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東京ヴェルディ
Tokyo Verdy 東京ヴェルディ[J2 2015シーズン]
順位 勝点 引分 得点 失点 得失点差
8 58 16 10 16 43 41 2
Recent Result
2015 11/23[Mon]AWAY
東京V 東京V 0 - 2 C大阪 C大阪
Next Match
試合がありません
2015 11/25 update

Schedule, Results

日付 対戦相手 開催地 結果
38 10/25 栃木 栃木グ 1-0
39 11/1 磐田 味スタ 0-3
40 11/8 千葉 フクアリ 0-1
41 11/14 金沢 味スタ 1-1
42 11/23 C大阪 金鳥スタ 0-2

得点ランキング

ゴール数 決定率 シュート数
1 南 秀仁 10 14.9% 67
2 高木 大輔 7 20.0% 35
3 平本 一樹 5 13.5% 37
4 中後 雅喜 4 6.2% 65
5 安在 和樹 3 6.4% 47

アシストランキング

アシスト数 ラストパス数
1 平本 一樹 5 45
2 中後 雅喜 4 75
3 杉本 竜士 3 34
4 南 秀仁 2 35
4 安西 幸輝 2 30

攻撃・チャンス構築率 シーズン累計データと、データ定義について

攻撃回数 シュート チャンス構築率 ゴール 成功率
143.5 (1) 14.3 (4) 10.0% (5) 1.0 (10) 7.0% (17)
被攻撃回数 被シュート 被チャンス構築率 被ゴール 被成功率
141.7 (18) 11.5 (4) 8.1% (3) 0.9 (5) 8.1% (11)
※()内はリーグ順位

得点パターン

失点パターン

割合得点失点割合
3 (7.0%) 3 PK 5 (12.2%) 5
1 (2.3%) 1 セットプレー直接 2 (4.9%) 2
7 (16.3%) 7 セットプレーから 12 (29.3%) 12
11 (25.6%) 11 クロスから 2 (4.9%) 2
6 (14.0%) 6 スルーパスから 6 (14.6%) 6
2 (4.7%) 2 30m未満のパスから 4 (9.8%) 4
0 (0.0%) 0 30m以上のパスから 1 (2.4%) 1
4 (9.3%) 4 ドリブルから 2 (4.9%) 2
3 (7.0%) 3 こぼれ球から 2 (4.9%) 2
6 (14.0%) 6 その他 5 (12.2%) 5

2015年度より得点・失点パターンの定義の変更を行いました。過去のシーズンのものも含め新しい定義でデータを再生成しております。パターンデータの各定義は下記をご参照ください。

データ項目プレー定義
PKPKが直接ゴールインした得点
セットプレー直接フリーキック、コーナーキックが直接ゴールインした得点
セットプレーから上記を除き、セットプレー5プレー以内にゴールインした得点。5プレー以内に下記のアクションが含まれていてもこちらで計算
クロスからセットプレーを除いたクロスからの得点
スルーパスからスルーパスからの得点
ショートパスからセットプレー、クロス、スルーパスを除いた30m未満のパスからの得点
ロングパスからセットプレー、クロス、スルーパスを除いた30m以上のパスからの得点
ドリブルから得点者自らがドリブルからシュートを放ちゴールインした得点。得点者の前のプレーがクロス、スルーパス、パスであっても、こちらで計算
こぼれ球から得点者がこぼれ球を拾いゴールインした得点。こぼれ球とはクリア、ブロックなどを拾った場合を対象とする
その他上記項目以外の得点。オウンゴールやシュートが味方に当たって入った場合など

Chance Building Point CBポイントとは?

Team
攻撃 パス ドリブル クロス シュート 守備 セーブ
700.72 (4) 597.50 (3) 54.33 (9) 48.90 (20) -21.14 (14) 2525.09 (6) 15.16 (12)
※()内はリーグ順位

Players
出場 先発 出場時間 攻撃 パス ドリブル クロス シュート 守備 セーブ
GK 1 佐藤 優也 41 41 3938 16.61 16.61 0 0 0 214.52 15.05
GK 26 柴崎 貴広 1 1 94 0.08 0.08 0 0 0 2.28 0.11
DF 2 安西 幸輝 35 32 3060 56.72 40.88 6.27 9.57 -2.15 190.82
DF 3 井林 章 41 40 3893 41.79 41.79 0 0 0.24 711.83
DF 5 福井 諒司 19 16 1573 23.66 19.57 0.63 3.46 -2.77 129.69
DF 6 安在 和樹 33 33 3154 64.92 49.90 4.29 10.73 6.48 215.98
DF 13 畠中 槙之輔 4 4 367 2.54 2.54 0 0 -1.57 51.93
DF 15 ウェズレイ 10 8 694 4.45 4.45 0 0 -1.22 69.15
DF 19 大木 暁 5 5 403 7.60 5.72 0.15 1.74 -0.20 35.19
DF 37 コ ギョンジュン 6 6 571 4.11 4.11 0 0 -0.86 66.27
MF 8 中後 雅喜 40 39 3757 80.04 74.29 0.75 4.99 -0.68 176.40
MF 10 ブルーノ コウチーニョ 21 17 1372 27.30 25.44 1.73 0.13 -7.97 32.14
MF 11 南 秀仁 41 34 3211 78.49 65.22 10.65 2.62 8.28 41.31
MF 14 澤井 直人 33 29 2515 41.93 33.51 6.54 1.88 -3.02 46.89
MF 16 中野 雅臣 9 2 285 1.70 1.49 0.21 0 -0.15 2.92
MF 20 三竿 健斗 39 38 3355 53.16 52.56 0.60 0 -3.97 158.98
MF 22 安田 晃大 10 5 474 9.01 7.73 0.68 0.60 -1.64 10.20
MF 23 田村 直也 29 26 2474 30.30 27.68 0.37 2.24 -0.97 299.46
MF 33 高木 善朗 18 4 881 21.28 17.19 2.32 1.77 -0.07 9.78
MF 45 永井 秀樹 18 0 367 9.38 8.99 0.40 0 -1.27 1.63
FW 7 杉本 竜士 37 27 2430 43.04 28.49 11.92 2.64 -7.44 6.96
FW 9 アラン ピニェイロ 31 14 1541 24.53 19.67 2.47 2.39 -6.03 14.08
FW 18 高木 大輔 25 18 1449 15.73 13.92 0.10 1.71 4.75 20.58
FW 21 菅嶋 弘希 8 2 234 2.78 2.78 0 0 -0.56 1.96
FW 25 平本 一樹 30 21 2189 39.56 32.89 4.23 2.44 1.64 14.02
FW 29 北脇 健慈 1 0 14 0.01 0.01 0 0 0 0.13
本数
(試合平均)
リーグ順位 リーグ平均
ゴール 1.0 10 1.1
シュート 14.3 4 12.9
枠内シュート 4.0 6 3.8
PKによるシュート 0.1 4 0.1
パス 466.4 5 426.8
クロス 12.4 20 14.9
直接フリーキック 13.3 4 12.2
間接フリーキック 2.2 12 2.3
コーナーキック 5.0 8 4.7
スローイン 29.2 8 28.5
ドリブル 13.1 5 11.5
タックル 22.2 4 20.7
クリア 22.1 20 25.6
インターセプト 2.5 9 2.5
オフサイド 2.9 2 2.2
警告 2.0 2 1.3
退場 0 11 0.1
30mライン進入回数 44.6 4 38.2
攻撃回数 143.5 1 137.3
ボール支配率 53.6% 4 50.0%

Pass 距離別東京ヴェルディ

Pass エリア別 東京ヴェルディ

Pass 方向 東京ヴェルディ

総数
成功数
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NEW 2017 2/23 [Thu.] 2016年のJ1リーグ全試合データを機械学習し、2017年の展望を予測する(1) 富士ゼロックススーパーカップが終わり、いよいよ2/25から明治安田生命J1リーグが開幕する。本稿では、データスタジアムが保有する、2016年のJ1リーグ全出場選手の試合ごとのスタッツデータ※401項目を、機械学習手法を駆使して解析、各チームの勝敗予測モデルを作成することによって、2017年のJ1リーグの展望をデータから予測してみる。※ここでのスタッツデータとは、選手の走行距離やスプリント回数といったトラッキングデータと、インターセプト、パスやシュート、ドリブルの回数といったプレーデータを指す。 サッカーの勝敗予測はどのように行えばよいだろうか。サッカーは、ゴールが対戦相手よりも多いチームが勝利するスポーツだ。サッカーにおけるゴール数は、野球やバスケットボールなど他のスポーツと比較し、一般的に少ない。2016年J1リーグでは805ゴールが生まれたが、1試合における、各チームのゴール数は平均1.3ゴールであった。また、1試合における両チームあわせたゴール数が3ゴール以内だった試合は全体の71.6%となった。さてこのような滅多に起きない事象は、ポワソン分布と呼ばれる確率分布に従うことが知られている。ポワソン分布とは、いわゆる左右対称の正規分布ではなく、0や1といった小さい値となる確率が大きい確率分布となり、事象の平均値から求められる。
2017 1/27 [Fri.] 2016湘南シーズンレビュー ~苦しみの中に見えた光明~
2016 12/30 [Fri.] データで振り返る2016 ~川崎フロンターレ~
順位表
勝点試合得点得失
1 3 1 3 2
2 川崎F 3 1 2 2
3 横浜FM 3 1 3 1
4 仙台 3 1 1 1
4 FC東京 3 1 1 1
4 神戸 3 1 1 1
7 甲府 1 1 1 0
7 新潟 1 1 1 0
7 G大阪 1 1 1 0
7 広島 1 1 1 0
11 磐田 1 1 0 0
11 C大阪 1 1 0 0
13 浦和 0 1 2 -1
14 札幌 0 1 0 -1
14 鹿島 0 1 0 -1
14 清水 0 1 0 -1
17 鳥栖 0 1 1 -2
18 大宮 0 1 0 -2
順位表
勝点試合得点得失
1 長崎 3 1 4 4
2 名古屋 3 1 2 2
3 山形 3 1 2 1
3 熊本 3 1 2 1
3 大分 3 1 2 1
6 千葉 3 1 1 1
6 横浜FC 3 1 1 1
6 湘南 3 1 1 1
6 徳島 3 1 1 1
6 愛媛 3 1 1 1
11 岐阜 1 1 2 0
11 山口 1 1 2 0
13 京都 0 1 1 -1
13 讃岐 0 1 1 -1
13 福岡 0 1 1 -1
16 水戸 0 1 0 -1
16 東京V 0 1 0 -1
16 町田 0 1 0 -1
16 松本 0 1 0 -1
16 金沢 0 1 0 -1
21 岡山 0 1 0 -2
22 群馬 0 1 0 -4
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