Fútbol Data Academy
Métricas, casos de club y análisis de datos aplicados al fútbol profesional — sin relleno.
Artículo destacado
Puestos reales en análisis de datos aplicados al fútbol: rendimiento, cantera, entrenamiento, scouting y empresas de datos/IA.
Más artículos
Explicación de PSxG (post-shot expected goals): diferencia con el xG clásico, uso para porteros y rematadores, y lectura táctica.
02Caso FC Midtjylland: cómo el análisis de datos impulsó fichajes, balón parado y resultados en el fútbol danés moderno.
03Qué es el Packing Rate, cómo mide la progresión al superar oponentes y por qué ayuda a evaluar pases y conducciones en ataque.
04Cómo identificar smart passes con datos: pases que rompen líneas o generan peligro real más allá del volumen de pases completados.
05Métricas avanzadas de creación: xG Chain, xG Buildup y OBV. Cuándo usarlas tras dominar el xG básico y cómo se diferencian.
06Cómo medir la relación entre compañeros con el índice de conexión de pases y qué dice de la coordinación ofensiva del equipo.
07Encuesta a más de 20 analistas de clubes: qué métricas ofensivas miran cada semana y cómo las usan en informes reales.
08Qué es el Finishing Variability Index: cómo mide la diversidad de remates y qué aporta frente a mirar solo goles o xG.
09Qué es el índice de movilidad ofensiva, cómo calcula el movimiento en ataque y cómo usarlo para leer el juego sin balón.
10Qué mide el índice de compactación defensiva, cómo interpretar una defensa sólida con datos y cuándo usarlo en el análisis táctico.
11Cómo aproximar la velocidad de reacción de un futbolista con datos y tracking, y qué limitaciones debes tener en cuenta.
12Cómo medir la creación de espacios con big data en fútbol: conceptos útiles, señales en los datos y límites reales del cálculo.
13Para qué sirve el GPS en clubes: carga, distancias, intensidades y prevención de lesiones dentro del análisis de rendimiento.
14Cómo estructurar un análisis táctico del rival con datos: qué recolectar, qué priorizar y cómo convertirlo en informe útil.
15Qué es el PPI (passes per interception), cómo interpreta la progresión ofensiva y cuándo usarlo en el análisis de un equipo.
16Qué es el PPDA (pases permitidos por acción defensiva), cómo se calcula y cómo leer la intensidad de presión de un equipo con datos.
17Cuatro áreas donde el análisis de datos aporta ventaja en un club: rendimiento, scouting, rivales y preparación física con GPS.
18Guía base de xG, xA, PPDA y posesiones/secuencias para entender el análisis de datos en fútbol sin empezar por métricas avanzadas.
19Quién es Sarah Rudd y cómo sus modelos de evaluación de jugadores ayudaron a popularizar el análisis de datos en el fútbol.
