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足球赛场上的跑动路长、控球时间等数据是怎么得到的？

是通过摄像机，摄像机拍录下的所有信息都会被一套超级复杂的分析软件分解，这个软件可以随时统计出某个球员在比赛中跑动的距离。这个软件既可以统计全队数据也可统计个人数据，比如操作人员单独锁定7号，那么软件就能在录像中找到7号队员，并且对他在赛场上的表现做出一系列分析，跑动的距离也马上就会得出来。所以播报某个球员的即时跑动距离并不是一件太复杂的事情。

很好奇，每场球赛的球员数据是怎么统计出来的

其实这是个专业问题，其实是用红外线跟踪系统统计的，系统会扫描在场上的每一个人，自动统计，看似简单，设备在体育场上方安置一个仪器，就OK了。

这种技术应用还不是很广泛，我当初曾经读研究生的时候研究过这个课题，当初技术还不是很纯熟。对了，06年世界杯期间克林斯慢用的不是这种东西。

在今年的欧洲冠军联赛中，球员的球鞋中被装入了一个芯片，通过跟踪系统可以知道球员随时地位置，由此可以得到球员的跑动路线，计算跑动距离。这种芯片在近年的马拉松比赛比赛中已经有用到，防止运动员抄近道。

好奇而论，足球比赛的数据是怎么统计出来的

场边，场下有专业的技术人员来统计这些数据，比如跑动距离、控球率、传球次数及成功率等。

足球场上数据是怎么统计出来的

Squawka的热点图是基于“与球相关的行为”，但分区图同样只能反映与球相关的行为，因为squawka、442的Statszone、WhoScored、EPLIndex等主流数据分析网站的数据提供商全都是Opta。

而Opta的统计方式是两个人对着电视屏幕，每人负责一个队来手动统计各类'event'，注意这里的数据全都是与球相关的event，所以不管最终数据形象化为Squawka中的地热图/分区图或者442Statszone中的Influence图或者WhoScored的平均站位图，都是根据有球行为(进攻防守都算上)来进行平均的。

而真正为俱乐部提供数据的公司(例如ProZone)是在球场各处放置八个摄像机，然后通过摄像机的影像，电脑自动模拟场上球员的位置(视觉化以后有点像FM里的二维比赛情景)，此外也会有人工统计，但很明显这个数据的量级比Opta要高出不少。举个例子，ProZone会统计球员的跑动，而且会进行细分成1.静止2.慢跑3.中速跑4.快速跑5.冲刺来进行统计;而且你还可以依靠模拟观察到例如防线四人组之间站位的距离等等。这个细化程度和统计手段都是Opta无法企及的。但即便是这样程度的数据在主教练的决策中依然是参考，人对于足球的理解和判断永远处于最核心位置。

我以前也曾经提过，现今公众能拿到的数据远远无法展示比赛的全貌，只能粗略反映一些趋势性的东西(而且依然可能会误导)。足球不是单纯的回合制游戏，每个区域和全局的联系繁多而且影响因素繁多，这些东西需要有经验的眼睛来审视比赛反复推敲，解读比赛是思维量很大的脑力劳动。

足球比赛的数据是怎样计算出来的

比赛所有场地在场边都安装了电子计算器用来计算每位球员在比赛期间的跑动距离，这是一个红外线跟踪系统,拍录下的信息（比如跑动距离，控球率，传球成功率等等）会被一套复杂的分析软件分解，之后就会得到你想要的数据了！！谢谢~~

获取足球统计数据都有哪些渠道？

人工+智能的数据采集方式可以说是八仙过海各显神通，而统计指标的计算方法也会影响最终的统计结果。结合上面对采集方法的介绍，大致可以知道对于射门、角球、任意球、点球、犯规的统计方法，就是一个字：数。这一类事件，记录员有很长的时间去反应球场上究竟发生了什么，出错的可能性也比较小。控球率也是一个很容易记录的指标，控球率=控球时间/两队总控球时间，而控球时间则是指传出的球未被对方接触之前的时间。机器能够记录此时是哪一队拿球，拿球时间是多久，只需要人工进行一些简单的修正，例如剔除死球时间（庆祝时间、边角球、任意球时间），即可得出控球率。同理，传球成功率=传球成功次数/本队传球总次数，其实就是没有被抢断的次数，同样是机器和人工共同采集，人工校验的方式进行统计。

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