फुटबॉल में, टीम की सफलता के लिए बॉल पजेशन एक मजबूत भविष्यवक्ता है। गेंद पर नियंत्रण के बिना खेल पर नियंत्रण करना कठिन है। पिछले तीन बुंडेसलिगा सीज़न में, साथ ही मौजूदा सीज़न में (इस लेखन के समय), बायर्न म्यूनिख तालिका में पहले स्थान पर है और गेंद पर कब्जा प्रतिशत में है, इसके बाद डॉर्टमुंड दोनों में दूसरे स्थान पर है। गेंद प्रतिधारण के माध्यम से उच्च अधिकार मूल्यों की सुविधा देने वाली सक्रिय रणनीति और खेल शैली पर व्यापक रूप से चर्चा की गई है। शर्तें जैसे Tiki-टका एक खेल शैली का वर्णन करने के लिए स्थापित किया गया था, जो हमलावर टीम की लगातार लंबी गेंद के साथ सटीक शॉर्ट पासिंग गेम की विशेषता है। हालांकि, उच्च कब्जे की दर पर पहुंचने के लिए, टीमों को अपने बचाव को अनुकूलित करने की भी आवश्यकता होती है ताकि प्रतिद्वंद्वी को खोई हुई गेंद को जल्दी से वापस हासिल किया जा सके। शर्तें जैसे उच्च प्रेस, मध्य प्रेस, तथा लो-प्रेस गेंद पर दबाव डालने से पहले अपने लक्ष्य की ओर बढ़ते समय एक बचाव दल अपने विरोधियों को कितनी जगह देने की अनुमति देता है, इसका वर्णन करने के लिए अक्सर इसका उपयोग किया जाता है।

बुंडेसलिगा क्लब एफसी कोलन का हालिया इतिहास टीम की सफलता पर विभिन्न दबाव वाली शैलियों के प्रभाव पर जोर देता है। चूंकि स्टीफन बॉमगार्ट ने 2021 में एफसी कोलन में कोच के रूप में पदभार संभाला था, टीम ने खुद को नीचे से ऊपर उठाने में कामयाबी हासिल की है और तालिका के मध्य में एक स्थिर स्थिति स्थापित की है। कोचों के स्विच के बाद टीम के आंकड़ों का विश्लेषण करते समय, एक पहलू हमारे सामने विशेष रूप से खड़ा होता है: प्रति गेम 54 दबाव वाली स्थितियों के साथ, टीम लीग में पहले स्थान पर थी, उन स्थितियों में से एक तिहाई में गेंद को वापस जीतने में सक्षम थी। यह विशेष रूप से सफल साबित हुआ जब पिच के प्रतिद्वंद्वी के आधे हिस्से में आक्रमण किया गया। प्रति मैच युगलों की संख्या में वृद्धि (पिछले सीज़न की तुलना में 10%) के साथ, बिली गोट्स ने पिछले सीज़न को मजबूत सातवें स्थान पर समाप्त करने में कामयाबी हासिल की, यूईएफए यूरोपा कॉन्फ्रेंस लीग में एक आश्चर्यजनक स्थान हासिल किया।

हमारा पिछला बुंडेसलीगा मैच तथ्य (बीएमएफ) दबाव से निपटने गेंद को अपने पास रखते हुए इस दबाव को झेलने में विभिन्न खिलाड़ी और टीमें कितनी सफल हैं, इस पर प्रकाश डालता है। बचाव करने वाली टीम कितना सक्रिय और सफल दबाव बनाती है, इसे समझने के लिए, हमें यह समझने की आवश्यकता है कि एक खोई हुई गेंद को वापस जीतने में उन्हें कितना समय लगता है। कौन सी बुंडेसलीगा टीम खोई हुई संपत्ति वापस पाने में सबसे तेज है? एक मैच के दौरान एक टीम की जल्दी से कब्ज़ा हासिल करने की क्षमता कैसे विकसित होती है? क्या मजबूत टीमों के साथ खेलने पर उनकी रिकवरी का समय कम हो जाता है? और अंत में, क्या कम रिकवरी समय जीतने के फॉर्मूले के लिए आवश्यक घटक हैं?

नए बुंडेसलिगा मैच तथ्य का परिचय: बॉल रिकवरी टाइम।

यह कैसे काम करता है

बॉल रिकवरी टाइम (बीआरटी) उस समय की गणना करता है, जब किसी टीम को गेंद पर कब्जा करने में समय लगता है। यह इंगित करता है कि एक टीम गेंद को वापस जीतने के लिए कितनी भूखी है और सेकंड में औसत गेंद पुनर्प्राप्ति समय में मापा जाता है।

एक मैच के दौरान, खिलाड़ियों और गेंद की स्थिति को पिच के चारों ओर कैमरों द्वारा ट्रैक किया जाता है और स्थितीय डेटा स्ट्रीम में निर्देशांक के रूप में संग्रहीत किया जाता है। यह हमें यह गणना करने की अनुमति देता है कि किसी भी समय किस खिलाड़ी के पास गेंद का कब्ज़ा है। यह कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि मैच के दौरान दोनों टीमों के बीच बॉल पजेशन बारी-बारी से आता है। हालांकि, ऐसे समय कम स्पष्ट होते हैं जहां गेंद पर कब्जे का विरोध किया जाता है और इसे सीधे किसी विशेष टीम को नहीं सौंपा जा सकता है। बॉल रिकवरी के लिए टाइमर की गिनती उस क्षण से शुरू होती है जब तक कि टीम इसे हासिल नहीं कर लेती। वह समय जब गेंद का कब्जा स्पष्ट नहीं होता है, टाइमर में शामिल होता है, टीमों को स्पष्ट और तेजी से रिकवरी के पक्ष में प्रोत्साहित करता है।

निम्नलिखित उदाहरण टीम ए और बी के बीच वैकल्पिक गेंद के कब्जे का एक क्रम दिखाता है। कुछ बिंदु पर, टीम ए टीम बी को गेंद का कब्जा खो देती है, जो टीम ए के लिए गेंद की रिकवरी का समय शुरू करती है। गेंद।

जैसा कि पहले ही उल्लेख किया गया है, स्टीफन बॉमगार्ट के पदभार ग्रहण करने के बाद से एफसी कोलोन कई दबाव वाली स्थितियों में लीग लीडर रहा है। जब आप 24/2022 सीज़न में पहले 23 मैच दिनों के लिए गेंद की रिकवरी के समय को देखते हैं तो खेलने की यह शैली भी स्पष्ट होती है। कोलोन ने 13.4 सेकंड का अविश्वसनीय बॉल रिकवरी टाइम हासिल किया, जो लीग में चौथा सबसे तेज है। औसतन, लीग में सबसे तेज टीम बायर्न म्यूनिख की तुलना में खोई हुई गेंद को पुनर्प्राप्त करने में उन्हें केवल 1.4 सेकंड अधिक समय लगा, जिन्होंने 12 सेकंड के औसत के बाद गेंद को अपने विरोधियों से वापस प्राप्त किया।

आइए 2022/23 सीज़न में कोलोन द्वारा खेले गए कुछ खेलों पर नज़र डालें। निम्नलिखित चार्ट विभिन्न खेलों के लिए कोलोन के बॉल रिकवरी समय को दर्शाता है। कम से कम दो गेम विशेष रूप से उल्लेखनीय हैं। पहले मैच के दिन, उन्होंने एफसी शाल्के का सामना किया - जिसे माइनर्स के रूप में भी जाना जाता है - और 8.3 सेकंड के असाधारण कम बीआरटी का प्रबंधन किया। यह पहली छमाही में शाल्के के लिए एक लाल कार्ड द्वारा सहायता प्राप्त थी जब खेल अभी भी 0:0 से बराबरी पर था। बाद में कोलोन की गेंद की तेजी से रिकवरी ने उन्हें खनिकों के खिलाफ 3:1 से जीतने में मदद की।

नौवें मैच के दिन बोरूसिया मोन्चेंग्लादबाख के खिलाफ कोलोन डर्बी भी उल्लेखनीय है। उस खेल में, कोलोन ने गेंद को ठीक करने में 21.6 सेकंड का समय लिया, जो उनके सीजन के औसत 60 सेकंड से लगभग 13.4% धीमा है। हाफटाइम से ठीक पहले पीले-लाल कार्ड ने निश्चित रूप से बिली गोट्स के लिए अपने स्थानीय प्रतिद्वंद्वी बोरुसिया से गेंद को तेजी से हासिल करना मुश्किल बना दिया। उसी समय, बोरूसिया केवल 13.7 सेकंड के बाद औसतन कोलोन से गेंद को वापस जीतने में सफल रहा, जिसके परिणामस्वरूप बोरूसिया को कोलोन से अपने बारहमासी प्रतिद्वंद्वियों पर लगातार 5:2 से जीत मिली।

इसे कैसे लागू किया जाता है

गेंद को पुनर्प्राप्त करने में लगने वाले समय को निर्धारित करने के लिए 25 हर्ट्ज की नमूना दर पर रिकॉर्ड किए गए एक चल रहे मैच से स्थितीय डेटा का उपयोग किया जाता है। बॉल रिकवरी समय के रीयल-टाइम अपडेट सुनिश्चित करने के लिए, हमने लागू किया है Apache Kafka के लिए Amazon प्रबंधित स्ट्रीमिंग (Amazon MSK) डेटा स्ट्रीमिंग और मैसेजिंग के लिए एक केंद्रीय समाधान के रूप में। यह वास्तविक समय में कंटेनरों के बीच स्थितीय डेटा और बुंडेसलिगा मिलान तथ्यों के विभिन्न आउटपुट के निर्बाध संचार की अनुमति देता है।

निम्नलिखित आरेख बॉल रिकवरी टाइम के लिए एंड-टू-एंड वर्कफ़्लो दिखाता है।

मैच से संबंधित डेटा DFL के DataHub का उपयोग करके एकत्र और प्राप्त किया जाता है। मैच के मेटाडाटा के भीतर संसाधित किया जाता है AWS लाम्बा समारोह MetaDataIngestion, जबकि स्थितीय डेटा का उपयोग करके अंतर्ग्रहण किया जाता है AWS फरगेट कंटेनर कहा जाता है MatchLink. लैम्ब्डा फ़ंक्शन और फ़ारगेट कंटेनर दोनों प्रासंगिक एमएसके विषयों में आगे की खपत के लिए डेटा प्रकाशित करते हैं। बॉल रिकवरी टाइम बीएमएफ का मूल बीएमएफ नामक एक समर्पित फारगेट कंटेनर के भीतर रहता है BallRecoveryTime. यह कंटेनर संबंधित मैच के दौरान संचालित होता है और Amazon MSK के माध्यम से लगातार सभी आवश्यक डेटा प्राप्त करता है। इसका तर्क तुरंत स्थितीय परिवर्तनों का जवाब देता है और लगातार वर्तमान बॉल रिकवरी समय की गणना करता है।

बॉल रिकवरी समय की गणना हो जाने के बाद, उन्हें बुंडेसलीगा मैच फैक्ट्स के अन्य उपभोक्ताओं को वितरण के लिए डेटाहब में वापस भेज दिया जाता है। इसके अतिरिक्त, बॉल रिकवरी समय MSK क्लस्टर में एक विशिष्ट विषय पर भेजे जाते हैं, जहां उन्हें अन्य बुंडेसलिगा मैच तथ्यों द्वारा एक्सेस किया जा सकता है। एक लैम्ब्डा फ़ंक्शन संबंधित काफ्का विषय से सभी पुनर्प्राप्ति समय को पुनः प्राप्त करता है और उन्हें एक में संग्रहीत करता है अमेज़ॅन अरोरा सर्वर रहित डेटाबेस। इसके बाद इस डेटा का उपयोग इंटरैक्टिव, निकट-वास्तविक-समय विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए किया जाता है अमेज़न क्विकसाइट.

सारांश

इस पोस्ट में, हमने दिखाया कि कैसे नया बुंडेसलीगा मैच फैक्ट बॉल रिकवरी टाइम एक खोई हुई गेंद पर कब्जे को वापस जीतने में विभिन्न बुंडेसलीगा टीमों की गति की मात्रा निर्धारित करना और निष्पक्ष रूप से तुलना करना संभव बनाता है। यह टिप्पणीकारों और प्रशंसकों को यह समझने की अनुमति देता है कि कैसे शुरुआती और सफल टीमें अपने विरोधियों पर दबाव डालती हैं।

नया बुंडेसलिगा मैच फैक्ट बुंडेसलीगा और एडब्ल्यूएस के फुटबॉल विशेषज्ञों और डेटा वैज्ञानिकों की एक टीम द्वारा गहन विश्लेषण का परिणाम है। आधिकारिक बुंडेसलिगा ऐप और वेबसाइट में संबंधित मैचों के लाइव टिकर में उल्लेखनीय बॉल रिकवरी समय दिखाया गया है। लाइव मैचों के दौरान, कमेंटेटरों को बॉल रिकवरी टाइम भी प्रदान किया जाता है डेटा कहानी खोजक और प्रसारण में महत्वपूर्ण क्षणों में प्रशंसकों को दृश्य रूप से दिखाया गया।

हमें उम्मीद है कि आप इस बिल्कुल नए बुंडेसलीगा मैच फैक्ट का आनंद लेंगे और यह आपको गेम में नई अंतर्दृष्टि प्रदान करेगा। एडब्ल्यूएस और बुंडेसलीगा के बीच साझेदारी के बारे में अधिक जानने के लिए, यहां जाएं AWS . पर बुंडेसलीगा!

हम यह जानने के लिए उत्साहित हैं कि आप किन पैटर्नों को उजागर करेंगे। अपनी अंतर्दृष्टि हमारे साथ साझा करें: @AWScloud ट्विटर पर, हैशटैग #BundesligaMatchFacts के साथ।

लेखक के बारे में

जेवियर पोवेदा-पेंटर AWS प्रोफेशनल सर्विसेज टीम के भीतर EMEA स्पोर्ट्स ग्राहकों के लिए एक वरिष्ठ डेटा वैज्ञानिक हैं। वह दर्शकों के खेल के क्षेत्र में ग्राहकों को मशीन लर्निंग और डेटा साइंस के माध्यम से उच्च गुणवत्ता वाले उपयोगकर्ता और प्रशंसक अनुभव प्रदान करते हुए अपने डेटा को नया करने और भुनाने में सक्षम बनाता है। वह अपने खाली समय में खेल, संगीत और एआई की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए अपने जुनून का अनुसरण करता है।

तारेक हास्केमी एडब्ल्यूएस व्यावसायिक सेवाओं के भीतर एक सलाहकार है। उनके कौशल और विशेषज्ञता के क्षेत्रों में एप्लिकेशन डेवलपमेंट, डेटा साइंस, मशीन लर्निंग और बिग डेटा शामिल हैं। वह क्लाउड के भीतर डेटा-संचालित एप्लिकेशन विकसित करने में ग्राहकों का समर्थन करता है। एडब्ल्यूएस में शामिल होने से पहले, वह विमानन और दूरसंचार जैसे विभिन्न उद्योगों में सलाहकार भी थे। वह ग्राहकों को क्लाउड तक उनके डेटा/एआई यात्रा में सक्षम बनाने के लिए उत्साहित हैं।

जीन-मिशेल लौरियर AWS प्रोफेशनल सर्विसेज में एक वरिष्ठ डेटा वैज्ञानिक हैं। वह अपने डेटा से व्यावसायिक मूल्य उत्पन्न करने के लिए AWS ग्राहकों के साथ-साथ डेटा संचालित अनुप्रयोगों को लागू करने वाली टीमों का नेतृत्व करता है। उन्हें टेक में गोता लगाने और एआई, मशीन लर्निंग और उनके व्यावसायिक अनुप्रयोगों के बारे में जानने का शौक है। वह एक उत्साही साइकिल चालक भी हैं, लंबी बाइक-पैकिंग यात्राएं करते हैं।

फ़ोटिनोस क्यारीकाइड्स AWS प्रोफेशनल सर्विसेज के साथ एक ML इंजीनियर है। वह मशीन लर्निंग, MLOps और एप्लिकेशन डेवलपमेंट के क्षेत्र में अपने प्रयासों पर ध्यान केंद्रित करते हैं, ग्राहकों को क्लाउड में एप्लिकेशन विकसित करने में मदद करते हैं जो डेटा से उत्पन्न अंतर्दृष्टि का लाभ उठाते हैं और नवाचार करते हैं। अपने खाली समय में, वह दौड़ना और प्रकृति का पता लगाना पसंद करते हैं।

ल्यूक फिगर AWS प्रोफेशनल सर्विसेज टीम में प्रधान खेल प्रौद्योगिकी सलाहकार हैं। वह खिलाड़ियों, क्लबों, लीगों और बुंडेसलिगा और फॉर्मूला 1 जैसी मीडिया कंपनियों के साथ काम करता है ताकि उन्हें मशीन लर्निंग का उपयोग करके डेटा के साथ कहानियां सुनाने में मदद मिल सके। अपने खाली समय में, वह मन और मनोविज्ञान, अर्थशास्त्र और एआई के बीच के अंतर के बारे में सब कुछ सीखना पसंद करते हैं।

• एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
• प्लेटोब्लॉकचैन। Web3 मेटावर्स इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
• स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/bundesliga-match-fact-ball-recovery-time-quantifying-teams-success-in-pressing-opponents-on-aws/