1权威足球数据统计网站
Opta Sports是一个全球领先的专业足球数据统计分析服务提供商，成立于1996年，总部设立在英国。Opta Sports的数据和分析服务覆盖超过90个国家的足球比赛，包括英超、西甲、意甲、德甲、法甲、欧冠和世界杯等。Opta Sports提供了全面的数据统计分析服务，能够收集、分析和报告所有足球比赛的数据，涵盖技术、战术、体能和统计分析等方面。同时，Opta Sports也收集数据，并建立数据库，供足球俱乐部、媒体和球迷使用。Opta Sports的大数据统计专家和分析师给予客户最及时、准确、全面的数据分析，帮助他们更好地理解比赛，并充分利用这些数据进行决策。
2最精准的足球数据统计？
Opta Sports 是一种最先进的，最精准的足球数据统计服务。Opta Sports 收集足球运动员的细节性数据信息，例如球队的射门次数、传球次数、危险进攻等，用于分析球员和球队在比赛中的表现。Opta 还提供了记分器、赛果预测系统等高科技服务，可以让球迷对两个赛季最新统计数据进行精准分析。
3桑德兰足球俱乐部的数据统计
球队2011/12赛季转会（欧元） 转入球员 英文名 国籍 位置 来自 方式 费用 麦克莱恩 James McClean 北爱尔兰 中场 德利城 转会 40万 大卫-沃恩 David Vaughan 威尔士 中场 布莱克浦 自由转会 0 韦斯·布朗 Wes Brown 英格兰 后卫 曼联 转会 150万 奥谢 John O'Shea 爱尔兰 后卫 曼联 转会 450万 穆罕默迪 Ahmed Elmohamady 埃及 中场 恩比 转会 250万 韦斯特伍德 Keiren Westwood 爱尔兰 门将 考文垂 自由转会 0 拉尔森 Sebastian Larsson 瑞典 中场 伯明翰 自由转会 0 维克汉姆 Connor Wickham 英格兰 前锋 伊普斯维奇 转会 900万 池东沅 Dong-Won Ji 韩国 前锋 全天龙 转会 240万 加德纳 Craig Gardner 英格兰 中场 伯明翰 转会 660万 迪肯 Roarie Deacon 英格兰 前锋 阿森纳 自由转会 0 转出球员 英文名 国籍 位置 去往 方式 费用 麦卡特尼 George McCartney 北爱尔兰 后卫 西汉姆联 租借 不详 门萨 John Mensah 加纳 后卫 里昂 租借回归 0 马尔布朗克 Steed Malbranque 比利时 中场 圣埃蒂安 自由转会 0 利亚姆·诺布尔 Liam Noble 英格兰 中场 卡莱尔联队 租借 未知 岑登 Boudewijn Zenden 荷兰 中场 未知 自由转会 0 姆沃托 Jean-Yves M'voto 法国 后卫 奥尔德姆 自由转会 0 亨德森 Jordan Henderson 英格兰 中场 利物浦 转会 1800万 里维罗斯 Cristian Riveros 巴拉圭 中场 卡塞利 转会 未披露 卢斯科姆比 Nathan Luscombe 英格兰 中场 哈特尔普尔 自由转会 0
4足球场上数据是怎么统计出来的
Squawka的热点图是基于“与球相关的行为”，但分区图同样只能反映与球相关的行为，因为squawka、442的Statszone、WhoScored、EPLIndex等主流数据分析网站的数据提供商全都是Opta。 而Opta的统计方式是两个人对着电视屏幕，每人负责一个队来手动统计各类'event'，注意这里的数据全都是与球相关的event，所以不管最终数据形象化为Squawka中的地热图/分区图或者442Statszone中的Influence图或者WhoScored的平均站位图，都是根据有球行为(进攻防守都算上)来进行平均的。 而真正为俱乐部提供数据的公司(例如ProZone)是在球场各处放置八个摄像机，然后通过摄像机的影像，电脑自动模拟场上球员的位置(视觉化以后有点像FM里的二维比赛情景)，此外也会有人工统计，但很明显这个数据的量级比Opta要高出不少。举个例子，ProZone会统计球员的跑动，而且会进行细分成1.静止2.慢跑3.中速跑4.快速跑5.冲刺来进行统计;而且你还可以依靠模拟观察到例如防线四人组之间站位的距离等等。这个细化程度和统计手段都是Opta无法企及的。但即便是这样程度的数据在主教练的决策中依然是参考，人对于足球的理解和判断永远处于最核心位置。 我以前也曾经提过，现今公众能拿到的数据远远无法展示比赛的全貌，只能粗略反映一些趋势性的东西(而且依然可能会误导)。足球不是单纯的回合制游戏，每个区域和全局的联系繁多而且影响因素繁多，这些东西需要有经验的眼睛来审视比赛反复推敲，解读比赛是思维量很大的脑力劳动。
5马赛足球俱乐部的数据统计
法国足球甲级联赛： 排轮姿名：1 场次伍桐悄：38（胜23，平9，负6） 进球：69 失球：36 净胜球：33 积分：78 场次 胜腔渣 平 负 进球 失球 积分 排名 总 33 10 11 12 40 38 41 10 主场 17 6 7 4 22 15 25 13 客场 16 4 4 8 18 23 16 11
6足球场上数据是怎么统计出来的
Squawka的热点图是基于“与球相关的行为”，但分区图同样只能反映与球相关的行为，因为squawka、442的Statszone、WhoScored、EPLIndex等主流数据分析网站的数据提供商全都是Opta。 而Opta的统计方式是两个人对着电视屏幕，每人负责一个队来手动统计各类'event'，注意这里的数据全都是与球相关的event，所以不管最终数据形象化为Squawka中的地热图/分区图或者442Statszone中的Influence图或者WhoScored的平均站位图，都是根据有球行为(进攻防守都算上)来进行平均的。 而真正为俱乐部提供数据的公司(例如ProZone)是在球场各处放置八个摄像机，然后通过摄像机的影像，电脑自动模拟场上球员的位置(视觉化以后有点像FM里的二维比赛情景)，此外也会有人工统计，但很明显这个数据的量级比Opta要高出不少。举个例子，ProZone会统计球员的跑动，而且会进行细分成1.静止2.慢跑3.中速跑4.快速跑5.冲刺来进行统计;而且你还可以依靠模拟观察到例如防线四人组之间站位的距离等等。这个细化程度和统计手段都是Opta无法企及的。但即便是这样程度的数据在主教练的决策中依然是参考，人对于足球的理解和判断永远处于最核心位置。 我以前也曾经提过，现今公众能拿到的数据远远无法展示比赛的全貌，只能粗略反映一些趋势性的东西(而且依然可能会误导)。足球不是单纯的回合制游戏，每个区域和全局的联系繁多而且影响因素繁多，这些东西需要有经验的眼睛来审视比赛反复推敲，解读比赛是思维量很大的脑力劳动。
7佛罗伦萨足球俱乐部的数据统计
在佛罗伦萨队徽中的百合是红色的（意大利野外很少有紫百合），这源自该市的市徽，故佛罗伦萨又有紫百合之别称 。 关于这个徽章和这个城市的起源有两种解释：佛罗伦萨周围的山上一到春天就长满了红色和白色的野百合花（Florentina），人们自然而然地将百合花用作徽章；第二种解释认为，公元前59年，罗马军队从埃特鲁斯坎人手中攻陷佛罗伦萨后，举行了盛大的庆祝活动，当时漫山遍野开着百合，罗马人以花神弗洛拉（Flora）来命名这种吉祥的野花，久而久之这座城市也被叫成了Florentia。佛罗伦萨队从队名到球衣颜色在意大利足坛都数一数二地香艳。 主场球衣2015-16赛季，法国时尚品牌le coq sportif（乐卡克）成为佛罗伦萨俱乐部的球衣及装备供应商。le coq sportif的设计师用自己的方式诠释了俱乐部伟大的传统，紫色的球衣体现了优雅，球迷可以在日常生活中也自豪地穿上，罗纹V领和袖口都加入了白色的装饰线，身体两侧也各有一条白色细线。左袖有一个巨幅的“紫百合”印花，为了表达对球迷的敬意，口号“orgoglio viola（紫色骄傲）”出现在球衣的领内。 球衣是100%涤纶面料，只有130克重，背部提供了最大的透气性能，配合动态快干面料，平缝的拼接方式则减少了刺激和增加了舒适感 。 客场球衣 客场球衣主题为是白色，其他的细节设计与主场球衣一样，客场球衣左袖有一个巨幅的“紫百合”印花，为了表达对球迷的敬意，口号“orgoglio viola”也出现在球衣的领内 。
8足球国家队球员数据如何统计
足球视频自动分析、误判问题的解决等等这些看似很复杂的问题，都依赖于一个关键技术——视频的切割与跟踪，这是一个纯粹的软件问题，与硬件无关，那些议论GPRS、跟踪器的同学可以休息了。 足球视频的切割与跟踪解决了，那些数据统计也就迎刃而解了。经过多年的研究，出现了很多经典的跟踪算法，如相关性模板匹配、基于光流场的运动跟踪、基于边缘检测的方法等。 对足球视频中的球员进行识别跟踪，需要作三个方面的工作：球员的分割提取；球员所属球队的辨别；球员的跟踪。 方法大致是：1、根据足球场地的颜色特征，利用颜色分量差值的统计信息，从视频序列中自动分割球员；（2）充分利用图像的颜色信息，将球员与两球队模板各颜色分量的归一化统计直方图作相关性比较，辨识球员所属的球队；（3）利用球员的上下文信息，结合基于相关的模板匹配方法，实现球员的跟踪。 实现了球员的跟踪，其他一些射门啊、抢断、控球率等等数据统计就差不多解决了，这些算法都很简单滴。
9杭州绿城足球俱乐部的数据统计
最大获胜 6︰0天津立飞（2001.4.21） 主场最大获胜 6︰0天津立飞（2001.4.21） 客场最大获胜 3︰0四川绵阳（2001.7.14） 最大失利 0︰6长春亚泰（2001.10.6） 主场最大失利 0︰6长春亚泰（2001.10.6） 2︰8曼彻斯特联（商业赛）（2009.7.26） 客场最大失利 0：5贵州人和 （2012.6.17） 最长连胜（5连胜） （中甲2006.3.25-4.29）（中甲2006.9.16-2006.10.14） 主场最长连胜（7连胜） （甲B2002.5.25-2002.10.30）（中甲2006.6.8-2006.10.28） 客场最长连胜（3连胜） （中甲2005.6.4-2005.8.13）（中超2008.5.10-2008.6.28） 最长连败（4连败） （中甲2004.6.12-2004.6.27） 主场最长连败（2连败） （甲B2001.7.21-2001.8.25）（中超2007.5.19-2007.6.20） 客场最长连败（4连败） （甲B2002.5.11-2002.7.20） 最长不败（11场不败 ）（中甲2005.7.9-2005.10.15） 主场最长不败（20场不败） （中甲2005.7.16-中超2007.3.17） 客场最长不败（6场不败） （中甲2005.6.4-2005.10.8）（中超2008.5.10-2008.9.7） 最长不胜（9场不胜）（甲B2003.9.20-2003.11.5） 主场最长不胜（8场不胜） （甲B2001.7.7-2002.4.13） 客场最长不胜（14场不胜） （甲B2002.5.11-2003.8.2） 中超最差战绩 0：5贵州人和 （2012.6.17） 中超最高排名1 （2011赛季初绿城队豪取五连胜，力压黑马广州恒大登顶。） 中超最低排名16 （2008年、2010年和2012年赛季初，球队出现五轮不胜，乃至五轮拿一分的窘境，无奈垫底。） 中超最佳排名4 （2010年取得13胜9平8负积48分位于中超第四。） 甲B2002.7.27 浙江绿城5-2成都五牛76'80'84'谭恩德单场比赛进球纪录： 3个 甲B2003.11.23 浙江绿城6-1哈尔滨兰格15'43'85'瓦伦西亚 中甲2005.10.15 浙江绿城5-1上海联城12'55'80'黄隆 中超2010年 上半程倒数第二场 长春亚泰3：4：诺贝尔绿城 拉米雷斯 梅开二度次数最多 6次 瓦伦西亚 单赛季进球最多球员 16球拉蒙（2014赛季中超联赛16球） 进球最年轻球员纪录 18岁260天 杨征（1985年3月8日生，2003年11月23日绿城处子球） 进球最多球员 31球 瓦伦西亚（2001赛季21场12球 2002赛季12场5球 2003赛季22场14球 2004赛季6场0球 总计61次出场31进球） 中超联赛进球最多 28球 拉蒙
