Jesús Lagos ✓
@Vdot_Spain · En el verde · joined 26 Aug 2015
Fútbol y Datos Cómprame un balón en https://t.co/R4jYE48dsV
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@Vdot_Spain @theMadridZone your Zionist propaganda is falling apart
Your Face of football is washed
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Así que dejaos de posiciones promedios y menos para dar conclusiones sobre un partido y la relación entre dos jugadores.
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Y por cerrar el tema, las acciones defensivas por ejemplo puntuales y las de presión donde empiezan y donde acaban. Puede que la posición promedio sea una posición donde el propio jugador no haya ni pasado... https://t.co/oOaTKKDECb
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Pero además tenemos las carreras sin balón https://t.co/2rxpffjVOE
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Pero aquí son todas las veces que son opción de pase, reciban o no. Si vemos solo los que reciben volvemos a ver como Vinicius vuelve a banda. https://t.co/0LKa5ctf7R
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Pero esto es con balón. Además del eventing podemos usar eventing avanzado donde incorporamos datos sin balón, carreras al espacio, opción de pase, etc. Veamos algunos ejemplos:
Si vemos el mapa de posición promedio cuando es opción de pase (quitando saques de banda y demás) http
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Pero también podemos ver donde reciben los pases. Fijaos donde recibe Vinicius, mucho más pegado a banda como es normal. Mbappe no está pisando zona de influencia en la recepción. https://t.co/QBnXwNuqjP
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Primer problema mezclar cosas. No es lo mismo la fase ofensiva que la defensiva y no es lo mismo juego regular que ABP. Es decir, para mi lo importante para saber si dos jugadores han ocupado la misma zona es filtrar todo aquello que distorsione las coordenadas. Por ejemplo, http
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Así que vamos a replicarlo en función del eventing de OPTA. Sin filtrar nada, todo evento donde un jugador aparece. Perdonadme la visualización que está hecha deprisa y corriendo, lo importante no es eso. Podemos ver como el mapa es similar. Es decir posición promedio usando http
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Ayer se hizo viral el tema de las posiciones medias del Real Madrid contra el Atleti y me sorprende que se use ese dato para llegar a conclusiones sobre la pareja "Mbappe-Vinicius". Frases como "Se solapan", "Mbappe le robo la posición a Vinicius".
La imagen viral aparecen ambos
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Recuerdo hace muchos años cuando me dijo @patrickloko17 ¿se puede medir/observar en los datos las vigilancias defensivas?
Cada dia más cerca de poder hacerlo
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Very much a WIP, but with @SkillCorner open Body Pose data we could detect scanning in players. This really is a gamechanger, to have this type of data. https://t.co/14zNHpGu7n
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0:12
@Vdot_Spain Esa foto es del librito aquel verde que sacó Las provincias sobre la historia del VCF en la temporada 1987-88, yo lo tengo, autografiado por Claramunt. No sabía que ese chico era el padre de Mayol. También sale por ahí un joven José F. Molina, luego famoso portero int
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Mayol en 75' como lo hayan visto en la Premier paga él solo el nuevo campo del Valencia. https://t.co/ile7FLQRy3
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@Vdot_Spain Lo comento en clase. Hablamos sobre el rol de data translator, y pregunto a los alumnos de dónde creen que debe venir: ¿del negocio o del dato? Y casi todos dicen que del dato.
Y yo les respondo: el problema está en el negocio, no en el dato. Así que mejor que venga
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Por si alguien se lo pregunta:
- ¿Hay alguien experto en futbol y datos?. Si, @mario_6PM
- ¿Hay alguien que no sea experto en nada? Si. El menda.
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Aporta más valor a una dirección deportiva y cuerpo tecnico un experto en fútbol que aprenda un poco de tratamiento de datos y estadistica basica que un experto en tratamiento de datos y estadistica que aprenda un poco de futbol.
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@Vdot_Spain Una pregunta. Que me surge al leer su hilo , nivel traking en el cuerpo técnico como analista se puede considerar por donde y como ataque un equipo , con mapas de calor por ejemplo o por donde se va moviendo un jugador ya sea contrario o propio , gracias , un saludo
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Nivel y granularidad de datos necesaria para llegar a una calidad mínima en función el área de trabajo y que justifican su inversión desde mi experiencia trabajando en cada una de ellas en el mundo del Fútbol Profesional ⚽️:
🏋️ Cuerpo Técnico:
Tracking Propio y Rival, tracking h
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Im Vergleich zu Konten gleicher Größe
21 Beiträge aus den letzten 90 Tagen, verglichen mit der Größenklasse 10K–100K Follower. wird weit gezeigt, aber nur wenige dieser Zuschauer reagieren.
Medianaufrufe3 399dieses Konto924Median für 10K–100K
Reichweite, %19.96%dieses Konto3.62%Median für 10K–100K
Interaktion, %0.67%dieses Konto1.52%Median für 10K–100K
| Kennzahl | Dieses Konto | Median für 10K–100K | Verhältnis |
|---|---|---|---|
| Medianaufrufe pro Beitrag | 3 399 | 924 | 3.68× |
| Reichweite (Aufrufe ÷ Follower) | 19.96% | 3.62% | 5.51× |
| Interaktionsrate | 0.67% | 1.52% | 0.44× |
Weitere Konten dieser Größe → Mit einem anderen Konto vergleichen → Wie diese Vergleichswerte entstehen →
Growth & engagement
How the posts we collected actually performed: views and reaction rate post by post, what the audience did with them, and where the follower count goes.
Views per post
73916 Sep
808
5.4K17 Sep
2.9K
44.4K22 Sep
5.7K
5.1K
4.3K
3.9K
3.4K
7.9K
3.1K
2.9K
196
Last 14 collected posts, oldest on the left. The scale is logarithmic: one post can outrun the rest a hundred times over.
Engagement rate per post
0.81%16 Sep
0.50%
1.21%17 Sep
0.49%
0.74%22 Sep
0.56%
0.67%
0.78%
0.62%
0.53%
0.25%
0.67%
1.57%
2.55%
Reactions — likes, reposts, replies and quotes — divided by views. Median for 10K–100K accounts is 1.52%.
What the audience does
Likes67.3%957 in total
Reposts7.7%109 in total
Replies4.0%57 in total
Quotes2.0%28 in total
Bookmarks19.0%270 in total
Share of every reaction we collected for this account. Replies mean argument, reposts mean endorsement, bookmarks mean the post was worth keeping.
Followers by day
17 Sep
Daily snapshots since 17 Sep 2026; the dashed line is the starting count.
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