Trong thế giới bóng đá hiện đại, dữ liệu và phân tích chuyên sâu đang dần trở thành kim chỉ nam giúp các nhà chiến lược, huấn luyện viên và người hâm mộ hiểu rõ hơn về diễn biến trận đấu. Một trong những công cụ nổi bật nhất là mô hình Expected Goals (xG), hay Goals Dự kiến, mang lại cái nhìn khách quan về khả năng ghi bàn của các đội bóng dựa trên các dữ liệu thống kê.
Tuy nhiên, trong quá trình áp dụng xG theo mô hình dữ liệu tại giải đấu Asian Cup 2023 ở Việt Nam (69VN), đã xuất hiện những sai lầm phổ biến cần được chỉ rõ để tránh những hiểu lầm không đáng có và tối ưu hoá việc khai thác dữ liệu này. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ điểm qua những sai lầm thường gặp, đồng thời đề xuất cách tiếp cận ít rủi ro hơn nhưng vẫn giữ được độ chính xác và tính toàn diện của phân tích.
1. Đánh giá quá cao vai trò của xG trong dự đoán kết quả trận đấu
Nhiều người thường nghĩ rằng xG có thể dự đoán chính xác kết quả cuối cùng của trận đấu, nhưng thực tế, đây chỉ là một trong nhiều yếu tố cần xem xét. Các yếu tố tâm lý, khả năng thực thi trong những thời điểm quyết định, và cả may mắn đều ảnh hưởng không nhỏ đến kết quả cuối cùng. Việc phụ thuộc quá chặt vào xG có thể dẫn đến những dự đoán quá ưu ái hoặc phủ nhận giá trị của các yếu tố phi dữ liệu.
2. Không cập nhật dữ liệu theo tình hình trận đấu
Một sai lầm phổ biến khác là dựa vào mô hình xG mà không điều chỉnh theo diễn biến trên sân. Ví dụ, một đội có liên tục tạo ra các cơ hội ngon ăn nhưng bị chậm cập nhật dữ liệu hoặc không tính đến các yếu tố tạm thời của trận đấu như chấn thương, thay người, hoặc sự thay đổi chiến thuật. Hiểu rõ rằng xG là một chỉ số dựa trên xác suất, không phải là phản ánh tuyệt đối của thực tế trong từng khoảnh khắc.
3. Tối giản các yếu tố ảnh hưởng đến xG
Trong mô hình dựa trên dữ liệu, nhiều yếu tố không được tính đến hoặc bị bỏ qua, như địa hình sân, thời tiết, hay tâm trạng của cầu thủ. Những yếu tố này có thể ảnh hưởng lớn đến khả năng ghi bàn, nhưng ít khi được đưa vào mô hình xG đơn thuần. Cách tiếp cận ít rủi ro hơn là kết hợp xG với các phân tích định tính để có một bức tranh rõ ràng hơn.
4. Không nhận thức rõ giới hạn của dữ liệu
Dữ liệu luôn có giới hạn và không hoàn toàn chính xác tuyệt đối. Đặc biệt trong các chiến dịch như Asian Cup, nơi các dữ liệu thu thập có thể bị ảnh hưởng bởi yếu tố khách quan như mất dữ liệu trong quá trình ghi nhận hoặc sự thiếu chính xác trong phân loại các tình huống. Sử dụng xG như một công cụ bổ trợ chứ không phải là “chân lý tuyệt đối” là cách tiếp cận đúng đắn hơn.
5. Không xem xét các mẫu dữ liệu từ các trận đấu trước đó
Một số phân tích chỉ dựa vào dữ liệu của trận đấu hiện tại mà không xem xét xu hướng hoặc mẫu dữ liệu từ các trận đã qua của cùng một đội hoặc đội đối phương. Điều này có thể dẫn đến các dự đoán thiếu bền vững và dễ bị chi phối bởi các kết quả bất ngờ, gây rủi ro cho các dự đoán dài hạn.
Kết luận
Sử dụng mô hình xG đúng cách cần tầm nhìn toàn diện và sự hiểu biết rõ về giới hạn của chính công cụ này. Việc kết hợp các dữ liệu định lượng với phân tích định tính, đồng thời cập nhật liên tục thông tin từ thực tế trận đấu, sẽ giúp giảm thiểu các sai lầm phổ biến. Với góc nhìn ít rủi ro hơn, các nhà phân tích, huấn luyện viên hay các nhà dự đoán bóng đá có thể dựa trên mô hình xG như một phần trong bộ công cụ đa dạng, chứ không phải là tất cả.
Chinh phục thành công ở Asian Cup 69VN hay bất kỳ giải đấu nào khác chỉ có thể đạt được khi kết hợp dữ liệu với tri thức và cảm nhận thực tế sân cỏ. Hy vọng bài viết này đã giúp bạn có cái nhìn rõ hơn về những sai lầm phổ biến và cách khắc phục, để từ đó nâng cao hiệu quả của các dự đoán, phân tích trong bóng đá dữ liệu.
