XSEED Player Report: Uncovering Performance Metrics and Areas for Development

🇮🇹 La versione italiana dell’articolo è disponibile in fondo.


Explore Soccerment’s player reports, which showcase the transformative power of data-driven insights. Discover how our Data Scientists meticulously analyze and provide valuable analysis and expertise to assist athletes in improving their game. To those interested in accessing the complete report, the link to the full Italian version can be found at the end of this article.

In the world of football, data analysis has traditionally been reserved for professional players and clubs, creating a disparity in accessing valuable insights. At Soccerment, we are on a mission to change that. Through our AI-driven platform and advanced wearable technology, we are democratizing data analysis to foster a more inclusive and meritocratic environment for athletes of all levels. Now, players can leverage on our smart wearable device, XSEED, to track and analyze their athletic and technical performance, gaining invaluable insights for self-improvement and leveling the playing field.

We would like to introduce one of our XSEED users, Aurora. By delving into her season’s data collected by her XSEED, our team offered their expertise to identify her strengths and the most important areas for improvement. This personalized approach allows athletes to unlock their full potential and make informed decisions to enhance their performance on the field.

Discover our insightful Player Reports, providing you key highlights regarding performance analysis. For those seeking the complete report, you can find the link at the end of the article for an immersive experience.


Player Report Analysis: Uncovering Performance Metrics and Areas for Development

We gained valuable insights into Aurora’s performance metrics, shedding light on her achievements and potential areas of growth. Our experts meticulously analyzed her gameplay, statistical trends and key performance indicators to deliver a comprehensive report.

One aspect we focused on was Aurora’s build-up involvement. As can be seen in the data visualizations created by XSEED, we examined her touches, average position and sprints, providing a detailed explanation of her contribution to the team’s build-up play.

Additionally, XSEED generated her heat map, which visually depicted her time on the field. Heat maps are useful tools to analyze player positioning and when coupled with tactical information can yield very significant insights.

The Clustering Project: Player Function Classification

Soccerment wrote The Clustering Project in collaboration with Antonio Gagliardi, to classify players not on the old conception of traditional roles but one based on the functions that players execute while on the pitch. Thanks to a clustering model, we identified 13 total clusters. This approach allows to grasp also the stylistic tendencies of a player (short/long passing, ball carrying/progressive passing etc.). Taking advantage of this, we analyzed Aurora’s performances and identified the characteristics which suit her the most. We consequently classified her as a Wide Controller. These players tend to have a conservative attitude recording high volumes of defensive actions and progressive passes. While staying wide or tucking in with the defensive line, wide controllers don’t push up as much as Wide Creators, ultimately offering cover to the defensive backline and support in build-up.

In this context, Aurora’s characteristics were found to be most similar to those of Benjamin Pavard, right back at FC Bayern Munich and star player of the Wide Controller cluster. This analysis offers valuable insights into how Aurora’s playing style and traits fall within the same category as a highly regarded player in a similar role.

Key Take Aways and Advice

Aurora showcases notable defensive skills and aerial abilities, which are strengths to build upon. To further enhance her performance, Aurora can focus on augmenting her athletic training to improve speed and endurance. Complementing her game with overlaps, along with dedicated practice on her weak foot, can enhance her overall gameplay and make her more adaptable to different tactical setups and managers.

By utilizing the insights provided in her comprehensive player report, Aurora can maximize her strengths, address areas for improvement and elevate her game on the field.

In addition to Aurora, we have also developed a Player Report for Riccardo, another one of our XSEED users. Italian speakers who are interested in discovering more may access both reports here:
Aurora’s Player Report Analysis: Uncovering Performance Metrics and Areas for Development.

Riccardo Corna Player Report: A Data-Driven Analysis for Performance Enhancement


🇮🇹 VERSIONE ITALIANA

XSEED Player Report: Sfrutta il potere dei dati per migliorare il tuo rendimento sul campo

I Player Reports di Soccerment dimostrano l’importanza dell’utilizzo dei dati nell’analisi delle prestazioni di un giocatore. Scopri, attraverso un Report realizzato per una giovane calciatrice, come e quanto attentamente i nostri Data Scientist analizzano le performance degli atleti XSEED per fornire consigli utili a migliorare il proprio gioco. Troverai il link per accedere alla versione integrale del Report in fondo all’articolo.

Nel mondo del calcio, l’analisi dei dati è stata tradizionalmente riservata ai giocatori professionisti e ai club, creando una disparità nell’accesso ad informazioni preziose. La missione di Soccerment è quella di cambiare questa situazione. Attraverso la nostra piattaforma basata sull’intelligenza artificiale e i nostri smart wearables, stiamo democratizzando l’analisi dei dati per creare un ambiente più inclusivo e meritocratico per gli atleti di tutti i livelli. Ora i giocatori possono sfruttare i nostri parastinchi intelligenti, XSEED, per monitorare ed analizzare le loro prestazioni atletiche e tecniche, ottenendo informazioni importanti per il proprio miglioramento.

Vorremmo presentarvi uno dei nostri atleti XSEED, Aurora. Approfondendo i dati della sua stagione raccolti grazie ai suoi XSEED, il nostro team ha offerto la propria competenza per identificare i suoi punti di forza e le aree più importanti da migliorare.

Grazie a questo approccio personalizzato gli atleti sono in grado di compiere decisioni orientate dai dati delle loro performance per poter raggiungere il massimo del loro potenziale sul campo. Scopri quali sono le informazioni principali sulla prestazione di un giocatore che emergono dai nostri Player Reports. In fondo all’articolo potrai trovare il link per leggere il report completo di Aurora.

Player Reports: Sfrutta il potere dei dati per migliorare il tuo rendimento sul campo

Analizzando le metriche delle performance di Aurora abbiamo messo in luce i suoi punti di forza e le potenziali aree di miglioramento. I nostri esperti hanno studiato meticolosamente il suo stile di gioco, le tendenze statistiche e i principali indicatori di performance per fornirle un rapporto completo.

Un aspetto su cui ci siamo concentrati è stata la partecipazione di Aurora nella fase di costruzione. Come si può osservare nelle mappe grafiche create da XSEED, abbiamo esaminato i suoi tocchi di palla, la posizione media in campo e le accelerazioni, fornendo una spiegazione dettagliata del suo contributo alla fase di costruzione della sua squadra.

Inoltre, XSEED è in grado di generare la sua mappa di calore (heatmap), che ci aiuta a rappresentare visivamente il tempo trascorso e le zone occupate da Aurora sul campo. Informazioni che, se integrate all’interno di un contesto tattico, forniscono all’atleta insights molto significativi.

The Clustering Project: classificare i giocatori in base alla loro funzione in campo

Soccerment ha scritto “The Clustering Project” in collaborazione con Antonio Gagliardi, al fine di classificare i giocatori in base alle funzioni che svolgono in campo, abbandonando quindi la vecchia concezione dei ruoli tradizionali. Grazie ad un modello di clustering, abbiamo identificato un totale di 13 cluster. Con questo approccio, che consente di comprendere anche le tendenze stilistiche di un giocatore (passaggi corti/lunghi, trasporto palla/passaggi progressivi, ecc.), abbiamo analizzato le performance di Aurora ed individuato le caratteristiche che le si addicono maggiormente. Di conseguenza, l’abbiamo classificata come “Wide Controller”: questi giocatori tendono ad avere un atteggiamento conservativo, registrando un alto volume di azioni difensive e passaggi progressivi. Pur mantenendo una posizione larga, non si spingono in avanti quanto i Wide Creators, preoccupandosi principalmente di coprire la linea difensiva e supportare la costruzione del gioco.

In questo contesto, le caratteristiche di Aurora sono risultate essere molto simili a quelle di Benjamin Pavard, terzino destro del Bayern Monaco e giocatore di spicco del cluster dei Wide Controller. Questa analisi offre interessanti spunti su come lo stile di gioco e le caratteristiche di Aurora si collocano nella stessa categoria di un giocatore professionista di fama mondiale che ricopre un ruolo simile.

Suggerimenti per lo sviluppo:

Aurora mostra notevoli abilità difensive e capacità aeree, che sono punti di forza su cui lavorare. Per migliorare ulteriormente le sue prestazioni, la costanza nell’allenamento atletico sarà fondamentale per permetterle di migliorare velocità e resistenza. Completare il suo gioco con sovrapposizioni, insieme alla pratica dedicata del piede debole, potrà renderla più completa ed adattabile a diversi schemi tattici e allenatori.

Utilizzando le informazioni fornite nel suo report completo, Aurora potrà consolidare i suoi punti di forza, affrontare gli aspetti da migliorare ed alzare così il livello delle sue prestazioni sul campo.

Clicca qui per leggere la versione integrale del Report.

Aurora’s Player Report Analysis


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