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.

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Para que usar essas variáveis?

As variáveis definidas englobam quatro dimensões fundamentais do jogo:

1. Identificação do jogador e da equipe
   Necessário para análises individuais e comparativos entre atletas ou times.
2. Localização espacial das ações
   Essencial para entender onde o jogo acontece, criar mapas e avaliar comportamentos táticos.
3. Temporalidade do evento
   Permite estudar momentos críticos, intensidade por períodos e tendências ao longo da partida.
4. 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.

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Significado e função de cada variável

A seguir, cada variável é explicada dentro do contexto de uma análise descritiva aplicada ao futebol.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.