan Kulusevski<\/a><\/strong> completano la top 5 con 0.30 goal provenienti da 0.09 xG P90. <\/p>\n\n<p>Una coppia di spicco \u00e8 quella formata da <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/federico-chiesa-1997-10-25\/franck-ribery-1983-04-07?season=2019\" target=\"_blank\"><strong>Federico Chiesa e <\/strong><strong>Franck Ribery<\/strong><\/a> quando si trovavano alla <a href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/team\/fiorentina\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Fiorentina<\/a> con un totale di 0.33 goal P90 e 0.13 xG P90. <strong><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/edinson-cavani-1987-02-14\" target=\"_blank\">Edinson Cavani<\/a><\/strong> compare un paio di volte all&#8217;interno delle migliori coppie grazie alla sua stagione al <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/team\/man-united\" target=\"_blank\">Manchester United<\/a>, avendo segnato 0.33 goal P90 partendo da solamente 0.13 xG <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/edinson-cavani-1987-02-14\/marcus-rashford-1997-10-31?season=2020\" target=\"_blank\">con<strong>Marcus Rashford<\/strong><\/a>; <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/edinson-cavani-1987-02-14\/bruno-fernandes-1994-09-08?season=2020\" target=\"_blank\">lui e <strong>Bruno Fernandes,<\/strong> invece,<\/a> hanno creato 0.12 xG e hanno ottenuto 0.28 goal P90. Il duo formato da <strong>Philippe Coutinho e Serge Gnabry<\/strong> \u00e8 la seconda coppia per goal segnati su base P90 (0.43 goal P90 e 0.26 xG P90), ed \u00e8 tra le migliori anche per performance rispetto agli xG. <\/p>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Coppie che hanno sottperformato rispetto agli xG di coppia<\/h3>\n\n<p>Dopo un avvio di stagione molto promettente, il sodalizio tra <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/ansu-fati-2002-10-31\/lionel-messi-1987-06-24\" target=\"_blank\">Ansu <strong>Fati<\/strong> e <strong>Messi<\/strong><\/a> si era rivelato uno dei pi\u00f9 produttivi per xG di coppia (0.32 P90). Tuttavia, il duo ha realizzato solamente 0.20 goal P90. \u00c8 un peccato che ora non abbiano pi\u00f9 la possibilit\u00e0 di migliorare questa situazione! <\/p>\n\n<p><strong><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/robert-lewandowski-1988-08-21\" target=\"_blank\">Robert Lewandowski,<\/a><\/strong> a sorpresa, fa due apparizioni tra le 5 peggiori coppie per performance realizzativa rispetto agli xG: la prima lo vede in tandem con <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/robert-lewandowski-1988-08-21\/arjen-robben-1984-01-23?season=2017\" target=\"_blank\">la leggenda del Bayern <strong>Arjen Robben<\/strong><\/a> nella sua ultima stagione con il club, quando hanno ottenuto 0 goal P90 contro 3.0 xG (0.16 xG P90). Inoltre, nella <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/team\/bayern?season=2019\" target=\"_blank\">stagione del triplete 2019\/20,<\/a><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/robert-lewandowski-1988-08-21\/ivan-perisic-1989-02-02\" target=\"_blank\"><strong>Lewandowski<\/strong> e <strong>Ivan Perisic<\/strong><\/a> hanno creato 0.16 xG P90 senza essere in grado di seganre un solo gol all&#8217;interno della coppia.<\/p>\n\n<p>La coppia che ha mostrato la peggior performance realizzativa rispetto agli xG su base P90 \u00e8 formata da <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/rodrigo-1991-03-06\/denis-cheryshev-1990-12-26\" target=\"_blank\"><strong>Rodrigo Moreno<\/strong> e <strong>Denis Cheryshev<\/strong><\/a> al <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/team\/valencia\" target=\"_blank\">Valencia:<\/a> questo duo non \u00e8 riuscito a insaccare la palla all&#8217;interno della rete partendo da 0.17 xG P90. <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/team\/cagliari\" target=\"_blank\">I giocatori del Cagliari<\/a> <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/alberto-cerri-1996-04-16\/joao-pedro-1992-03-09?season=all\" target=\"_blank\"><strong>Alberto Cerri<\/strong> e <strong>Jo\u00e3o Pedro<\/strong><\/a> sono protagonisti della seconda peggior performance, non riuscendo a segnare nemmeno una volta (in tandem) pur avendo creato 0.16 xG P90. <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/joao-felix-1999-11-10\/alvaro-morata-1992-10-23\" target=\"_blank\"><strong>Jo\u00e3o F\u00e9lix<\/strong> e <strong>\u00c1lvaro Morata<\/strong><\/a> all&#8217;Atletico Madrid sono altrettanto degni di una menzione (0 goal e 0.15 xG P90).<\/p>\n\n<p>Il duo con il pi\u00f9 alto numero di xG creati senza riuscire a trovare il fondo della rete \u00e8 formato da <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/cristiano-ronaldo-1985-02-05\/federico-bernardeschi-1994-02-16\" target=\"_blank\"><strong>Cristiano Ronaldo e Federico Bernardeschi<\/strong><\/a>(4.47 xG) alla <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/team\/juventus\" target=\"_blank\">Juventus<\/a>.<\/p>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Complementariet\u00e0 dei giocatori<\/h2>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Metodologia<\/h3>\n\n<p>Al fine di stabilire quali sono le migliori coppie di attaccanti e quelle che lavorano meglio insieme abbiamo creato un &#8216;<strong>Complementarity Index<\/strong>&#8216;. Il nostro obiettivo era quello di quantificare quanto due giocatori si migliorano l&#8217;un l&#8217;altro, valutando una serie di indicatori che misurano la loro produzione offensiva, vale a dire: <\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>passaggi chiave (spesso riportati come &#8220;occasioni create&#8221;, ovvero passaggi che portano a tiri, compresi gli assist);<\/li><li>passaggi filtranti tentati;<\/li><li>cross tentati;<\/li><li>dribbling tentati nella met\u00e0 campo avversaria;<\/li><li>tocchi nell&#8217;area avversaria;<\/li><li>passaggi nella met\u00e0 campo avversaria;<\/li><li>palle filtranti ricevute;<\/li><li>tiri di testa;<\/li><li>tiri non di testa;<\/li><li>xG medi non su rigore.<\/li><\/ul>\n<p>Queste metriche ci permettono di individuare diversi stili di gioco e di abbinare, per esempio, un giocatore con la visione necessaria per fornire un preciso passaggio filtrante ad un corridore veloce in grado di attaccare lo spazio (o ancora, un&#8217;ala che crossa spesso e un attaccante molto forte di testa). Abbiamo limitato l&#8217;analisi agli attaccanti, dato che la complementarit\u00e0 tra attaccanti centrali e ali o trequartisti risulterebbe ovvia. \u00c8 importante sottolineare che questo processo \u00e8 stato portato avanti considerando tutte le coppie possibili, non solo quelle che hanno effettivamente giocato e creato occasioni insieme e che, perci\u00f2, appaiono in questa relazione.<\/p>\n\n<p>Abbiamo scelto un <strong>approccio geometrico<\/strong> per il calcolo del Complementarity Index, basato sulla rappresentazione mostrata nei nostri grafici comparativi dei giocatori. <\/p>\n\n<p>In primo luogo, abbiamo ridimensionato le metriche stabilendo un massimo di 100, in modo che fossero tutte sulla stessa scala (questo passaggio \u00e8 stato eseguito considerando tutti i giocatori, non solo gli attaccanti). Abbiamo quindi calcolato l&#8217;area della fetta occupata da ogni indicatore, e abbiamo stimato quanto la partnership tra i due giocatori \u00e8 in grado di migliorare ciascuno dei loro parametri. In seguito, abbiamo fatto la media dei miglioramenti dei due giocatori in ogni metrica, ponderando ogni giocatore per i suoi valori complessivi (ovvero la somma delle aree relative ad ogni indicatore). La ponderazione \u00e8 una correzione necessaria per evitare una distorsione in coppie caratterizzate da uno squilibrio significativo nella abilit\u00e0 complessiva dei due giocatori. Successivamente, abbiamo combinato i valori degli indicatori che sono strettamente collegati: passaggi filtranti tentati con passaggi filtranti ricevuti, cross tentati con tiri di testa, passaggi chiave con tiri non di testa. Infine, abbiamo fatto la media dei miglioramenti considerando tutti i parametri, dando un peso maggiore agli indici &#8220;collegati&#8221;. Il numero risultante \u00e8 stato scalato su base 100 per ottenere il Complementarity Index.<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-table aligncenter is-style-stripes\"><table><thead><tr><th>Coppie<\/th><th class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">Complementarity index<\/th><th class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">xG P90<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td><a href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/luis-suarez-1987-01-24\/lionel-messi-1987-06-24\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Suarez-Messi<\/a><\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">72.3<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">0.36<\/td><\/tr><tr><td><a href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/florin-andone-1993-04-11\/lucas-perez-1988-09-10\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Andone-P\u00e9rez<\/a><\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">69.4<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">0.15<\/td><\/tr><tr><td><a href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/ishak-belfodil-1992-01-12\/andrej-kramaric-1991-06-19\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Belfodil-Kramaric<\/a><\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">58.8<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">0.08<\/td><\/tr><tr><td><a href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/cristiano-ronaldo-1985-02-05\/alvaro-morata-1992-10-23\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">C.Ronaldo-Morata<\/a><\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">57.6<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">0.13<\/td><\/tr><tr><td><a href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/arkadiusz-milik-1994-02-28\/dries-mertens-1987-05-06\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Milik-Mertens<\/a><\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">47.6<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">0.20<\/td><\/tr><tr><td><a href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/gianluca-lapadula-1990-02-07\/gianluca-caprari-1993-07-30\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Lapadula-Caprari<\/a><\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">47.1<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">0.12<\/td><\/tr><tr><td><a href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/rafa-mir-1997-06-18\/sandro-ramirez-1995-07-09\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Mir-Sandro<\/a><\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">46.9<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">0.02<\/td><\/tr><tr><td><a href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/diego-farias-1990-05-10\/leonardo-pavoletti-1988-11-26\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Farias-Pavoletti<\/a><\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">44.9<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">0.04<\/td><\/tr><tr><td><a href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/federico-santander-1991-06-04\/rodrigo-palacio-1982-02-05\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Santander-Palacio<\/a><\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">43.8<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">0.11<\/td><\/tr><tr><td><a href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/luuk-de-jong-1990-08-27\/munir-el-haddadi-1995-09-01\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">De Jong-Munir<\/a><\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">43.7<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">0.08<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><figcaption><em>Le 10 coppie migliori (tra gli attaccanti) ordinate in base al Complementarity Index<\/em><br\/><\/figcaption><\/figure>\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<p>La top 10 evidenzia alcuni nomi interessanti, ma cosa si pu\u00f2 dire riguardo alla distribuzione complessiva degli attaccanti? I risultati sono mostrati nello scatter plot in basso:<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/soccerment.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/complementarity-vs-xG-P90-definitiva-1024x1024.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16409\"\/><figcaption><em>Il grafico mostra il Complementarity Index dei giocatori sull&#8217;asse x, mentre l&#8217;asse y \u00e8 occupato dagli xG P90.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n<p>Sembra non esserci una correlazione significativa tra la complementariet\u00e0 della coppia e l&#8217;ammontare di xG di coppia, almeno per quanto riguarda gli attaccanti.<\/p>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Creazione di occasioni unidirezionale<\/h3>\n\n<p>Non tutte le coppie funzionano allo stesso modo. In effetti, esiste molta variabilit\u00e0 tra le coppie di attaccanti per quanto riguarda le modalit\u00e0 di creazione delle occasioni da gol. Mentre alcune coppie si dividono egualmente questo peso, in altre il rapporto \u00e8 a senso unico. Chi sono i giocatori che collaborano di pi\u00f9? Come gi\u00e0 accennato,<strong><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/dimitri-payet-1987-03-29\" target=\"_blank\">Payet<\/a><\/strong> ha creato il 97% dei 0.32 xG P90 nella sua partnership con Kostas Mitroglou. Nello scatter plot in basso, confrontiamo la distribuzione dei gol di coppia (solo attaccanti) e il loro livello di complementariet\u00e0 per valutare quanto sia comune un rapporto unidirezionale (in termini di creazione di chance) tra le coppie pi\u00f9 complementari. Un &#8220;equilibrio di coppia&#8221; del 50% inidica una perfetta suddivisione degli xG di coppia creati dai due giocatori, mentre una bassa percentuale significa che la maggior parte degli xG \u00e8 dovuta a tiri del giocatore A, assistito dal giocatore B.<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/soccerment.com\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/Complementarity-vs-couple-balance-1024x1024.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16275\"\/><figcaption><em>Il grafico mostra la percentuale di xG creata dal giocatore meno associativo della coppia sull&#8217;asse y, mentre il Complementarity Index si trova sull&#8217;asse x. <\/em><\/figcaption><\/figure>\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n<p>Come risulta dal grafico, non sembra esserci una correlazione significativa tra la complementariet\u00e0 dei giocatori e la distribuzione uniforme di xG all&#8217;interno della coppia.<\/p>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<p>Sul lato destro del grafico successivo si possono osservare alcune delle coppie pi\u00f9 produttive delle ultime stagioni (quelle con xG totali pi\u00f9 alti). \u00c8 interessante notare la differenza tra alcune coppie. Ad esempio, Lewandowski appare in diverse partnerships che condividono un alto numero di xG ma con basso &#8220;equilibrio di coppia&#8221;, cosa prevedibile da un finalizzatore come il Polacco. Al contrario, le tre celebri coppie del <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/team\/liverpool\" target=\"_blank\">Liverpool<\/a> appaiono tutte tra le migliori per &#8220;equilibrio di coppia&#8221;, evidenziando la natura associativa dei loro stili di gioco. Alcune delle coppie pi\u00f9 significative per &#8220;equilibrio di coppia&#8221; sono: <strong>Mbapp\u00e9-Neymar, Laborde-Delort, Martinez-Lukaku and Kane-Son<\/strong>.<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/soccerment.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/Couple-balance-and-total-xG-1024x1024.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16414\"\/><figcaption><em>Il grafico presenta la percentuale di xG creata dal giocatore meno associativo della coppia sull&#8217;asse y, mentre il numero totale di xG prodotti dalla coppia \u00e8 sull&#8217;asse x.<br\/>Le coppie che sono vicine al 50% tendono ad essere le pi\u00f9 sinergiche e associative.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Contributo agli xG di squadra<\/h2>\n\n<p>Analizziamo il contributo delle coppie alle rispettive squadre dividendo gli xG di coppia per il totale di xG prodotti dalla squadra quando entrambi i giocatori erano in campo. Di conseguenza, le coppie che hanno contribuito di pi\u00f9 agli xG della loro squadra figureranno nella parte superiore del grafico. Ci\u00f2 significa che i giocatori che fanno parte di squadre molto offensive (che perci\u00f2 tendono a creare un gran numero di opportunit\u00e0) tenderanno a registrare valori pi\u00f9 bassi rispetto a quelli che sono elementi fondamentali di squadre meno pericolose.<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/soccerment.com\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/xG_frac_all-1024x1024.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16241\"\/><\/figure>\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n<p>Mbapp\u00e9 e Neymar, che compaiono in alto a destra nel grafico, formano chiaramente la miglior partnership delle ultime quattro stagioni. Questo duo ha creato 0.5 xG P90 (molto di pi\u00f9 rispetto ai secondi classificati) ed \u00e8 responsabile del 15.5% degli xG creati dalla loro squadra quando entrambi i giocatori si trovavano in campo.<br\/>Vale la pena di notare che Messi entra nella top 5 per xG di coppia due volte, sebbene queste due partnership abbiano avuto pesi diversi all&#8217;interno degli xG di squadra. Il duo Suarez-Messi ha avuto un peso incredibilmente significativo all&#8217;interno della squadra (15.4% degli xG totali, il <sup>quarto<\/sup> valore pi\u00f9 alto nel dataset), mentre Fati e Messi sono stati responsabili del 9.8% degli xG del Barcellona (si tratta di un buon risultato, anche se non particolarmente vicino ai valori della top 10).<br\/>Mitroglou e Payet, che hanno giocato insieme al <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/team\/marseille\" target=\"_blank\">Marsiglia<\/a>, mostrano statistiche simili a Fati-Messi: 0.35 xG P90 e 10.0% degli xG totali di squadra.<br\/>Il duo ex-<a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/team\/atletico-madrid\" target=\"_blank\">Atletico Madrid<\/a> formato da <strong><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/antoine-griezmann-1991-03-21\/diego-costa-1988-10-07\" target=\"_blank\">Antoine Griezmann e Diego Costa<\/a><\/strong> entra nella top 10 con il 13.7% degli xG di squadra. Come mostra il grafico, questo duo si trova pi\u00f9 a sinistra rispetto alle altre migliori coppie: con 0.16 xG P90 scambiati tra di loro, possono essere considerati un duo prolifico e ben assortito che, per\u00f2, non ha creato quanto altre partnership illustri.<br\/>Tra le coppie che giocano ancora insieme, <strong><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/gaetan-laborde-1994-05-03\/andy-delort-1991-10-09\" target=\"_blank\">Gaetan Laborde-Andy Delort<\/a><\/strong> \u00e8 una delle migliori in entrambi gli indicatori: con 0.19 xG P90 e il 13.5% degli xG totali del <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/team\/montpellier\" target=\"_blank\">Montpellier<\/a>, questo equilibrato duo \u00e8 la colonna portante dell&#8217;attacco della loro squadra.<br\/><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/luis-muriel-1991-04-16\" target=\"_blank\">Luis Muriel<\/a> e <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/player\/157374\/ruslan-malinovskiy-1993-05-04\" target=\"_blank\">Ruslan Malinovskyi<\/a>, che hanno giocato insieme nelle ultime due stagioni, sono un caso particolare: sono al quarto posto per xG P90 di coppia (0.32) ma non contribuiscono in modo massivo agli xG totali dell&#8217;Atalanta (appena il 7.0%), probabilmente a causa dello stile di gioco e della prolificit\u00e0 della Dea (che \u00e8 in grado di arrivare al gol con un gran numero di giocatori, specialmente nelle ultime stagioni).<\/p>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Analisi della stagione 2020\/21<\/h2>\n\n<p>Nella stagione 2020\/21, diverse coppie hanno meritato la luce dei riflettori per il notevole contributo apportato alle loro squadre. Alcuni dei casi pi\u00f9 emblematici sono <strong>Romelu Lukaku<\/strong> e <strong>Lautaro Martinez<\/strong>, <strong>Harry Kane<\/strong>e<strong>Heung-Min Son<\/strong>, e <strong>Andr\u00e9 Silva<\/strong> e <strong>Filip Kostic<\/strong>.<\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Contributo agli xG di squadra<\/h3>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/soccerment.com\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/xG_frac_20_21-1024x1024.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16244\"\/><figcaption><em>Il grafico mostra la produzione offensiva delle coppie sull&#8217;asse x (numero di xG P90 creati dalla coppia) e una misura del contributo delle coppie agli xG della loro squadra sull&#8217;asse y (xG del duo diviso per gli xG totali della squadra quando entrambi i giocatori erano in campo).<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n<p><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/andre-silva-1995-11-06\/filip-kostic-1992-11-01?season=2020\" target=\"_blank\"><strong>Andr\u00e9 Silva<\/strong> e <strong>Kostic<\/strong><\/a> sono l&#8217;outlier pi\u00f9 evidente del grafico. Il duo dell&#8217;<a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/team\/eintracht\" target=\"_blank\">Eintracht Francoforte<\/a> \u00e8 stato responsabile del 16.6% degli xG di squadra (il valore pi\u00f9 alto nelle 5 maggiori leghe europee) e figura tra le migliori partnership in Europa nella stagione 2020\/21 per xG creati (0.26 xG P90).<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/soccerment.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/A.Silva-Kostic-pizza-1024x1024.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16314\"\/><\/figure>\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n<p><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/kelechi-iheanacho-1996-10-03\/jamie-vardy-1987-01-11?season=2020\" target=\"_blank\"><strong>Kelechi Iheanacho<\/strong> e <strong>Jamie Vardy<\/strong><\/a> sono secondi per contributo agli xG della loro squadra (13.9%); inoltre, hanno anche creato un sorprendente numero di xG di coppia (0.33 xG P90). La citt\u00e0 di <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/team\/leicester\" target=\"_blank\">Leicester<\/a> \u00e8 ansiosa di vederli nuovamente insieme nella prossima stagione.<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/soccerment.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/Iheanacho-Vardy-Pizza-1024x1024.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16319\"\/><\/figure>\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n<p><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/team\/torino\" target=\"_blank\">Il Torino<\/a> entra nella top 10 per xG rapportati ai valori di squadra con due coppie di attaccanti: <strong><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/andrea-belotti-1993-12-20\/simone-verdi-1992-07-12?season=2020\" target=\"_blank\">Andrea Belotti-Simone Verdi<\/a><\/strong> (13.6%) and <strong><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/simone-zaza-1991-06-25\/andrea-belotti-1993-12-20?season=2020\" target=\"_blank\">Simone Zaza-Belotti<\/a><\/strong> (11.9%). Entrambe le coppie mostrano risultati piuttosto buoni in termini di xG P90 di coppia (rispettivamente 0,19 e 0,18), ma i dati evidenziano differenze tra le due partnership per quanto riguarda la distribuzione delle occasioni tra i due giocatori: la prima partnership sembra molto ben bilanciata (0,09 xG P90 dal <em><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/andrea-belotti-1993-12-20\" target=\"_blank\">Gallo<\/a><\/em> a <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/simone-verdi-1992-07-12\" target=\"_blank\">Verdi<\/a>, 0.09 xG P90 da Verdi a Belotti), mentre il secondo duo ha un rapporto quasi unidirezionale, con l&#8217;89.9% degli xG che vanno da Belotti a <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/simone-zaza-1991-06-25\" target=\"_blank\">Zaza<\/a>.<br\/>Nella parte destra del grafico, troviamo tre coppie che appaiono nella top 5 per xG di coppia: <strong>Kylian Mbapp\u00e9-Neymar<\/strong>, <strong>Duvan Zapata-Josep Ilicic<\/strong>, e<strong>Zapata-Roman Malinovskyi<\/strong> (rispettivamente 0.35, 0.34 and 0.31 xG P90). In termini relativi, queste coppie registrano buoni risultati (11.7%, 10.9% e 9.0% degli xG di squadra), e non mostrano valori ancora pi\u00f9 significativi solamente perch\u00e9 il PSG di Pochettino e l&#8217;Atalanta di Gasperini tendono a creare un numero estremamente elevato di situazioni pericolose con una vasta gamma di giocatori. Al contrario, attaccanti di squadre che creano un numero relativamente basso di occasioni da gol e che fanno affidamento sul contributo delle punte, come il Torino, l&#8217;<a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/team\/udinese\" target=\"_blank\">Udinese<\/a> (<strong><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/stefano-okaka-1989-08-09\/rodrigo-de-paul-1994-05-24?season=2020\" target=\"_blank\">Okaka-De Paul<\/a><\/strong>) e il <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/team\/west-brom\" target=\"_blank\">West Bromwich Albion<\/a> (<strong><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/mbaye-diagne-1991-10-28\/matheus-pereira-1996-05-05?season=2020\" target=\"_blank\">Diagne-M.Pereira<\/a><\/strong>), hanno pi\u00f9 probabilit\u00e0 di esibire punteggi elevati in questo indicatore.<\/p>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Top 10 per xG P90<\/h3>\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">1) <a href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/kylian-mbappe-1998-12-20\/neymar-1992-02-05\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><strong>Mbapp\u00e9<\/strong> \u2013 Neymar<\/a><\/h4>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/soccerment.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/Mbapp\u00e9-Neymar.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16328\"\/><\/figure>\n<p>Con 0.38 xG P90 scambiati tra di loro, Mbapp\u00e9 e Neymar sono la miglior coppia di attaccanti nelle 5 maggiori leghe europee. Il loro rapporto pare bilanciato, con 0.20 xG P90 da <em>O\u2019Ney<\/em> a Mbapp\u00e9 e 0.18 xG P90 nella direzione opposta. La bidirezionalit\u00e0 del loro rapporto pu\u00f2 essere spiegata dal fatto che si tratta di due giocatori di fama mondiale con capacit\u00e0 eterogenee e complementari. Neymar \u00e8 tra i migliori al mondo nel dribbling, con 6.0 dribbling riusciti P90 (5.5 nel 2020\/21, contro una media di 1.6). Inoltre, possiede un&#8217;eccellente visione di gioco, come si evince dalle 3.2 occasioni da lui create P90 (3.8 nel 2020\/21, media 1.4). La velocit\u00e0, l&#8217;agilit\u00e0 e la freddezza sotto porta di Mbapp\u00e9 lo rendono uno degli attaccanti pi\u00f9 letali al mondo, con un tasso di conversione in goal pari al 20.4% (21.1% nel 2020\/21, media del 9.7%) e una sovraperformance rispetto agli xG del 114% (125% la scorsa stagione).<\/p>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">2) <strong><a href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/kelechi-iheanacho-1996-10-03\/jamie-vardy-1987-01-11\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Iheanacho-Vardy<\/a><\/strong><\/h4>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/soccerment.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/Iheanacho-Vardy-1024x576.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16333\"\/><\/figure>\n<p>Il duo del Leicester City, sotto la guida esperta di Brendan Rodgers, ha prodotto 0.35 xG P90 (significativamente pi\u00f9 alto dei loro 0.24 goals P90). Entrambi hanno creato occasioni da gol per il proprio compagno, ma gli xG sono leggermente pi\u00f9 alti nella direzione Vardy-Iheanacho (0.21) che nella direzione opposta (0.14). Questo tipo di rapporto potrebbe sembrare illogico, considerando l&#8217;alto tasso di dribbling riusciti di Iheanacho (66.0%; 72.7% nell&#8217;ultima stagione) e la sua capacit\u00e0 di creare occasioni da gol (1.5 opportunit\u00e0 create P90, 1.7 la scorsa stagione), congiuntamente al ruolo di Vardy come finalizzatore, con una precisione di tiro superiore alla media e pari al 48.7% (46.3% nel 2020\/21). Tuttavia, i dati mostrano che Vardy usa la sua eccezionale velocit\u00e0 per creare situazioni pericolose non solo per s\u00e9 stesso, ma anche per i suoi compagni di squadra.<\/p>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">3) <a href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/duvan-zapata-1991-04-01\/josip-ilicic-1988-01-29\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Zapata-Ilicic<\/a><\/h4>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/soccerment.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/Zapata-Ilicic-1024x576.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16337\"\/><\/figure>\n<p>Il duo Ilicic-Zapata \u00e8 uno dei pi\u00f9 produttivi in Europa, con 0.35 xG P90 (0.18 goal P90) scambiati tra di loro. La loro collaborazione funziona perch\u00e9 Ilicic \u00e8 un regista offensivo eccezionale (3.0 occasioni create P90, 3.6 nel 2020\/21) ed \u00e8 dotato di un buon dribbling (3.2 dribbling riusciti P90, 3.4 nel 2020\/21), mentre Zapata pu\u00f2 essere considerato un attaccante completo e associativo, che tende a cooperare con i compagni di squadra. Nonostante il suo peso risulta piuttosto veloce ed \u00e8 solito contribuire alla costruzione di gioco della sua squadra, con 0.25 assist P90 (0.34 la scorsa stagione, contro una media di 0.11). Date le caratteristiche dei due giocatori, non deve sorprendere che 0.31 xG P90 siano andati da Ilicic a Zapata (molto di pi\u00f9 dell&#8217;opposto).<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/soccerment.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/Zapata-Ilicic-Pizza-1-1024x1024.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16340\"\/><figcaption><em>Il grafico a pizza suggerisce una forte complementariet\u00e0 (soprattutto per passaggi chiave e tocchi nell&#8217;area avversaria), resa possibile dalla tecnica di Ilicic e dalla fisicit\u00e0 di Zapata.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">4) <a href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/duvan-zapata-1991-04-01\/ruslan-malinovskiy-1993-05-04\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Zapata-Malinovskyi<\/a><\/h4>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/soccerment.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/Zapata-Malinovskyi-1024x576.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16346\"\/><\/figure>\n<p>L&#8217;Atalanta di Gasperini \u00e8 una macchina da goal: questa coppia ha creato 0.32 xG P90. Il rapporto tra i due sembra sbilanciato; la maggior parte delle chance, infatti, ha seguito l&#8217;asse che va da Malinovskyi a Zapata (0.25 xG P90). Questo squilibrio pu\u00f2 essere parzialmente spiegato dal fatto che Malinovskyi \u00e8 un battitore di calci piazzati estremamente dotato. Inoltre, Malinovskyi \u00e8 anche un giocatore estremamente tecnico, in grado di fornire 0.28 assist P90 (0.57 la scorsa stagione, contro una media di 0.16); l&#8217;Ucraino gioca spesso accanto a (o al posto di) Ilicic. La coppia ha anche buone capacit\u00e0 in fase di finalizzazione che hanno permesso di registrare una sovraperformance rispetto agli xG: si tratta della terza coppia migliore in Europa per reti segnate P90 (0.40 P90).<\/p>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">5) <a href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/andre-silva-1995-11-06\/filip-kostic-1992-11-01\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Andr\u00e9 Silva-Kostic<\/a><\/h4>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/soccerment.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/A.Silva-Kostic-1024x576.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16349\"\/><\/figure>\n<p>La fantastica stagione della coppia dell&#8217;Eintracht \u00e8 evidente dagli xG P90 che si sono scambiati, pari a 0.28. Questo duo ha sovraperformato gli xG di 0.08 goal P90, per un totale di 0.36 goal P90. Il rapporto tra questi due giocatori \u00e8 quasi totalmente unidirezionale: gli xG solitamente vanno da Kostic ad Andr\u00e9 Silva (0.25 xG, il 92.2% del totale). Non si tratta di una notizia sorprendente: Kostic \u00e8 in grado di completare con successo 1.4 cross P90 (2.0 nel 2020\/21, contro una media di 0.3), mentre Silva \u00e8 letale in area di rigore (8 gol di testa nel 2020\/21, media pari a 3). <\/p>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">6) <a href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/lautaro-martinez-1997-08-22\/romelu-lukaku-1993-05-13\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Lautaro-Lukaku<\/a><\/h4>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/soccerment.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/Lautaro-Lukaku-1024x576.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16352\"\/><\/figure>\n<p>Il duo che ha riportato lo <em>Scudetto<\/em> a Milano ha creato 0.27 xG P90 nel 2020\/21. \u00c8 interessante notare come questi due campioni abbiano anche superato i propri xG, con 0.31 goal P90. Il rapporto tra i due sembra molto equilibrato: 0.14 xG P90 da Lukaku a Lautaro, 0.13 da Lautaro a Lukaku. A causa della sua forza fisica (190cm e 94 kg), <em>Big Rom<\/em> \u00e8 un centravanti capace di accentuare le caratteristiche di un secondo attaccante che gli gravita intorno. Lukaku \u00e8 un attaccante cinico (tasso di conversione in goal del 19.2% contro una media del 13.5%), ma si \u00e8 confermato anche un ottimo assistman in grado di fornire 0.21 passaggi filtranti P90 (0.19 nel 2020\/21, contro una media di 0.09). <\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/soccerment.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/Lautaro_Lukaku-1024x1024.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16772\"\/><\/figure>\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">7) <a href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/kylian-mbappe-1998-12-20\/angel-di-maria-1988-02-14\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Mbapp\u00e9-Di Maria<\/a><\/h4>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/soccerment.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/Mbapp\u00e9-Di-Maria.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16355\"\/><\/figure>\n<p>Il secondo duo del PSG in questa lista ha creato 0.26 xG P90. A differenza della coppia Neymar-Mbapp\u00e9, questo rapporto \u00e8 particolarmente unidirezionale: 0.23 xG (87.1%) sono fluiti da Di Maria a Mbapp\u00e9.<br\/>Questo esito sembra logico: Di Maria \u00e8 un&#8217;ala molto creativa che completa 1.03 passaggi filtranti P90 (0.68 nel 20\/21, contro una media di 0.12) che permettono a Mbapp\u00e9 di attaccare gli spazi grazie alla sua velocit\u00e0.<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/soccerment.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/Mbapp\u00e9-Di-Maria-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16359\"\/><figcaption><em>Come nel caso di Mbapp\u00e9 e Neymar, il grafico offre un&#8217;immagine esplicita dell&#8217;importanza dei passaggi filtranti nel rapporto tra questi due giocatori.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">8) <a href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/alvaro-morata-1992-10-23\/federico-chiesa-1997-10-25\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Morata-Chiesa<\/a><\/h4>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/soccerment.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/Morata-Chiesa-1024x576.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16362\"\/><\/figure>\n<p>\u00c1lvaro<em> <\/em>Morata e Federico Chiesa si sono scambiati 0.25 xG P90 (0.33 goal P90), di cui pi\u00f9 di due terzi (0.17 xG P90) sono andati da Chiesa a Morata. Questo risultato \u00e8 abbastanza intuitivo dato che, nella Juventus di Pirlo, Chiesa \u00e8 stato spesso l&#8217;ala che creava superiorit\u00e0 numerica, con 2.1 dribbling riusciti per partita (2.0 nel 2020\/21, contro una media di 1.6) e 1.7 occasioni create P90 (1.8 nel 2020\/21). D&#8217;altra parte Morata, che combina prestanza fisica (190cm e 84kg) e capacit\u00e0 tecniche (tasso di conversione in goal superiore alla media e pari a 15.8%), era di solito l&#8217;attaccante centrale.<\/p>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">9)  <a href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/alexander-sorloth-1995-12-05\/christopher-nkunku-1997-11-14\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">9) <strong>S\u00f8rloth-Nkunku<\/strong><\/a><\/h4>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/soccerment.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/Sorloth-Nkunku-1024x576.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16365\"\/><\/figure>\n<p>Nel corso della passata stagione, questo duo del <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/team\/rb-leipzig\" target=\"_blank\">RB Lipsia<\/a> ha creato 0.23 xG P90 e ha registrato un&#8217;altissima sovraperformance rispetto agli xG pari al 154%. Il rapporto tra i due \u00e8 leggermente sbilanciato, con 0.15 dei loro xG P90 provenienti dai passaggi di Christopher Nkunku ad Alexander S\u00f8rloth.<br\/>Le caratteristiche di Nkunku si adattano bene ad un attaccante come S\u00f8rloth. La creativit\u00e0 del Francese (2.67 occasioni create P90, 3.38 la scorsa stagione) gli permette di dialogare in modo efficace con un giocatore fisicamente imponente (195cm e 90kg) e molto forte di testa (0.13 goal di testa P90, media 0.07) come S\u00f8rloth. <\/p>\n\n<p class=\"has-text-color has-very-dark-gray-color\"><strong><em><strong><em>\u201cI tuoi ultimi tre assist sono stati per<\/em><\/strong><a href=\"https:\/\/www.bundesliga.com\/en\/bundesliga\/news\/christopher-nkunku-interview-rb-leipzig-games-now-cup-finals-france-winger-15488\"><strong><em>Alexander S\u00f8rloth<\/em><\/strong><\/a><strong><em>, e lui ti ha recentemente ricambiato il favore. Perch\u00e9 le cose stanno funzionando cos\u00ec bene tra voi due?<\/em><\/strong><\/em><\/strong><\/p>\n\n<p><strong><em>Nkunku:<\/em><\/strong><em> &#8220;C&#8217;\u00e8 sempre un rapporto importante tra l&#8217;attaccante e i giocatori che gli gravitano attorno, come me. Alex \u00e8 un giocatore molto intelligente calcisticamente. \u00c8 molto bravo a trovare gli spazi. Siamo stati in grado di maturare un buon rapporto grazie ai suoi punti di forza in quell&#8217;ambito. Dobbiamo continuare a spingere per migliorare. Spero che continueremo allo stesso modo.<\/em>&#8220;<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/soccerment.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/Sorloth-Nkunku-pizza-1024x1024.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16368\"\/><figcaption><em>Il grafico conferma la complementarit\u00e0 della coppia per cross (6.87 cross P90 nel 2020\/21 per Nkunku) e colpi di testa (1.38 tiri di testa nel 2020\/21 per S\u00f8rloth).<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">10) <a href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/andrej-kramaric-1991-06-19\/ihlas-bebou-1994-04-23\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Kramaric-Bebou<\/a><\/h4>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/soccerment.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/Kramaric-Bebou-1024x576.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16371\"\/><\/figure>\n<p>I due migliori marcatori dell&#8217;Hoffenheim di <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/team\/hoffenheim\" target=\"_blank\">Sebastian Hoene\u00df<\/a> hanno ottenuto 0.22 xG P90 (0.34 goal P90), con il 59.7% degli xG P90 (0.13) scaturiti dai passaggi di Bebou a Kramaric. La scorsa stagione sono stati schierati come attaccanti in un 3-4-1-2, o con Kramaric come seconda punta dietro a Bebou in un 4-2-3-1.<br\/>I due attaccanti mostrano abilit\u00e0 tra di loro complementari: Bebou ha un ottimo dribbling (2.4 dribbling riusciti P90, 1.8 nel 2020\/21), mentre Kramaric \u00e8 un buon fantasista offensivo (0.16 passaggi filtranti P90, 0.19 nella scorsa stagione). Inoltre, sono entrambi alquanto freddi sotto porta (precisione di tiro del 44.8% per Kramaric, 42.4% per Bebou).<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/soccerment.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/xG-P90-2021_top10-1024x1024.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16506\"\/><\/figure>\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Coppie pi\u00f9 prolifiche<\/h4>\n\n<p>Le sopracitate coppie <strong>Lewandowski-M\u00fcller<\/strong> e <strong>Kane-Son<\/strong> condividono il primo posto per goal P90, registrando un valore di 0.42 ciascuno. Le prime due coppie sono tallonate da <strong>Zapata-Malinovskyi,<\/strong> in grado di segnare 0.40 goal P90, in media. Di seguito la top 10 completa:<\/p>\n\n<ol class=\"wp-block-list\"><li><strong>Lewandowski-M\u00fcller<\/strong>: 0.42 goal P90, (0.22 xG P90)<\/li><li><strong>Kane-Son<\/strong>: 0.42 goal P90, (0.21 xG P90)<\/li><li><strong>Zapata-Malinovskyi<\/strong>: 0.40 goal P90, (0.32 xG P90)<\/li><li><strong>Antonio-Lingard<\/strong>: 0.37 goal P90, (0.07 xG P90)<\/li><li><strong>Haaland-Sancho<\/strong>: 0.37 goal P90, (0.20 xG P90)<\/li><li><strong>S\u00f8rloth-Nkunku<\/strong>: 0.36 goal P90, (0.23 xG P90)<\/li><li><strong>Andr\u00e9 Silva-Kostic<\/strong>: 0.36 goal P90, (0.28 xG P90)<\/li><li><strong>Sergio Canales-Joaqu\u00edn<\/strong>: 0.35 goal P90, (0.08 xG P90)<\/li><li><strong>Kramaric-Bebou<\/strong>: 0.34 goal P90, (0.22 xG P90)<\/li><li><strong>Ben Yedder-Volland<\/strong>: 0.33 goal P90, (0.22 xG P90)<\/li><\/ol>\n<p>Non sorprende che tutte le coppie presentino prestazioni migliori in termini di goal rispetto agli xG, ma alcuni nomi spiccano particolarmente. Diamo un&#8217;occhiata a coloro che hanno sovraperformato in misura maggiore gli xG.<\/p>\n\n<hr class=\"wp-block-separator is-style-wide\"\/>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Performance vs xG<\/h3>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Coppie sovraperformanti: Nomi nuovi e soliti noti<\/h3>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/soccerment.com\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/xGp90-vs-goals-p90-20_21-aggiornato-1024x1024.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16237\"\/><\/figure>\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n<p>La coppia che ha registrato la pi\u00f9 grande sovraperformance rispetto agli xG su base P90 \u00e8 formata da <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/michail-antonio-1990-03-28\" target=\"_blank\"><strong>Michail<\/strong> <strong>Antonio<\/strong><\/a> e <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/jesse-lingard-1992-12-15\" target=\"_blank\"><strong>Jesse<\/strong> <strong>Lingard<\/strong><\/a>, grazie a 0.37 goal P90 partendo da soli 0.07 xG P90. L&#8217;impatto dell&#8217;arrivo di Lingard al <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/team\/west-ham\" target=\"_blank\">West Ham<\/a> \u00e8 stato impressionante. \u00c8 riuscito a fornire goal e assist fondamentali per l&#8217;approdo del club alle competizioni europee. Al secondo posto troviamo una coppia di giocatori dotati di una tecnica sopraffina: <strong><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/player\/56448\/sergio-canales-1991-02-16\" target=\"_blank\">Sergio Canales<\/a><\/strong> <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/soccerment.com\/it\/looking-for-hidden-gems\/\" target=\"_blank\">(una perla nascosta del calciomercato)<\/a> e <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/player\/10316\/joaquin-1981-07-21\" target=\"_blank\"><strong>Joaqu\u00edn<\/strong><\/a>(0.35 goal P90 contro 0.08 xG P90). A completare il podio, troviamo il duo del <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/team\/rennes\" target=\"_blank\">Rennes<\/a> composto da <strong><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/clement-grenier-1991-01-07\" target=\"_blank\">Cl\u00e9ment Grenier<\/a><\/strong> e <strong><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/martin-terrier-1997-03-04\" target=\"_blank\">Martin Terrier<\/a><\/strong>, autore di 0.29 goal P90 partendo da soli 0.04 xG P90.<\/p>\n\n[ec_store modelnumber=&#8221;REA003-EEN-2107&#8243;]\n\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n<p>Altre coppie che hanno ecceduto in maniera significativa i propri xG sono state: <strong>Kane-Son<\/strong> (0.4 goal P90 da 0.2 xG P90), <strong>Lewandowski-M\u00fcller<\/strong> (0.42 goal P90 da 0.22 xG P90), <strong>Cavani-Rashford<\/strong> (0.33 goal P90 da 0.13 xG P90) e <strong><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/erling-haaland-2000-07-21\/jadon-sancho-2000-03-25\" target=\"_blank\">Haaland-Sancho<\/a><\/strong> (0.35 goal P90 da 0.19 xG P90).<\/p>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Kane e Son: uno sguardo ravvicinato alla loro performance rispetto agli xG<\/h3>\n\n<p><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/harry-kane-1993-07-28\" target=\"_blank\">Harry Kane<\/a> non \u00e8 nuovo a prestazioni notevoli: dalla stagione 2014\/15 di EPL, ha costantemente ottenuto una sovraperformance rispetto agli xG. L&#8217;affiatamento che contraddistingue la sua partnership con <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/son-heung-min-1992-07-08\" target=\"_blank\">Son Heung-Min<\/a> \u00e8 evidente a tutti; perci\u00f2, non sorprende che i dati facciano emergere un gran numero di occasioni create l&#8217;uno per l&#8217;altro. <\/p>\n\n<p>Nel solito 4-2-3-1 del Tottenham, Kane inizia come prima punta con Son che va a posizionarsi come ala sinistra. Kane agisce come punto di riferimento, andando anche ad abbassarsi per facilitare la costruzione del gioco e dialogare con i suoi compagni di squadra. Son, che \u00e8 bravissimo nell&#8217;attaccare gli spazi, utilizza lo spazio liberato da Kane per andare in profondit\u00e0, spesso grazie all&#8217;assistenza dallo stesso Kane. Davanti alla porta sono entrambi letali e sfruttano al massimo le occasioni che ottengono, come dimostrato la scorsa stagione con Jos\u00e9 Mourinho.<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/soccerment.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/Heatmaps_Son_Kane-1024x576.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16781\"\/><\/figure>\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n<p>Il Coreano ha sfruttato al massimo le occasioni da goal offerte dai suoi compagni di squadra, confermandosi in grado di realizzare considerevoli e costanti sovraperformance di xG: nelle ultime quattro stagioni ha segnato 52 goal da 39.9 xG (prestazioni contro xG pari al 132%), mentre nella stagione 2020\/21 la sua sovraperformance risulta pari ad uno sbalorditivo 158% (17 goal da 10.77 xG). La freddezza sotto porta del coreano ha perfino aiutato Kane a raggiungere la vetta della classifica degli assist nella scorsa stagione. Anche <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/gareth-bale-1989-07-16\" target=\"_blank\">Gareth Bale,<\/a> in prestito dal Real Madrid, ha condotto un&#8217;ottima stagione con gli Spurs, segnando 11 goal a fronte di 6.01 xG. Questo lo rende di gran lunga il giocatore che ha segnato di pi\u00f9 rispetto agli xG nella scorsa stagione (su base P90).<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/soccerment.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/Soccerment_KaneSon_Pizza_Final-1024x1024.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16843\"\/><\/figure>\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n<p>Quindi, in caso di approdo al Manchester City, il capitano Inglese potrebbe trovare nuovi partner nei Citizens: <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/riyad-mahrez-1991-02-21\" target=\"_blank\">Riyad Mahrez<\/a>, <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/phil-foden-2000-05-28\" target=\"_blank\">Phil Foden<\/a> e <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/ferran-torres-2000-02-29\" target=\"_blank\">Ferran Torres<\/a> tendono a sovraperformare gli xG, a differenza di <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/raheem-sterling-1994-12-08\" target=\"_blank\">Raheem Sterling<\/a> (che solitamente rimane in linea o si ferma appena al di sotto degli xG creati).<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/soccerment.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/SON-xG-overperformance-1024x1024.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16426\"\/><figcaption>Nel grafico, la parte verde della barra rappresenta gli xG prodotti da Son, la parte blu i suoi goal. Nel 2020\/21 ha registrato una performance vs xG del 158%, mentre dalla stagione 2017\/18 la sua performance vs xG \u00e8 del 132%<\/figcaption><\/figure>\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Coppie sottoperformanti<\/h4>\n\n<p>Le coppie che hanno registrato le sottoperformance pi\u00f9 significative (in termini di differenza tra goal P90 e xG p90) sono: <strong><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/duvan-zapata-1991-04-01\/josip-ilicic-1988-01-29\" target=\"_blank\">Zapata-Ilicic<\/a><\/strong> (0.18 goal P90 e 0.35 xG P90), <strong><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/marcus-thuram-1997-08-06\/alassane-plea-1993-03-10\" target=\"_blank\">Marcus Thuram-Alassane Pl\u00e9a<\/a><\/strong> (0 goal e 0.16 xG P90), <strong><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/kevin-lasagna-1992-08-10\/rodrigo-de-paul-1994-05-24\" target=\"_blank\">Kevin Lasagna-Rodrigo De Paul<\/a><\/strong> (0 goal e 0.16 xG P90) e, forse a sorpresa, <strong><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/robert-lewandowski-1988-08-21\/serge-gnabry-1995-07-14\" target=\"_blank\">Lewandowski-Gnabry<\/a><\/strong> (0.06 goal P90 e 0.21 xG P90).<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/soccerment.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/Zapata-Ilicic-pizza-1024x1024.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16311\"\/><\/figure>\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n<p>Tra le coppie pi\u00f9 illustri, quelle che hanno esibito le sottoperformance pi\u00f9 considerevoli sono state: <strong>Iheanacho-Vardy<\/strong> (0.24 goal P90 da 0.35 xG P90), la sopracitata Lewandowski-Gnabry e <strong><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/analytics.soccerment.com\/en\/stats\/cristiano-ronaldo-1985-02-05\/dejan-kulusevski-2000-04-25\" target=\"_blank\">Cristiano Ronaldo-Kulusevski<\/a><\/strong> (0 goal da 0.14 xG P90). Con un totale di 2.43 xG, la coppia della Juventus \u00e8 quella che ha creato pi\u00f9 xG senza trovare il fondo della rete nella stagione 2020\/21 (nelle 5 principali leghe europee). <strong>Data la qualit\u00e0 di questi due giocatori, ci aspettiamo che riescano a ribaltare la situazione nel corso della prossima stagione<\/strong>. <\/p>\n\n<hr class=\"wp-block-separator is-style-wide\"\/>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<p>Per qualsiasi commento, richiesta o domanda, scrivici a <strong><span style=\"color:#0087be\" class=\"has-inline-color\">research@soccerment.com.<\/span><\/strong><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Per un attaccante, trovare la giusta alchimia con il proprio compagno di reparto \u00e8 una parte fondamentale del gioco. Solitamente fa la differenza tra un attacco affidabile, prolifico e uno sterile. 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