A Análise Descritiva é a base de toda investigação quantitativa no futebol. Antes de realizar modelagens, prever desempenhos ou gerar métricas avançadas, é fundamental compreender o que os dados realmente contêm e como cada variável contribui para representar o jogo dentro de uma estrutura analítica. Essa etapa inicial organiza, resume e contextualiza a informação bruta, permitindo transformar dados dispersos em conhecimento útil, visualizações claras e interpretações de alto valor para a tomada de decisão em clubes, comissões técnicas e setores de scouting.
Neste contexto, a definição de um conjunto de variáveis essenciais — como o vetor cols_interesse — cumpre uma função central: garantir que apenas as colunas relevantes sejam selecionadas para análise, preservando a consistência dos dados e permitindo leituras espaciais, temporais e técnicas de cada evento registrado em campo. Cada variável escolhida tem um propósito específico, e juntas formam o núcleo de uma análise descritiva robusta.
Por que selecionar variáveis?
A seleção de variáveis é necessária porque datasets de futebol geralmente contêm dezenas ou até centenas de colunas, muitas das quais não são pertinentes para determinadas análises. Ao restringir o conjunto a apenas variáveis-chave, você:
- Reduz ruído e redundância
- Melhora a clareza analítica
- Evita conflitos entre eventos de naturezas diferentes
- Facilita o processamento e a organização dos dados
- Permite gerar gráficos mais objetivos e funcionais
- Cria uma base padronizada para análises futuras
Além disso, selecionar variáveis específicas possibilita a construção de mapas de ações, fluxos de passes, análises temporais, e qualquer outro instrumento que dependa de informações espaciais e categóricas bem definidas.
Para que usar essas variáveis?
As variáveis definidas englobam quatro dimensões fundamentais do jogo:
- Identificação do jogador e da equipe
Necessário para análises individuais e comparativos entre atletas ou times. - Localização espacial das ações
Essencial para entender onde o jogo acontece, criar mapas e avaliar comportamentos táticos. - Temporalidade do evento
Permite estudar momentos críticos, intensidade por períodos e tendências ao longo da partida. - Natureza e desfecho da ação
Base para métricas como precisão, ganho de duelos, eficiência de finalização, entre outras.
Esse conjunto de variáveis torna possível criar desde análises simples — como número de passes ou chutes — até estudos avançados de ocupação territorial, progressões e interações entre jogadores.
Significado e função de cada variável
A seguir, cada variável é explicada dentro do contexto de uma análise descritiva aplicada ao futebol.
1. player.id
Código numérico que identifica cada jogador de forma única. Serve como chave primária para garantir consistência e evitar duplicações, especialmente quando nomes se repetem.
2. team.name
Nome da equipe à qual o jogador pertence no evento. Permite comparar comportamentos coletivos e agrupar ações por clube.
3. player.name
Nome do atleta responsável pela ação. Importante para análises individuais, rankings e relatórios.
4. position.name
Posição do jogador no momento do evento (ex.: zagueiro, lateral, meia, atacante). Essencial para estudos táticos, mapas posacionais e comparações entre atletas de funções semelhantes.
5. team.id
Identificador numérico da equipe. Facilita junções de tabelas e garante precisão ao separar eventos por time.
6. minute
Minuto da partida em que o evento ocorreu. Fundamental para caracterizar o ritmo do jogo e identificar padrões temporais.
Variáveis de localização espacial
Essas variáveis são cruciais para mapear comportamentos, identificar zonas de atuação e construir mapas estilo Opta Analyst.
7. location.x
Coordenada X onde a ação começa. Representa a profundidade da jogada.
8. location.y
Coordenada Y onde a ação começa. Indica a lateralidade da ação.
9. pass.end_location.x
Coordenada X onde um passe termina. Permite analisar progressão ou regressão do jogo.
10. carry.end_location.x
Coordenada X do fim de uma condução. Importante para medir avanço com bola.
11. shot.end_location.x
Coordenada X da finalização. Auxilia na leitura espacial dos chutes.
12. pass.end_location.y
Coordenada Y onde o passe termina. Ajuda a identificar direcionamento lateral.
13. carry.end_location.y
Coordenada Y do fim de uma condução. Complementa a leitura da direção da jogada.
14. shot.end_location.y
Coordenada Y da finalização. Permite mapear hotspots de finalização.
Variáveis classificatórias
15. type.name
Classificação do evento (passe, chute, duelo, falta, interceptação etc.). É a variável central da análise descritiva, pois define o que ocorreu no lance.
16. period
Número do período do jogo (1, 2 ou prorrogações). Necessário para separar ações por tempo e analisar ritmo.
17. period.name
Nome textual do período (ex.: “First Half”). Útil para relatórios e visualizações descritivas.
Variáveis de desfecho
18. pass.outcome.name
Resultado de um passe (concluído, interceptado, incompleto). Base para métricas de precisão e eficiência.
19. shot.outcome.name
Resultado do chute (gol, para fora, defendido, bloqueado). Fundamenta análises de finalização.
20. duel.outcome.name
Resultado de um duelo (ganho, perdido, neutro). Essencial para análises de competitividade e força física.
Variável de identificação do evento
21. id
Identificador único de cada evento realizado no jogo. Serve para ordenação, rastreamento e reconstrução da sequência de jogo.
Como essas variáveis constroem a Análise Descritiva
A partir desse conjunto de colunas, é possível gerar análises como:
- Mapas de ação por setor
- Mapas de calor
- Progressões com bola
- Gráficos de distribuição temporal
- Mapas de passes recebidos e realizados
- Redes de passes
- Análise de disputas vencidas
- Eficiência ofensiva e defensiva
- Perfil comportamental de atletas
- Interseção entre jogadores (quem passa para quem, onde, como)
A clareza na seleção de variáveis é o que garante que cada gráfico, métrica ou insight represente fielmente o comportamento observado no campo. Na prática, este processo transforma um dataset bruto em um sistema estruturado de leitura tática, auxiliando analistas, treinadores e departamentos técnicos.
Conclusão
Selecionar as variáveis certas é o primeiro passo para produzir uma Análise Descritiva consistente, confiável e tecnicamente fundamentada. O conjunto definido em cols_interesse permite extrair informações essenciais sobre quem, onde, como e quando as ações ocorreram, além de interpretar seus desfechos com precisão. É essa estrutura que sustenta análises táticas, mapas espaciais, métricas avançadas e relatórios profissionais — pilares fundamentais para qualquer trabalho analítico no futebol moderno.
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