- Kein Ereignis ausgewählt
- Filter anwenden
- Filter löschen
- Kamera zurücksetzen
- StatsBomb-3D-Visualisierungstool
- URL der StatsBomb-Ereignisdatendatei einfügen
- Daten laden
- Beispiel laden
- Beispiel: @c_mnzs / gh: @carlos-menezes
Zusammenfassung von GN⁺
- Dieses Tool bietet die Möglichkeit, StatsBomb-Ereignisdaten in 3D zu visualisieren
- Nutzer können Daten laden, indem sie die URL einer Ereignisdatendatei eingeben
- Durch Anwenden oder Löschen von Filtern lassen sich die gewünschten Daten auswählen
- Mit der Funktion zum Zurücksetzen der Kamera können die visualisierten Daten in den Ausgangszustand zurückversetzt werden
- Dieses Tool kann für Menschen nützlich sein, die sich für Datenanalyse und Visualisierung interessieren
1 Kommentare
Hacker-News-Kommentare
Es ist immer schön zu sehen, wenn jemand mit kostenlosen Daten etwas Cooles baut. Wenn man es selbst ausprobieren möchte, gibt es Tausende von kostenlosen Fußballspieldaten
https://github.com/statsbomb/open-data
Unter den Fußballdaten gibt es auch eine neu erfasste Sammlung zu allen Spielen von Lionel Messi, und im American Football wurde mit derselben Arbeit für Tom Brady begonnen
https://github.com/statsbomb/amf-open-data
Für die Datenvisualisierung brauchte ich detailliertere Daten, aber der Aufwand ist ziemlich groß
[1] https://tombradytds.com
[2] https://tombradytds.com/viz.php
Die Oberfläche ist großartig. Wenn man zu etwas anderem wechseln möchte, kann man anhand der Anleitung die ursprüngliche JSON selbst finden; daher wäre es gut, ein konkretes Beispiel bereitzustellen
Nachdem ich es geladen hatte, war mir nicht ganz klar, warum three.js verwendet wird. Auch die Passhöhe wird nämlich als Heatmap angezeigt. Die Passwege von whoscored wirken intuitiver
Sehr cool. Ich mag 2D-Visualisierungen. Vor ein paar Jahren habe ich https://pubg.sh gebaut, und das Telemetrieformat ist tatsächlich ziemlich ähnlich
Ich weiß, dass professionelle PUBG-Teams mein Tool für die Analyse nach Spielen nutzen, und frage mich, ob Profi-Fußballteams ähnliche interne Tools haben. Es dürfte wirklich viele Dinge geben, die man verfolgen und visualisieren kann
Gut gemacht. Den anderen Kommentaren nach war einer der Gründe für die Wahl dieses Projekts wohl, three.js zu lernen; deck.gl oder kepler.gl wären aber ebenfalls eine Überlegung wert
Sie bieten höher abstrahierte Visualisierungsbausteine und sind für große Datensätze performanceoptimiert. Man kann damit auch leichter verschiedene Visualisierungsarten ausprobieren oder mehrere übereinanderlegen
Beide Pakete ermöglichen sehr schnelles Prototyping. Mit kepler.gl lässt sich möglicherweise sogar ohne Code ein grobes Mock-up erstellen, sodass es nicht allzu viel Aufwand sein dürfte, diesen Ansatz zu testen
Cool. Danke fürs Teilen. Könnte man zeitbasierte Animationen hinzufügen? Ich würde gern sehen, wie sich das Spiel entwickelt, etwa indem Farben allmählich verblassen
Außerdem frage ich mich, wie man aus diesen Daten am besten Erkenntnisse gewinnt. Exploration wirkt wie der erste Schritt, aber wenn man darauf noch Mehrwert aufbaut, wäre das wirklich gut
Ich frage mich, was die Farben bedeuten. Es scheinen nur abgeschlossene Pässe zu sein, während abgefangene Pässe fehlen? Eine Pass-Heatmap statt einzelner Vektoren könnte eine andere Perspektive bieten
Ich frage mich, ob du überlegt hast, die Passrichtung mit Start-/Endpunkten oder, falls es nicht zu überladen wird, mit Pfeilen darzustellen. Außerdem frage ich mich, ob es eine Anzeige der Passgeschwindigkeit gibt
Auch zusammenfassende Statistiken pro Spieler oder Team wären möglich: Anzahl der Pässe, Durchschnittsgeschwindigkeit, Erfolgsquote, Konzentration/Streuung innerhalb des Kaders, Spieler, die den Ball am häufigsten/am seltensten erhalten, Spieler, von denen man den Ball am häufigsten/am seltensten erhält, Statistiken nach Positionen usw. Mehr Ideen habe ich erst mal nicht. Schöne Visualisierung
Ich weiß nicht, wie die Linienfarben festgelegt werden, aber wenn man nach Team und einem bestimmten Spieler filtert, sind die Linien so gut wie unsichtbar, sodass man sie regelrecht suchen muss
„Load Example“ war sehr hilfreich, um ein Gefühl dafür zu bekommen, was das Tool macht. Schöner Build. Ich stimme auch der Bitte um Erklärung zu, was die Farben bedeuten
In Kombination mit Live-Kamerabildern eines Spiels könnte das ziemlich leistungsfähig sein[0]. Etwa um während des Spiels Details hervorzuheben
[0] https://x.com/skalskip92/status/1816461263829889238
Sieht cool aus. Wenn man die Pässe in zeitlicher Reihenfolge abspielen könnte, würde man wahrscheinlich ein Gefühl für den Spielverlauf bekommen
Ich habe versucht, eine Datei zu laden, bin aber gescheitert. Ich habe mehrere URL-Formate ausprobiert
https://github.com/statsbomb/open-data/…
https://github.com/statsbomb/open-data/…
15956.json
Es wäre gut, wenn im Eingabefeld ein Beispiel für das erwartete Format voreingetragen wäre oder wenn eine Fehlermeldung besser erklären würde, warum die Datei nicht geladen wurde. Es ist schwer zu erkennen, ob es an meiner URL liegt oder an einem internen Problem
Trotzdem ist es eine sehr interessante Demo, und wie von airstrike vorgeschlagen (https://news.ycombinator.com/item?id=41096570) dürfte es noch viel spannender werden, sobald die Kern-Engine steht und mehr Filter hinzukommen
Das sollte funktionieren