Estudo de caso: Paysandu SC

A análise de desempenho do Paysandu SC, produzida pelo Campo Analítico, demonstra uma equipe com padrões de circulação muito claros e uma forte inclinação ao setor esquerdo do campo. Na Passing Network geral, o volume de jogo é concentrado na saída pelos defensores L. Neto, B. Anjos e G. Mesquita, com uma conexão robusta em direção a E. Júnior, que atua como o principal desafogo e motor de progressão pelo corredor lateral.

Ao observar a Evolução Tática, nota-se uma mudança significativa de postura. No 1º Tempo, o time apresenta uma rede de passes mais curta e centralizada, buscando controlar o ritmo do jogo. Já no 2º Tempo, a equipe se projeta de forma muito mais agressiva ao ataque, com as linhas visivelmente mais altas e um aumento drástico na participação de F. Castro e M. Júnior na zona de finalização. Esse comportamento é reforçado pelo Pass Clustering, que aponta para um padrão recorrente de passes de ruptura originados no meio-campo em direção às pontas.

O comportamento da equipe varia de forma estratégica conforme a altura do bloco:

• No Bloco Baixo, o Paysandu utiliza G. Mesquita e a linha defensiva para atrair a pressão adversária, mantendo uma estrutura de passes curtos e seguros.
• No Bloco Médio, a influência de P. Silva e C. Galvão cresce, servindo como pilares de sustentação para a transição entre os setores.
• No Bloco Alto (Terço Ofensivo), o destaque absoluto é a Rupture Network, onde M. Júnior e E. Júnior se tornam os principais alvos para passes que quebram as linhas defensivas, demonstrando uma equipe que sabe transformar a posse em perigo real.

A análise final sugere que o Paysandu SC possui um modelo de jogo baseado em atrair o adversário para um lado para, então, explorar as costas da defesa com passes verticais. A forte interação entre os jogadores do lado esquerdo e o centro do campo cria uma superioridade numérica constante, facilitando as infiltrações e as jogadas de linha de fundo.

Do Espectador ao Especialista

Se você está cansado do ruído da mídia tradicional e deseja entender a ciência que rege os clubes de elite, o momento de migrar para o nível profissional é agora.

Para quem busca transformar essa paixão em competência técnica — utilizando ferramentas de análise como a linguagem R, o padrão ouro para estatística computacional e ciência de dados no esporte —, a Escola de Dados Aplicada ao Futebol é o ponto de partida.

Não seja apenas um espectador das métricas. Aprenda a manipular, visualizar e tirar conclusões reais dos dados. Saia do senso comum.

Quer aprender a fazer essas análises?

Todos os mapas, gráficos e cálculos deste artigo foram produzidos com R — a linguagem de programação mais usada em análise de dados esportivos no mundo. No Campo Analítico, você aprende a trabalhar com dados reais como esses, desde os fundamentos estatísticos até a produção de relatórios profissionais de scouting.

Conheça a Formação em Estatística Computacional no Futebol

Você vai dominar worldfootballR, ggplot2, ggsoccer, machine learning aplicado ao futebol e muito mais — com dados reais de campeonatos como este Brasileirão 2026.

Tem dúvidas? Fale diretamente com o professor Aldrei pelo WhatsApp.