BVB - Statistiken
07.08.2011 - 21:35 Uhr
01.12.2016 - 20:14 Uhr
Seit einigen Tagen gibt es hier im Forum ja mitunter eine Diskussion zur Rotation sowie deren Sinn und Unsinn. Ich für meinen Teil glaube ja, dass es keine allgemeingültige optimale Anzahl an Spielern gibt, die man jedes Spiel rotiert, da dies immer auch sehr eng mit dem Leistungsstand der einzelnen Spieler, dem taktischen Fit der Spieler, der Fitness und nicht zuletzt mit dem Gegner verknüpft ist – positiv, wie negativ. Insbesondere die 3-fach Belastung und die Auswirkungen der Fitness machen Rotation in meinen Augen absolut unausweichlich. Da dies jedoch der Statistikthread ist, wollte ich mir das Thema zumindest mal für den BVB sowie (etwas gröber) für einige international spielende Konkurrenten aus der Bundesliga, anhand von Daten, anschauen (damit die Daten nicht ganz für sich stehen, was ich eben auch als Problem sehe, da ansonsten kein vernünftiger Maßstab entsteht, wie man Rotation bewerten kann/soll).
Ein User hatte die Tage bspw. darauf hingewiesen, dass die Ruhrnachrichten davon schrieben, dass der BVB im Schnitt 4 Spieler pro Spiel rotiert (exakt lautet der Wert: 4,2 (ohne Supercup) bzw. 4,4 von Ligaspieltag zu Ligaspieltag, wobei ich letzteres im Folgenden nur kurz anreißen will) und das seiner Ansicht nach schon zu viel ist. Dementsprechend habe ich hier auch gleich einen Anhaltspunkt genommen, um mir anzusehen, wie der BVB gepunktet hat, wenn weniger Spieler, genau 4 Spieler und mindestens 4 Spieler rotiert werden:
< 4 rotierte Spieler/Spiel: 1,7 Punkte; 2,2 Tore; 1,2 Gegentore; +1,0 Tordifferenz
= 4 rotierte Spieler/Spiel: 2,7; 3,0; 0,7; +2,3
>= 4 rotierte Spieler/Spiel: 2,3; 2,8; 1,3; +1,6
Durchschnitt alle Spiele: 2,1; 2,6; 1,2; +1,4
Die Daten sagen also aus, dass der BVB im Schnitt am besten punktet, am meisten Tore schießt und auch noch am wenigsten Gegentore bekommt, wenn man genau 4 Mal pro Spiel rotiert. Rotiert man seltener, ist man in allen Kategorien – außer den Gegentoren – unterdurchschnittlich unterwegs, während man bei mindestens 4 mal rotieren pro Spiel in jeder Kategorie überdurchschnittlich unterwegs ist und dabei nur minimal mehr Gegentore kassiert. Wobei sich die Geschichte mit den Gegentoren im Prinzip durch genau ein Spiel erklären lässt, in dem man extrem rotiert hatte (9 Mal): das 8:4 gegen Legia! Daraus ergibt sich die Frage, ob und ab wann Rotation schädlich ist. Dementsprechend habe ich mir die Geschichte auch noch mal angesehen, wie es aussieht, wenn überdurchschnittlich rotiert wird:
Überdurchschnittliche Rotation (>4): 1,6; 2,6; 2,0; +0,6
Heißt: man trifft zwar überdurchschnittlich häufig, kassiert aber dafür auch deutlich mehr Gegentore, woraus am wenigsten Punkte und die schlechteste Tordifferenz entsteht. Auch hier hat das Spiel gegen Legia natürlich einen enormen Effekt, der sich deutlich positiv auf die Anzahl der erzielten Tore, aber auch negativ auf die Gegentreffer auswirkt – wobei bei gerade mal 5 Spielen mit überdurchschnittlicher Rotation eben auch eine der seltenen Niederlagen, wie gegen Frankfurt einen großen Einfluss auf die Daten hat. Bei einem quasi-durchschnittlichem 3:1 hätte man im Schnitt nur 1,6 Tore erzielt, wenn man mindestens 5 Mal rotiert hätte (niedrigster Wert) und 1,4 Gegentore bekommen (immer noch höchster Wert). Daraus lässt sich erkennen, dass überdurchschnittliche Rotation für den BVB in dieser Saison tatsächlich sehr schädlich ist, die Probleme aber erst ab mindestens 5 rotierten Spielern/Spiel beginnen. Insgesamt muss man zudem nochmals festhalten, dass kaum Rotation eben auch nicht wirklich erfolgreicher war!
Betrachtet man den BVB nur von Bundesligaspieltag zu Bundesligaspieltag, ergeben sich folgende Daten für den Punkteschnitt:
Rotation <4: 0,8
Rotation >=4: 2,1
Rotation =4: 3,0 (allerdings nur 2 Spiele, weswegen diese Daten nicht besonders verlässlich sind)
Überdurchschnittliche Rotation: 1,8
Unterdurchschnittliche Rotation: 1,5
Durchschnitt: 1,6
Hier zeigt sich wiederrum, dass geringe Rotation deutlich am schlechtesten für den BVB war, während eine Rotation von genau, mindestens oder mehr als 4 Spielern überdurchschnittliche Punktausbeute bedeutete. Insgesamt zeigt sich damit ein sehr ähnliches Bild, wie über alle Wettbewerbe
Im Vergleich mit anderen Teams finde ich allerdings die Daten interessanter, die alle Wettbewerbe beinhalten, da diese ja eben auch die Rotation mit bedingen und zudem umfangreicher sind! Deswegen möchte ich nur mit diesen Daten einen Vergleich des Punkteschnitts vornehmen:
Rotation <4: BVB 1,7; Bayern 3,0; Blau04 1,4; Leverkusen 1,1; Gladbach 1,0
Rotation>=4: BVB 2,3; Bayern 1,9; Blau04 2,3; Leverkusen 1,6; Gladbach 1,5
Überdurchschnittliche Rotation: BVB 1,6; Bayern 1,9; Blau04 2,5; Leverkusen 1,6; Gladbach 1,4
Unterdurchschnittliche Rotation: BVB 2,2; Bayern 2,4; Blau04 1,3; Leverkusen 1,1; Gladbach 0,7
Punkteschnitt: BVB 2,1; Bayern 2,2; Blau04 1,9; Leverkusen 1,3; Gladbach 1,2
Die Bayern haben dabei im Schnitt 4,6x pro Spiel rotiert, die Blauen 4,1x, Leverkusen 3,4x und Gladbach 2,9x. Heißt, dass alle 5 Teams im Schnitt ungefähr 3,8 Spieler von Spiel zu Spiel austauschen! Die Blauen sind aus diesem Quintett der einzige Verein, der nach – genau – einem Spiel keine personellen Änderungen vorgenommen hat - welches man gewann, was natürlich noch mal zeigt, das die Daten nicht unproblematisch sind (vor allem für sich allein stehend!). Anhand der Daten kann man jedoch durchaus sehen, dass Rotation eine – wenig überraschend - völlig individuelle Geschichte für jeden Verein sein muss. Schließlich wird unterschiedlich stark rotiert und der Erfolg und Misserfolg einer kleineren oder größeren Rotation ist sehr unterschiedlich. Die Bayern sind bspw. der Verein, der am meisten rotiert, allerdings auch am klarsten von einer kleinen Rotation profitiert. Die Blauen, Leverkusen und Gladbach punkten dahingegen stärker bei größeren Rotationen. Das geht sogar so weit, dass sie, nach statistischer Betrachtung, allesamt zu wenig rotieren! Beim BVB gibt es dahingegen ein klares Optimum von durchschnittlich 4 Rotationen pro Spiel – die man aktuell im Schnitt hat, womit man (theoretisch) also am Optimum agiert! Darunter punktet man schwächer und darüber auch. Demgegenüber kann man bei den Bayern behaupten, dass sie zu stark rotieren!
Ein Fazit fällt damit trotzdem etwas schwer, allerdings finde ich, dass man eben festhalten sollte, dass der BVB nicht so wahnsinnig viel falsch macht mit der Rotation. Andererseits scheint es eben so zu sein, dass jeder Verein für sich die optimale Rotationsgröße finden muss, die scheinbar stark variieren kann! Mir ist übrigens vollkommen klar, dass solche Zahlen keine echte Objektivität schaffen (Gewichtung der Stärke eines Gegners in Relation zur (eigenen) Mannschaft usw., lassen eine Endlosschleife in dieser Diskussion zu!), allerdings sind sie eben doch ein durchaus interessanter Anhaltspunkt, der dafür spricht, dass Rotation - in Maßen – sehr sinnvoll ist und offensichtlich sogar absolut notwendig. Behauptungen, wie „4 Spieler zu rotieren, ist zu viel“, lassen sich zudem anhand der Daten nicht bestätigen. Somit würde ich damit schließen, dass meine eingangs erwähnten These "Es gibt kein allgemeingültiges Optimum für eine Rotation" durchaus ihre Richtigkeit hat, auch wenn man einschränken muss, dass es offensichtlich für jede Situation durchaus ein Optimum zu geben scheint.
Ein User hatte die Tage bspw. darauf hingewiesen, dass die Ruhrnachrichten davon schrieben, dass der BVB im Schnitt 4 Spieler pro Spiel rotiert (exakt lautet der Wert: 4,2 (ohne Supercup) bzw. 4,4 von Ligaspieltag zu Ligaspieltag, wobei ich letzteres im Folgenden nur kurz anreißen will) und das seiner Ansicht nach schon zu viel ist. Dementsprechend habe ich hier auch gleich einen Anhaltspunkt genommen, um mir anzusehen, wie der BVB gepunktet hat, wenn weniger Spieler, genau 4 Spieler und mindestens 4 Spieler rotiert werden:
< 4 rotierte Spieler/Spiel: 1,7 Punkte; 2,2 Tore; 1,2 Gegentore; +1,0 Tordifferenz
= 4 rotierte Spieler/Spiel: 2,7; 3,0; 0,7; +2,3
>= 4 rotierte Spieler/Spiel: 2,3; 2,8; 1,3; +1,6
Durchschnitt alle Spiele: 2,1; 2,6; 1,2; +1,4
Die Daten sagen also aus, dass der BVB im Schnitt am besten punktet, am meisten Tore schießt und auch noch am wenigsten Gegentore bekommt, wenn man genau 4 Mal pro Spiel rotiert. Rotiert man seltener, ist man in allen Kategorien – außer den Gegentoren – unterdurchschnittlich unterwegs, während man bei mindestens 4 mal rotieren pro Spiel in jeder Kategorie überdurchschnittlich unterwegs ist und dabei nur minimal mehr Gegentore kassiert. Wobei sich die Geschichte mit den Gegentoren im Prinzip durch genau ein Spiel erklären lässt, in dem man extrem rotiert hatte (9 Mal): das 8:4 gegen Legia! Daraus ergibt sich die Frage, ob und ab wann Rotation schädlich ist. Dementsprechend habe ich mir die Geschichte auch noch mal angesehen, wie es aussieht, wenn überdurchschnittlich rotiert wird:
Überdurchschnittliche Rotation (>4): 1,6; 2,6; 2,0; +0,6
Heißt: man trifft zwar überdurchschnittlich häufig, kassiert aber dafür auch deutlich mehr Gegentore, woraus am wenigsten Punkte und die schlechteste Tordifferenz entsteht. Auch hier hat das Spiel gegen Legia natürlich einen enormen Effekt, der sich deutlich positiv auf die Anzahl der erzielten Tore, aber auch negativ auf die Gegentreffer auswirkt – wobei bei gerade mal 5 Spielen mit überdurchschnittlicher Rotation eben auch eine der seltenen Niederlagen, wie gegen Frankfurt einen großen Einfluss auf die Daten hat. Bei einem quasi-durchschnittlichem 3:1 hätte man im Schnitt nur 1,6 Tore erzielt, wenn man mindestens 5 Mal rotiert hätte (niedrigster Wert) und 1,4 Gegentore bekommen (immer noch höchster Wert). Daraus lässt sich erkennen, dass überdurchschnittliche Rotation für den BVB in dieser Saison tatsächlich sehr schädlich ist, die Probleme aber erst ab mindestens 5 rotierten Spielern/Spiel beginnen. Insgesamt muss man zudem nochmals festhalten, dass kaum Rotation eben auch nicht wirklich erfolgreicher war!
Betrachtet man den BVB nur von Bundesligaspieltag zu Bundesligaspieltag, ergeben sich folgende Daten für den Punkteschnitt:
Rotation <4: 0,8
Rotation >=4: 2,1
Rotation =4: 3,0 (allerdings nur 2 Spiele, weswegen diese Daten nicht besonders verlässlich sind)
Überdurchschnittliche Rotation: 1,8
Unterdurchschnittliche Rotation: 1,5
Durchschnitt: 1,6
Hier zeigt sich wiederrum, dass geringe Rotation deutlich am schlechtesten für den BVB war, während eine Rotation von genau, mindestens oder mehr als 4 Spielern überdurchschnittliche Punktausbeute bedeutete. Insgesamt zeigt sich damit ein sehr ähnliches Bild, wie über alle Wettbewerbe
Im Vergleich mit anderen Teams finde ich allerdings die Daten interessanter, die alle Wettbewerbe beinhalten, da diese ja eben auch die Rotation mit bedingen und zudem umfangreicher sind! Deswegen möchte ich nur mit diesen Daten einen Vergleich des Punkteschnitts vornehmen:
Rotation <4: BVB 1,7; Bayern 3,0; Blau04 1,4; Leverkusen 1,1; Gladbach 1,0
Rotation>=4: BVB 2,3; Bayern 1,9; Blau04 2,3; Leverkusen 1,6; Gladbach 1,5
Überdurchschnittliche Rotation: BVB 1,6; Bayern 1,9; Blau04 2,5; Leverkusen 1,6; Gladbach 1,4
Unterdurchschnittliche Rotation: BVB 2,2; Bayern 2,4; Blau04 1,3; Leverkusen 1,1; Gladbach 0,7
Punkteschnitt: BVB 2,1; Bayern 2,2; Blau04 1,9; Leverkusen 1,3; Gladbach 1,2
Die Bayern haben dabei im Schnitt 4,6x pro Spiel rotiert, die Blauen 4,1x, Leverkusen 3,4x und Gladbach 2,9x. Heißt, dass alle 5 Teams im Schnitt ungefähr 3,8 Spieler von Spiel zu Spiel austauschen! Die Blauen sind aus diesem Quintett der einzige Verein, der nach – genau – einem Spiel keine personellen Änderungen vorgenommen hat - welches man gewann, was natürlich noch mal zeigt, das die Daten nicht unproblematisch sind (vor allem für sich allein stehend!). Anhand der Daten kann man jedoch durchaus sehen, dass Rotation eine – wenig überraschend - völlig individuelle Geschichte für jeden Verein sein muss. Schließlich wird unterschiedlich stark rotiert und der Erfolg und Misserfolg einer kleineren oder größeren Rotation ist sehr unterschiedlich. Die Bayern sind bspw. der Verein, der am meisten rotiert, allerdings auch am klarsten von einer kleinen Rotation profitiert. Die Blauen, Leverkusen und Gladbach punkten dahingegen stärker bei größeren Rotationen. Das geht sogar so weit, dass sie, nach statistischer Betrachtung, allesamt zu wenig rotieren! Beim BVB gibt es dahingegen ein klares Optimum von durchschnittlich 4 Rotationen pro Spiel – die man aktuell im Schnitt hat, womit man (theoretisch) also am Optimum agiert! Darunter punktet man schwächer und darüber auch. Demgegenüber kann man bei den Bayern behaupten, dass sie zu stark rotieren!
Ein Fazit fällt damit trotzdem etwas schwer, allerdings finde ich, dass man eben festhalten sollte, dass der BVB nicht so wahnsinnig viel falsch macht mit der Rotation. Andererseits scheint es eben so zu sein, dass jeder Verein für sich die optimale Rotationsgröße finden muss, die scheinbar stark variieren kann! Mir ist übrigens vollkommen klar, dass solche Zahlen keine echte Objektivität schaffen (Gewichtung der Stärke eines Gegners in Relation zur (eigenen) Mannschaft usw., lassen eine Endlosschleife in dieser Diskussion zu!), allerdings sind sie eben doch ein durchaus interessanter Anhaltspunkt, der dafür spricht, dass Rotation - in Maßen – sehr sinnvoll ist und offensichtlich sogar absolut notwendig. Behauptungen, wie „4 Spieler zu rotieren, ist zu viel“, lassen sich zudem anhand der Daten nicht bestätigen. Somit würde ich damit schließen, dass meine eingangs erwähnten These "Es gibt kein allgemeingültiges Optimum für eine Rotation" durchaus ihre Richtigkeit hat, auch wenn man einschränken muss, dass es offensichtlich für jede Situation durchaus ein Optimum zu geben scheint.
09.12.2016 - 10:41 Uhr
Tore, Assists und Pre-Assists - Statistik der Saison 2016/17:
22. Pflichtspiel: Real Madrid – Borussia Dortmund 2:2
Tor(e): Auba, Reus
Assist(s): Schmelzer, Auba
Pre-Assist(s): Weigl, Mor
Platzierung - Name - Tore - Assists - Pre-Assists = Gesamtpunkte
1. Pierre-Emerick Aubameyang - 19 - 4 - 4 = 27 Gesamtpunkte – 1623 Spielminuten – 60,1 Minuten pro Punkt
2. Ousmane Dembele - 4 - 10 - 5 = 19 Gesamtpunkte – 1416 Spielminuten – 74,5 Minuten pro Punkt
3. Christian Pulisic - 2 - 6 - 3 = 11 Gesamtpunkte – 950 Spielminuten – 86,3 Minuten pro Punkt
4. Gonzalo Castro - 3 - 7 - 1 = 11 Gesamtpunkte – 1385 Spielminuten – 125,9 Minuten pro Punkt
5. Lukasz Piszczek - 3 - 1 - 6 = 10 Gesamtpunkte – 1346 Spielminuten – 134,6 Minuten pro Punkt
6. Marco Reus - 3 - 6 - 0 = 9 Gesamtpunkte – 229 Spielminuten – 25,4 Minuten pro Punkt
7. Raphael Guerreiro - 3 - 5 - 1 = 9 Gesamtpunkte – 674 Spielminuten – 74,9 Minuten pro Punkt
8. Shinji Kagawa - 4 - 1 - 3 = 8 Gesamtpunkte – 677 Spielminuten – 84,6 Minuten pro Punkt
9. Andre Schürrle - 2 - 3 - 1 = 6 Gesamtpunkte – 570 Spielminuten – 95 Minuten pro Punkt
10. Mario Götze - 1 - 2 - 3 = 6 Gesamtpunkte – 971 Spielminuten – 161,8 Minuten pro Punkt
11. Marc Bartra - 1 - 3 - 1 = 5 Gesamtpunkte – 1132 Spielminuten – 226,4 Minuten pro Punkt
12. Adrian Ramos - 3 - 0 - 2 = 5 Gesamtpunkte – 647 Spielminuten – 129,4 Minuten pro Punkt
13. Emre Mor - 1 - 2 - 2 = 5 Gesamtpunkte – 498 Spielminuten – 99,6 Minuten pro Punkt
14. Marcel Schmelzer - 0 - 2 - 3 = 5 Gesamtpunkte – 1263 Spielminuten – 252,6 Minuten pro Punkt
15. Julian Weigl - 1 - 0 - 3 = 4 Gesamtpunkte – 1466 Spielminuten – 366,5 Minuten pro Punkt
16. Nuri Sahin - 1 - 0 - 2 = 3 Gesamtpunkte – 174 Spielminuten – 58 Minuten pro Punkt
17. Sebastian Rode - 1 - 0 - 2 = 3 Gesamtpunkte – 801 Spielminuten – 267 Minuten pro Punkt
18. Felix Passlack - 1 - 0 - 2 = 3 Gesamtpunkte – 814 Spielminuten – 271,3 Minuten pro Punkt ( ohne Youth League )
19. Sokratis - 1 - 0 - 1 = 2 Gesamtpunkte – 1731 Spielminuten – 865,5 Minuten pro Punkt
20. Bruun Larsen - 0 - 1 - 0 = 1 Gesamtpunkt – 68 Spielminuten – 68 Minuten pro Punkt
21. Mikel Merino - 0 - 0 - 1 = 1 Gesamtpunkt – 90 Spielminuten – 90 Minuten pro Punkt
22. Matthias Ginter - 0 - 1 - 0 = 1 Gesamtpunkt – 1450 Spielminuten – 1450 Minuten pro Punkt
22. Pflichtspiel: Real Madrid – Borussia Dortmund 2:2
Tor(e): Auba, Reus
Assist(s): Schmelzer, Auba
Pre-Assist(s): Weigl, Mor
Platzierung - Name - Tore - Assists - Pre-Assists = Gesamtpunkte
1. Pierre-Emerick Aubameyang - 19 - 4 - 4 = 27 Gesamtpunkte – 1623 Spielminuten – 60,1 Minuten pro Punkt
2. Ousmane Dembele - 4 - 10 - 5 = 19 Gesamtpunkte – 1416 Spielminuten – 74,5 Minuten pro Punkt
3. Christian Pulisic - 2 - 6 - 3 = 11 Gesamtpunkte – 950 Spielminuten – 86,3 Minuten pro Punkt
4. Gonzalo Castro - 3 - 7 - 1 = 11 Gesamtpunkte – 1385 Spielminuten – 125,9 Minuten pro Punkt
5. Lukasz Piszczek - 3 - 1 - 6 = 10 Gesamtpunkte – 1346 Spielminuten – 134,6 Minuten pro Punkt
6. Marco Reus - 3 - 6 - 0 = 9 Gesamtpunkte – 229 Spielminuten – 25,4 Minuten pro Punkt
7. Raphael Guerreiro - 3 - 5 - 1 = 9 Gesamtpunkte – 674 Spielminuten – 74,9 Minuten pro Punkt
8. Shinji Kagawa - 4 - 1 - 3 = 8 Gesamtpunkte – 677 Spielminuten – 84,6 Minuten pro Punkt
9. Andre Schürrle - 2 - 3 - 1 = 6 Gesamtpunkte – 570 Spielminuten – 95 Minuten pro Punkt
10. Mario Götze - 1 - 2 - 3 = 6 Gesamtpunkte – 971 Spielminuten – 161,8 Minuten pro Punkt
11. Marc Bartra - 1 - 3 - 1 = 5 Gesamtpunkte – 1132 Spielminuten – 226,4 Minuten pro Punkt
12. Adrian Ramos - 3 - 0 - 2 = 5 Gesamtpunkte – 647 Spielminuten – 129,4 Minuten pro Punkt
13. Emre Mor - 1 - 2 - 2 = 5 Gesamtpunkte – 498 Spielminuten – 99,6 Minuten pro Punkt
14. Marcel Schmelzer - 0 - 2 - 3 = 5 Gesamtpunkte – 1263 Spielminuten – 252,6 Minuten pro Punkt
15. Julian Weigl - 1 - 0 - 3 = 4 Gesamtpunkte – 1466 Spielminuten – 366,5 Minuten pro Punkt
16. Nuri Sahin - 1 - 0 - 2 = 3 Gesamtpunkte – 174 Spielminuten – 58 Minuten pro Punkt
17. Sebastian Rode - 1 - 0 - 2 = 3 Gesamtpunkte – 801 Spielminuten – 267 Minuten pro Punkt
18. Felix Passlack - 1 - 0 - 2 = 3 Gesamtpunkte – 814 Spielminuten – 271,3 Minuten pro Punkt ( ohne Youth League )
19. Sokratis - 1 - 0 - 1 = 2 Gesamtpunkte – 1731 Spielminuten – 865,5 Minuten pro Punkt
20. Bruun Larsen - 0 - 1 - 0 = 1 Gesamtpunkt – 68 Spielminuten – 68 Minuten pro Punkt
21. Mikel Merino - 0 - 0 - 1 = 1 Gesamtpunkt – 90 Spielminuten – 90 Minuten pro Punkt
22. Matthias Ginter - 0 - 1 - 0 = 1 Gesamtpunkt – 1450 Spielminuten – 1450 Minuten pro Punkt
Dieser Beitrag wurde zuletzt von Muenchner09er am 09.12.2016 um 11:01 Uhr bearbeitet
12.12.2016 - 13:05 Uhr
Tore, Assists und Pre-Assists - Statistik der Saison 2016/17:
23. Pflichtspiel: 1. FC Köln – Borussia Dortmund 1:1
Tor(e): Reus
Assist(s): Ramos
Pre-Assist(s): Dembele
Platzierung - Name - Tore - Assists - Pre-Assists = Gesamtpunkte
1. Pierre-Emerick Aubameyang - 19 - 4 - 4 = 27 Gesamtpunkte – 1713 Spielminuten – 63,4 Minuten pro Punkt
2. Ousmane Dembele - 4 - 10 - 6 = 20 Gesamtpunkte – 1506 Spielminuten – 75,3 Minuten pro Punkt
3. Christian Pulisic - 2 - 6 - 3 = 11 Gesamtpunkte – 950 Spielminuten – 86,3 Minuten pro Punkt
4. Gonzalo Castro - 3 - 7 - 1 = 11 Gesamtpunkte – 1438 Spielminuten – 130,7 Minuten pro Punkt
5. Marco Reus - 4 - 6 - 0 = 10 Gesamtpunkte – 319 Spielminuten – 31,9 Minuten pro Punkt
6. Lukasz Piszczek - 3 - 1 - 6 = 10 Gesamtpunkte – 1373 Spielminuten – 137,3 Minuten pro Punkt
7. Raphael Guerreiro - 3 - 5 - 1 = 9 Gesamtpunkte – 674 Spielminuten – 74,9 Minuten pro Punkt
8. Shinji Kagawa - 4 - 1 - 3 = 8 Gesamtpunkte – 677 Spielminuten – 84,6 Minuten pro Punkt
9. Andre Schürrle - 2 - 3 - 1 = 6 Gesamtpunkte – 570 Spielminuten – 95 Minuten pro Punkt
10. Adrian Ramos - 3 - 1 - 2 = 6 Gesamtpunkte – 662 Spielminuten – 110,3 Minuten pro Punkt
11. Mario Götze - 1 - 2 - 3 = 6 Gesamtpunkte – 971 Spielminuten – 161,8 Minuten pro Punkt
12. Marc Bartra - 1 - 3 - 1 = 5 Gesamtpunkte – 1195 Spielminuten – 239 Minuten pro Punkt
13. Emre Mor - 1 - 2 - 2 = 5 Gesamtpunkte – 498 Spielminuten – 99,6 Minuten pro Punkt
14. Marcel Schmelzer - 0 - 2 - 3 = 5 Gesamtpunkte – 1353 Spielminuten – 270,6 Minuten pro Punkt
15. Julian Weigl - 1 - 0 - 3 = 4 Gesamtpunkte – 1556 Spielminuten – 389 Minuten pro Punkt
16. Nuri Sahin - 1 - 0 - 2 = 3 Gesamtpunkte – 174 Spielminuten – 58 Minuten pro Punkt
17. Sebastian Rode - 1 - 0 - 2 = 3 Gesamtpunkte – 838 Spielminuten – 279,3 Minuten pro Punkt
18. Felix Passlack - 1 - 0 - 2 = 3 Gesamtpunkte – 814 Spielminuten – 271,3 Minuten pro Punkt ( ohne Youth League )
19. Sokratis - 1 - 0 - 1 = 2 Gesamtpunkte – 1806 Spielminuten – 903 Minuten pro Punkt
20. Bruun Larsen - 0 - 1 - 0 = 1 Gesamtpunkt – 68 Spielminuten – 68 Minuten pro Punkt
21. Mikel Merino - 0 - 0 - 1 = 1 Gesamtpunkt – 90 Spielminuten – 90 Minuten pro Punkt
22. Matthias Ginter - 0 - 1 - 0 = 1 Gesamtpunkt – 1540 Spielminuten – 1540 Minuten pro Punkt
23. Pflichtspiel: 1. FC Köln – Borussia Dortmund 1:1
Tor(e): Reus
Assist(s): Ramos
Pre-Assist(s): Dembele
Platzierung - Name - Tore - Assists - Pre-Assists = Gesamtpunkte
1. Pierre-Emerick Aubameyang - 19 - 4 - 4 = 27 Gesamtpunkte – 1713 Spielminuten – 63,4 Minuten pro Punkt
2. Ousmane Dembele - 4 - 10 - 6 = 20 Gesamtpunkte – 1506 Spielminuten – 75,3 Minuten pro Punkt
3. Christian Pulisic - 2 - 6 - 3 = 11 Gesamtpunkte – 950 Spielminuten – 86,3 Minuten pro Punkt
4. Gonzalo Castro - 3 - 7 - 1 = 11 Gesamtpunkte – 1438 Spielminuten – 130,7 Minuten pro Punkt
5. Marco Reus - 4 - 6 - 0 = 10 Gesamtpunkte – 319 Spielminuten – 31,9 Minuten pro Punkt
6. Lukasz Piszczek - 3 - 1 - 6 = 10 Gesamtpunkte – 1373 Spielminuten – 137,3 Minuten pro Punkt
7. Raphael Guerreiro - 3 - 5 - 1 = 9 Gesamtpunkte – 674 Spielminuten – 74,9 Minuten pro Punkt
8. Shinji Kagawa - 4 - 1 - 3 = 8 Gesamtpunkte – 677 Spielminuten – 84,6 Minuten pro Punkt
9. Andre Schürrle - 2 - 3 - 1 = 6 Gesamtpunkte – 570 Spielminuten – 95 Minuten pro Punkt
10. Adrian Ramos - 3 - 1 - 2 = 6 Gesamtpunkte – 662 Spielminuten – 110,3 Minuten pro Punkt
11. Mario Götze - 1 - 2 - 3 = 6 Gesamtpunkte – 971 Spielminuten – 161,8 Minuten pro Punkt
12. Marc Bartra - 1 - 3 - 1 = 5 Gesamtpunkte – 1195 Spielminuten – 239 Minuten pro Punkt
13. Emre Mor - 1 - 2 - 2 = 5 Gesamtpunkte – 498 Spielminuten – 99,6 Minuten pro Punkt
14. Marcel Schmelzer - 0 - 2 - 3 = 5 Gesamtpunkte – 1353 Spielminuten – 270,6 Minuten pro Punkt
15. Julian Weigl - 1 - 0 - 3 = 4 Gesamtpunkte – 1556 Spielminuten – 389 Minuten pro Punkt
16. Nuri Sahin - 1 - 0 - 2 = 3 Gesamtpunkte – 174 Spielminuten – 58 Minuten pro Punkt
17. Sebastian Rode - 1 - 0 - 2 = 3 Gesamtpunkte – 838 Spielminuten – 279,3 Minuten pro Punkt
18. Felix Passlack - 1 - 0 - 2 = 3 Gesamtpunkte – 814 Spielminuten – 271,3 Minuten pro Punkt ( ohne Youth League )
19. Sokratis - 1 - 0 - 1 = 2 Gesamtpunkte – 1806 Spielminuten – 903 Minuten pro Punkt
20. Bruun Larsen - 0 - 1 - 0 = 1 Gesamtpunkt – 68 Spielminuten – 68 Minuten pro Punkt
21. Mikel Merino - 0 - 0 - 1 = 1 Gesamtpunkt – 90 Spielminuten – 90 Minuten pro Punkt
22. Matthias Ginter - 0 - 1 - 0 = 1 Gesamtpunkt – 1540 Spielminuten – 1540 Minuten pro Punkt
18.12.2016 - 11:33 Uhr
100 Aubameyang-Tore für Borussia Dortmund - Ein statistisches Resümee
WANN erzielt er seine Tore?
-42 mal traf er in der 1. Halbzeit, 57 mal in der 2. Halbzeit und 1 mal in der Verlängerung.
-In dieser Saison hat er seine 20 Treffer bislang gleichmäßig auf beide Halbzeiten verteilt(jeweils 10 Tore pro Halbzeit).
-Auffällig war die letzte BL-Saison, in der er ganze 20 seiner 25 Tore in der 2. Halbzeit schoss.
-In der Schlussviertelstunde trifft er am häufigsten - insgesamt 23 Tore schoss er ab der 75. Minute.
-von diesen 23 Toren fielen 10 Tore erst in den letzten 5 Minuten oder in der Nachspielzeit.
WIE erzielt er seine Tore?
-67 Tore schoss er mit dem rechten Fuß.
-18 Tore schoss er mit dem linken Fuß.
-15 Tore erzielte er per Kopfball.
-Er traf 7 mal per Elfmeter und einmal per Freistoß.
GEGEN WEN erzielte er seine Tore?
-Gegen Augsburg(6 Spiele), Hamburg(7 Spiele) und Wolfsburg(9 Spiele) traf er mit jeweils 7 Toren am häufigsten.
-Bis auf Köln und Leipzig hat er gegen jeden aktuellen Bundesligisten mindestens einmal getroffen.
IN WELCHEN WETTBEWERBEN erzielte er seine Tore?
-70 mal traf er in der Bundesliga.
-10 mal im DFB-Pokal.
-Einmal im Supercup.
-19 mal im Europapokal(8 Tore in der CL, 8 Tore in der EL, 3 Tore in der EL-Quali)
AUF WELCHEN POSITIONEN erzielte er seine Tore?
-74 Tore als Mittelstürmer(96 Spiele)
-23 Tore als Rechtsaußen(56 Spiele)
-2 Tore als Linksaußen(10 Spiele)
-1 Tor als Hängende Spitze/Zehner(2 Spiele)
WEITERE STATISTIKEN:
-30 mal erzielte er das 1:0
-53 mal traf er einfach
-17 mal traf er doppelt
-3 mal traf er dreifach
-einmal traf er vierfach
( http://www.transfermarkt.de/pierre-emerick-aubameyang/leistungsdatendetails/spieler/58864/verein/16 )
WANN erzielt er seine Tore?
-42 mal traf er in der 1. Halbzeit, 57 mal in der 2. Halbzeit und 1 mal in der Verlängerung.
-In dieser Saison hat er seine 20 Treffer bislang gleichmäßig auf beide Halbzeiten verteilt(jeweils 10 Tore pro Halbzeit).
-Auffällig war die letzte BL-Saison, in der er ganze 20 seiner 25 Tore in der 2. Halbzeit schoss.
-In der Schlussviertelstunde trifft er am häufigsten - insgesamt 23 Tore schoss er ab der 75. Minute.
-von diesen 23 Toren fielen 10 Tore erst in den letzten 5 Minuten oder in der Nachspielzeit.
WIE erzielt er seine Tore?
-67 Tore schoss er mit dem rechten Fuß.
-18 Tore schoss er mit dem linken Fuß.
-15 Tore erzielte er per Kopfball.
-Er traf 7 mal per Elfmeter und einmal per Freistoß.
GEGEN WEN erzielte er seine Tore?
-Gegen Augsburg(6 Spiele), Hamburg(7 Spiele) und Wolfsburg(9 Spiele) traf er mit jeweils 7 Toren am häufigsten.
-Bis auf Köln und Leipzig hat er gegen jeden aktuellen Bundesligisten mindestens einmal getroffen.
IN WELCHEN WETTBEWERBEN erzielte er seine Tore?
-70 mal traf er in der Bundesliga.
-10 mal im DFB-Pokal.
-Einmal im Supercup.
-19 mal im Europapokal(8 Tore in der CL, 8 Tore in der EL, 3 Tore in der EL-Quali)
AUF WELCHEN POSITIONEN erzielte er seine Tore?
-74 Tore als Mittelstürmer(96 Spiele)
-23 Tore als Rechtsaußen(56 Spiele)
-2 Tore als Linksaußen(10 Spiele)
-1 Tor als Hängende Spitze/Zehner(2 Spiele)
WEITERE STATISTIKEN:
-30 mal erzielte er das 1:0
-53 mal traf er einfach
-17 mal traf er doppelt
-3 mal traf er dreifach
-einmal traf er vierfach
( http://www.transfermarkt.de/pierre-emerick-aubameyang/leistungsdatendetails/spieler/58864/verein/16 )
19.12.2016 - 15:40 Uhr
Ich habe mir die Statistiken unserer Abwehrspieler Sokratis, Ginter und Bartra angeschaut.
Wie erwartet ist Sokratis mit 58,5% gewonnenen Zweikämpfen vorne, gefolgt von Ginter mit 54,8% und Bartra mit schwachen 39,3% (Toprak ist in dieser Saison genauso schwach).
Allerdings kommt Sokratis gute Quote nicht durch seine Bodenzweikämpfe (gibt es eine bessere Übersetzung für Tackles?) zustande. Dort gewinnt Sokratis nur 43%, Ginter 50% und Bartra 35%.
Sokratis gute Quote entsteht zum einem aus seiner Kopfballstärke (Sokratis 63,6%, Ginter 53,5%, Bartra 48,9%) und zum anderen aus den vielen Fouls gegen ihn (Sokratis zieht im Schnitt 2,5 Fouls, Ginter 1,1 und Bartra 0.6).
Bei Bartra sind fast alle Quoten sehr schwach. Aber was auffällt ist, dass er viel aktiver als die anderen Abwehrspieler ist.
Bartra führt im Schnitt 6,5 Bodenzweikämpfe, Sokratis 3,2 und Ginter 2,0.
Bartra fängt im Schnitt 3,0 Pässe ab, Sokratis 1,5 und Ginter 1,4.
Auch klärt Bartra mehr Bälle (3,7, Sokratis 3,2 und Ginter 2,7) und blockt mehr Schüsse (0,8, Sokratis 0,6 und Ginter 0,2).
Ich denke, das aktivere Verteidigen erklärt auch die vielen Fouls von Bartra (1,9, Sokratis 1,5 und Ginter 0,7).
Kopfballduelle bestreiten alle gleiche viele (knapp 3 in 90 Minuten).
Hier die ganzen Statistiken in einer Grafik (Der Link macht etwas Probleme. Ginter löschen und neu dazu nehmen hat bei mir geholfen): squawka comparison matrix
Meiner Meinung nach ist der aktive Verteidigungsstil von Bartra auch ein Grund für die schlechten Quoten und nicht etwa allein fehlende Qualität, Eingewöhnung und/oder Eingespieltheit.
Jedenfalls scheinen mir aktive Spieler häufig die schlechteren Quoten zu haben. So hatte beispielsweise Vidal letzte Saison mit 6,8 sehr viele Bodenzweikämpfe geführt. Seine Quote war aber mit 41% eher bescheiden. Trotzdem halte ich Vidal für einen starken Zweikämpfer.
Allerdings spielt auch immer die Taktik eine große Rolle. So hatte Vidal bei Juve deutlich bessere Quoten.
Ginter scheint im Abwehrverhalten das Gegenteil von Bartra zu sein. Ginter müsste fast zwei Spiele bestreiten, um auf ähnlich viele Defensivaktionen wie Bartra in 90 Minuten zu kommen.
Die Fehlerquote ist bei Ginter dadurch deutlich niedriger.
Aber was hilft der Mannschaft mehr?
Ist Ginter zu passiv? Meidet er Zweikämpfe?
Hätten wir mit einem passiveren Bartra weniger Gegentore kassiert?
Welche Einfluss hat die Taktik auf die Defensivwerte unserer Abwehrspieler?
Wie erwartet ist Sokratis mit 58,5% gewonnenen Zweikämpfen vorne, gefolgt von Ginter mit 54,8% und Bartra mit schwachen 39,3% (Toprak ist in dieser Saison genauso schwach).
Allerdings kommt Sokratis gute Quote nicht durch seine Bodenzweikämpfe (gibt es eine bessere Übersetzung für Tackles?) zustande. Dort gewinnt Sokratis nur 43%, Ginter 50% und Bartra 35%.
Sokratis gute Quote entsteht zum einem aus seiner Kopfballstärke (Sokratis 63,6%, Ginter 53,5%, Bartra 48,9%) und zum anderen aus den vielen Fouls gegen ihn (Sokratis zieht im Schnitt 2,5 Fouls, Ginter 1,1 und Bartra 0.6).
Bei Bartra sind fast alle Quoten sehr schwach. Aber was auffällt ist, dass er viel aktiver als die anderen Abwehrspieler ist.
Bartra führt im Schnitt 6,5 Bodenzweikämpfe, Sokratis 3,2 und Ginter 2,0.
Bartra fängt im Schnitt 3,0 Pässe ab, Sokratis 1,5 und Ginter 1,4.
Auch klärt Bartra mehr Bälle (3,7, Sokratis 3,2 und Ginter 2,7) und blockt mehr Schüsse (0,8, Sokratis 0,6 und Ginter 0,2).
Ich denke, das aktivere Verteidigen erklärt auch die vielen Fouls von Bartra (1,9, Sokratis 1,5 und Ginter 0,7).
Kopfballduelle bestreiten alle gleiche viele (knapp 3 in 90 Minuten).
Hier die ganzen Statistiken in einer Grafik (Der Link macht etwas Probleme. Ginter löschen und neu dazu nehmen hat bei mir geholfen): squawka comparison matrix
Meiner Meinung nach ist der aktive Verteidigungsstil von Bartra auch ein Grund für die schlechten Quoten und nicht etwa allein fehlende Qualität, Eingewöhnung und/oder Eingespieltheit.
Jedenfalls scheinen mir aktive Spieler häufig die schlechteren Quoten zu haben. So hatte beispielsweise Vidal letzte Saison mit 6,8 sehr viele Bodenzweikämpfe geführt. Seine Quote war aber mit 41% eher bescheiden. Trotzdem halte ich Vidal für einen starken Zweikämpfer.
Allerdings spielt auch immer die Taktik eine große Rolle. So hatte Vidal bei Juve deutlich bessere Quoten.
Ginter scheint im Abwehrverhalten das Gegenteil von Bartra zu sein. Ginter müsste fast zwei Spiele bestreiten, um auf ähnlich viele Defensivaktionen wie Bartra in 90 Minuten zu kommen.
Die Fehlerquote ist bei Ginter dadurch deutlich niedriger.
Aber was hilft der Mannschaft mehr?
Ist Ginter zu passiv? Meidet er Zweikämpfe?
Hätten wir mit einem passiveren Bartra weniger Gegentore kassiert?
Welche Einfluss hat die Taktik auf die Defensivwerte unserer Abwehrspieler?
Dieser Beitrag wurde zuletzt von mba123 am 19.12.2016 um 15:50 Uhr bearbeitet
21.12.2016 - 15:06 Uhr
Kleine Zwischenbilanz zu den Einsatzzeiten
Bürki 1350
Weide 930
Sokke 1806
Ginter 1720
Bender 134
Bartra 1330
Guerrero 674
Schmelle 1533
Park 64
Pischu 1373
Durm 140
Passlack 814
Weigl 1736
Castro 1457
Rode 838
Sahin 174
Merino 180
Götze 1151
Kagawa 748
Pulisic 1123
Reus 360
Schürrle 579
Dembele 1656
Mor 519
Auba 1893
Ramos 669
Meisten Spielminuten:
Auba 1893
Sokke 1806
Weigl 1736
Ginter 1720
Dembele 1656
Schmelle 1533
Wir haben also 6 Spieler die in der HR alleine schon über 1500 Minuten Spielzeit hatten. Alleine das ist schon Wahnsinn. Vor allem Auba mit 1893 Minuten, das sind über 31 Stunden intensives Fußballspielen.
Unsere Neuzugänge + Passlack, Pulisic
Dembele 1656
Bartra 1330
Götze 1151
Pulisic 1123
Rode 838
Passlack 814
Guerrero 674
Schürrle 579
Mor 519
Merino 180
Hier sieht man natürlich sofort, dass Bartra in der Verteidigung gebraucht wurde – auch wenn nicht alles passt in seinem Spiel. Dembele ist absoluter Leistungsträger und dafür, dass er vor allem am Anfang der Saison immer zur 60.Minuten schon total ausgepumpt war und ausgewechselt werden musste ist der Wert wirklich unfassbar hoch. Ein Rode hat diese Saison auch schon 838Minuten spielen dürfen, obwohl auch er mal verletzt war – bzw. eine OP hatte. Gleichermaßen verhält es sich bei Schürrle, der 579 Minuten auf dem Konto hat.
Nun unsere jungen Talente nochmal in der Übersicht:
Weigl 1736
Ginter 1720
Dembele 1656
Pulisic 1123
Passlack 814
Guerrero 674
Mor 519
Merino 180
Ich habe hier natürlich Ginter mit aufgeführt, da er ja auch erst 22 Jahre alt ist. Er scheint diese Saison den Durchbruch zum Stamm IV geschafft zu haben. Alleine in der HR hat er bereits 1720 Minuten spielen dürfen, und das obwohl viele hier vor der Saison prognostiziert haben, dass er maximal ein Lückenfüller wird. Starke Leistungen haben TT aber dann überzeugt, und so ist er nun eine feste Größe in unserem Spieltags Kader.
Das gleiche gilt natürlich für unseren alleinigen 6er – der nun mit Vertrag bis 2021 ausgestattet ist. Weigl hat 1736 Minuten absolviert, in einer für ihn bisher eher durchwachsenen Saison. Es gab Spiele in denen er geglänzt hat, aber eben auch Spiele in denen er keinen Zugriff auf das Spiel bekommen hat. Dennoch eine super Leistung für unseren 21 Jährigen!
Die drittmeisten Spielminuten unserer Youngstars ging an Dembele – der inzwischen auch eine feste Größe in unserem Kader ist, und vor allem die letzten Spiele vor der Winterpause alle überzeugen konnte. Mit ihm, und da bin ich mir sicher, werden wir noch verdammt viel Spaß haben. Ich bin wirklich überglücklich, dass Susi es geschafft hat, uns dieses Juwel zu verpflichten.
Unser US-Amerikaner Pulisic hat diese HR auch schon viel spielen dürfen – und das trotz des vollen Kaders in der offensive. Ganze 1123 Minuten fielen bisher für ihn ab. Das ist wie ich finde für einen gerade 18 Jahre alt gewordenen Spieler wirklich herausragend viel. Vor der Saison gab es auch hier vermehrt Stimmen, die ihm maximal 1000 Minuten über die ganze Saison zugestehen wollten – doch er überraschte uns mit teilweise bärenstarken Leistungen.
Auch der zweite Spieler in unserem Kader der letzten Winter zu den Profis aufgerückt ist hat schon 814 Minuten spielen dürfen. In dieser Zeit durfte Passlack auch sein erstes CL-Tor verzeichnen, und ist nun der jüngste BVB CL Torschütze aller Zeiten – herzlichen Glückwunsch dazu nochmal von meiner Seite. In den letzten Spielen ist er mMn. Etwas zu kurz gekommen, aber ich hoffe dass er die Winterpause für sich nutzen kann.
Eine echte Tragödie haben wir aber mit Guerrero erlebt. Erst ist er super spät ins Training eingestiegen, musste die ersten Spiele auch noch aussetzen, da die EM lang und kräftezehrend war. Als er dann endlich auf dem Platz stand, spielte er auf der 8er Position ganz groß auf, und jeder von uns reibte sich die Augen, dass ein Spieler der bei der EM als LV gespielt hat, so einen guten 8er geben kann. Ich persönlich finde, dass Guerrero der „erst“ 674 Minuten spielen konnte, sich am besten mit Götze auf dem Feld versteht. Ich bin gespannt und hoffnungsvoll wie es mit ihm weitergeht.
Kommen wir zu Emre Mor. Für viele ist er bereits jetzt der neue Messi. Die Anlagen die er hat, lassen auch vermuten, dass es mal in diese Richtung gehen kann. Damit er aber überhaupt mal so weit kommt – bzw. auch nur annähernd dahin – muss er noch einiges lernen. Ich denke die Hinrunde war für ihn schon etwas anderes als die Liga aus der er kam, und ich glaube auch, dass er noch weitere Eingewöhnungszeit benötigen wird. Dennoch haben wir hier ein Juwel, dass TT aber noch ordentlich schleifen muss. Ihm fehlt ganz viel im Taktischen Bereich, obwohl man hier schon einige Verbesserungen sehen konnte. Aber auch die doch etwas robustere Art der Verteidiger hier in der Bundesliga machen ihm glaube ich noch etwas zu schaffen. Seine Ballbehandlung ist natürlich ein Traum für jeden Zuschauer. Wenn er es schafft sich noch mehr im Griff zu haben, nicht ständig mit dem Schiri „reden“ muss, sich taktisch und mannschaftsdienlich noch weiterentwickelt, dann könnte Mor noch eine glänzende Zukunft haben. Ich habe vor der Saison schon gesagt, dass Mor für mich das spannendste Talent ist, da er einfach noch so unfertig ist und noch so viel lernen kann.
Unser letztes Talent das ich oben aufgezählt habe ist Merino, der gerade mal 2 Spiele durchspielen durfte. Auch wenn seine Anlagen für viele hier im Forum eher zu einem Mittelfeldmann passen, stellt TT ihn wenn dann in der Abwehr auf. Gespräche mit seinem Ex-Verein laufen wohl bereits – mal sehen was dabei rauskommt.
Auf eine geile Rückrunde!
Bürki 1350
Weide 930
Sokke 1806
Ginter 1720
Bender 134
Bartra 1330
Guerrero 674
Schmelle 1533
Park 64
Pischu 1373
Durm 140
Passlack 814
Weigl 1736
Castro 1457
Rode 838
Sahin 174
Merino 180
Götze 1151
Kagawa 748
Pulisic 1123
Reus 360
Schürrle 579
Dembele 1656
Mor 519
Auba 1893
Ramos 669
Meisten Spielminuten:
Auba 1893
Sokke 1806
Weigl 1736
Ginter 1720
Dembele 1656
Schmelle 1533
Wir haben also 6 Spieler die in der HR alleine schon über 1500 Minuten Spielzeit hatten. Alleine das ist schon Wahnsinn. Vor allem Auba mit 1893 Minuten, das sind über 31 Stunden intensives Fußballspielen.
Unsere Neuzugänge + Passlack, Pulisic
Dembele 1656
Bartra 1330
Götze 1151
Pulisic 1123
Rode 838
Passlack 814
Guerrero 674
Schürrle 579
Mor 519
Merino 180
Hier sieht man natürlich sofort, dass Bartra in der Verteidigung gebraucht wurde – auch wenn nicht alles passt in seinem Spiel. Dembele ist absoluter Leistungsträger und dafür, dass er vor allem am Anfang der Saison immer zur 60.Minuten schon total ausgepumpt war und ausgewechselt werden musste ist der Wert wirklich unfassbar hoch. Ein Rode hat diese Saison auch schon 838Minuten spielen dürfen, obwohl auch er mal verletzt war – bzw. eine OP hatte. Gleichermaßen verhält es sich bei Schürrle, der 579 Minuten auf dem Konto hat.
Nun unsere jungen Talente nochmal in der Übersicht:
Weigl 1736
Ginter 1720
Dembele 1656
Pulisic 1123
Passlack 814
Guerrero 674
Mor 519
Merino 180
Ich habe hier natürlich Ginter mit aufgeführt, da er ja auch erst 22 Jahre alt ist. Er scheint diese Saison den Durchbruch zum Stamm IV geschafft zu haben. Alleine in der HR hat er bereits 1720 Minuten spielen dürfen, und das obwohl viele hier vor der Saison prognostiziert haben, dass er maximal ein Lückenfüller wird. Starke Leistungen haben TT aber dann überzeugt, und so ist er nun eine feste Größe in unserem Spieltags Kader.
Das gleiche gilt natürlich für unseren alleinigen 6er – der nun mit Vertrag bis 2021 ausgestattet ist. Weigl hat 1736 Minuten absolviert, in einer für ihn bisher eher durchwachsenen Saison. Es gab Spiele in denen er geglänzt hat, aber eben auch Spiele in denen er keinen Zugriff auf das Spiel bekommen hat. Dennoch eine super Leistung für unseren 21 Jährigen!
Die drittmeisten Spielminuten unserer Youngstars ging an Dembele – der inzwischen auch eine feste Größe in unserem Kader ist, und vor allem die letzten Spiele vor der Winterpause alle überzeugen konnte. Mit ihm, und da bin ich mir sicher, werden wir noch verdammt viel Spaß haben. Ich bin wirklich überglücklich, dass Susi es geschafft hat, uns dieses Juwel zu verpflichten.
Unser US-Amerikaner Pulisic hat diese HR auch schon viel spielen dürfen – und das trotz des vollen Kaders in der offensive. Ganze 1123 Minuten fielen bisher für ihn ab. Das ist wie ich finde für einen gerade 18 Jahre alt gewordenen Spieler wirklich herausragend viel. Vor der Saison gab es auch hier vermehrt Stimmen, die ihm maximal 1000 Minuten über die ganze Saison zugestehen wollten – doch er überraschte uns mit teilweise bärenstarken Leistungen.
Auch der zweite Spieler in unserem Kader der letzten Winter zu den Profis aufgerückt ist hat schon 814 Minuten spielen dürfen. In dieser Zeit durfte Passlack auch sein erstes CL-Tor verzeichnen, und ist nun der jüngste BVB CL Torschütze aller Zeiten – herzlichen Glückwunsch dazu nochmal von meiner Seite. In den letzten Spielen ist er mMn. Etwas zu kurz gekommen, aber ich hoffe dass er die Winterpause für sich nutzen kann.
Eine echte Tragödie haben wir aber mit Guerrero erlebt. Erst ist er super spät ins Training eingestiegen, musste die ersten Spiele auch noch aussetzen, da die EM lang und kräftezehrend war. Als er dann endlich auf dem Platz stand, spielte er auf der 8er Position ganz groß auf, und jeder von uns reibte sich die Augen, dass ein Spieler der bei der EM als LV gespielt hat, so einen guten 8er geben kann. Ich persönlich finde, dass Guerrero der „erst“ 674 Minuten spielen konnte, sich am besten mit Götze auf dem Feld versteht. Ich bin gespannt und hoffnungsvoll wie es mit ihm weitergeht.
Kommen wir zu Emre Mor. Für viele ist er bereits jetzt der neue Messi. Die Anlagen die er hat, lassen auch vermuten, dass es mal in diese Richtung gehen kann. Damit er aber überhaupt mal so weit kommt – bzw. auch nur annähernd dahin – muss er noch einiges lernen. Ich denke die Hinrunde war für ihn schon etwas anderes als die Liga aus der er kam, und ich glaube auch, dass er noch weitere Eingewöhnungszeit benötigen wird. Dennoch haben wir hier ein Juwel, dass TT aber noch ordentlich schleifen muss. Ihm fehlt ganz viel im Taktischen Bereich, obwohl man hier schon einige Verbesserungen sehen konnte. Aber auch die doch etwas robustere Art der Verteidiger hier in der Bundesliga machen ihm glaube ich noch etwas zu schaffen. Seine Ballbehandlung ist natürlich ein Traum für jeden Zuschauer. Wenn er es schafft sich noch mehr im Griff zu haben, nicht ständig mit dem Schiri „reden“ muss, sich taktisch und mannschaftsdienlich noch weiterentwickelt, dann könnte Mor noch eine glänzende Zukunft haben. Ich habe vor der Saison schon gesagt, dass Mor für mich das spannendste Talent ist, da er einfach noch so unfertig ist und noch so viel lernen kann.
Unser letztes Talent das ich oben aufgezählt habe ist Merino, der gerade mal 2 Spiele durchspielen durfte. Auch wenn seine Anlagen für viele hier im Forum eher zu einem Mittelfeldmann passen, stellt TT ihn wenn dann in der Abwehr auf. Gespräche mit seinem Ex-Verein laufen wohl bereits – mal sehen was dabei rauskommt.
Auf eine geile Rückrunde!
22.12.2016 - 09:24 Uhr
Ich möchte einmal kurz eine Statistik der Ausfallzeiten im Vergleich zu den anderen Topteams aufstellen. schlagt mich nicht tot, wenn ich mal eine Zahl falsch hab. Bei den ausgefallenen Spielen habe ich einfach die Spiele zusammengerechnet (Ausfälle wegen Sperren sind nicht mit einbezogen).
Borussia Dortmund:
16 Spieltage à 29 Spieler = 464 Spiele
Ausfälle = 103
Quote = 22,2%
Bayern München:
16 Spieltage à 26 Spieler = 416 Spiele
Ausfälle = 53
Quote = 12,7%
RB Leipzig:
16 Spieltage à 25 Spieler = 400 Spiele
Ausfälle = 35
Quote = 8,75%
Hertha BSC:
16 Spiele à 37 Spieler = 432 Spiele
Ausfälle = 60
Quote = 13,9%
Eintracht Frankfurt:
16 Spiele à 32 Spieler = 512 Spiele
Ausfälle = 136
Quote = 26,6%
Bemerkung: Bei Russ, Anderson und Stendera war es zu Saisonbeginn bereits absehbar, dass keiner diese HR spielen wird, daher ist der Kader auch so groß. Ohne diese Drei mit nur 29 Spielern liegt die Quote bei 18,9%
TSG Hoffenheim:
16 Spiele à 28 Spieler = 448 Spiele
Ausfälle = 20
Quote = 4,46%
1. FC Köln:
16 Spiele à 24 Spieler = 384 Spiele
Ausfälle = 55
Quote = 14,3%
Es zeigt sich dadurch deutlich, dass die Ausfallquote bei Borussia Dortmund nachweislich um einiges höher ist, als bei den anderen. Besonders bei Hoffenheim und Leipzig sind die Quoten bislang sehr glücklich.
Borussia Dortmund:
16 Spieltage à 29 Spieler = 464 Spiele
Ausfälle = 103
Quote = 22,2%
Bayern München:
16 Spieltage à 26 Spieler = 416 Spiele
Ausfälle = 53
Quote = 12,7%
RB Leipzig:
16 Spieltage à 25 Spieler = 400 Spiele
Ausfälle = 35
Quote = 8,75%
Hertha BSC:
16 Spiele à 37 Spieler = 432 Spiele
Ausfälle = 60
Quote = 13,9%
Eintracht Frankfurt:
16 Spiele à 32 Spieler = 512 Spiele
Ausfälle = 136
Quote = 26,6%
Bemerkung: Bei Russ, Anderson und Stendera war es zu Saisonbeginn bereits absehbar, dass keiner diese HR spielen wird, daher ist der Kader auch so groß. Ohne diese Drei mit nur 29 Spielern liegt die Quote bei 18,9%
TSG Hoffenheim:
16 Spiele à 28 Spieler = 448 Spiele
Ausfälle = 20
Quote = 4,46%
1. FC Köln:
16 Spiele à 24 Spieler = 384 Spiele
Ausfälle = 55
Quote = 14,3%
Es zeigt sich dadurch deutlich, dass die Ausfallquote bei Borussia Dortmund nachweislich um einiges höher ist, als bei den anderen. Besonders bei Hoffenheim und Leipzig sind die Quoten bislang sehr glücklich.
29.12.2016 - 17:47 Uhr
In letzter Zeit gibt es sehr viele Diskussionen, die zu Uneinigkeit darüber führen, wo eigentlich die derzeitigen Probleme des BVB liegen. Die eine Seite führt vor allem die individuelle Schwäche (in der Defensive) an, die andere Seite – zu der ich mich auch selbst zähle – verweist dahingegen vor allem auf die Probleme des Kollektivs und dort vor allem auf die Probleme im Aufbau sowie der Rückwärtsbewegung. Deswegen wollte ich schon länger mal einen Blick hinter die oberflächlichen und allseits bekannten Statistiken werfen, um aufzuzeigen, was der BVB derzeit gut und weniger gut macht. Dabei habe mich insbesondere für die Effizienz des Kollektivs interessiert!
Unter Effizienz verstehe ich vor allem wie gut ein Team in der Offensive wirklich ist, wenn sie am Ball ist und wie gut sie gegen den Ball in der Defensive arbeitet – jeweils in Relation zur Konkurrenz. Dementsprechend habe ich mich dazu entschieden sämtliche Bundesligateams miteinander zu vergleichen, indem ich deren statistische Daten auf 100% Ballbesitz für die Offensive hochrechne und konsequenterweise 0% Ballbesitz für die Defensive. Mich interessiert also jeweils isoliert, was in 90 Minuten Ballbesitz passiert und was in 90 Minuten ohne Ball bzw. eben pro Spiel! Dabei ist mir vollkommen bewusst, dass sich die Daten nicht hochskalieren lassen, da ein auf Umschaltspiel ausgerichtetes Team bspw. angesichts besonders hoher Effizienz bei Ballbesitz nur logisch erscheint, allerdings nicht einfach so den Ballbesitz und damit den Erfolg steigern kann, obwohl das wohl eine vermeintliche Ableitung aus den Daten wäre. Mir geht es aber eben auch um gar keine Prognose, sondern lediglich darum den Ist-Zustand zu analysieren.
Zunächst möchte ich dabei auf die Offensive eingehen:
Hier fällt beim Blick auf die unveränderten Daten auf, dass der BVB mit 35 Toren bei 235 Torschüssen – bzw. 14,7 Torschüsse/Spiel und 2,2 Toren/Spiel - jeweils Top 2 Werte (jeweils hinter den Bayern) aufgestellt hat. Man hat aber auch mit 61% mehr Ballbesitz als die allermeisten Konkurrenten. Ferner haben auch hierbei nur die Bayern einen höheren Wert vorzuweisen, während zu den Vereinen dahinter schon eine teils deutliche Lücke klafft. Schließlich folgen mit Gladbach, Leverkusen und Hoffenheim lediglich 3 Mannschaften, die realistisch betrachtet überdurchschnittlich viel Ballbesitz haben (mit gerade einmal 54-55% sind das aber auch keine dominanten Ballbesitzteams, im eigentlichen Sinne, die auch teils lieber seltener den Ball hätten). Ballbesitz allein ist daher auch kein gutes Maß, um die Qualität einer Offensive zu bewerten. Leipzig bspw. folgt auf Rang 3 bei den erzielten Toren, hat aus gerade mal 49% Ballbesitz immerhin 31 Tore gemacht und ist damit – in dieser Kategorie - nicht so viel schlechter als der BVB, trotz viel weniger Ballbesitz. Dementsprechend kommt es eben vielmehr darauf an, was genau eine Mannschaft aus dem Ballbesitz macht. Darum soll es im Folgenden gehen:
Wie schon eingangs erwähnt, habe ich alle (offensiven) Daten auf 100% Ballbesitz pro Spiel hochgerechnet. Dabei fällt dann auf, dass der BVB bei den erzielten Toren „nur noch“ an geteilter 3. Stelle (3,6) steht und Leipzig (3,9) in Relation zum Ballbesitz die meisten Tore – vor den Bayern (3,7) – gemacht hat! Mit anderen Worten: Leipzig ist aktuell das effizienteste Team, wenn es darum geht aus eigenem Ballbesitz ein Tor zu machen. Noch mehr fällt aber auf, dass der BVB nur durchschnittlich viele Torschüsse aus eigenem Ballbesitz generiert. Bei 100% Ballbesitz pro Spiel sind es gerade einmal 24,0, während der Mittelwert der Liga bei 24,8 liegt und der Spitzenwert erneut von Leipzig aufgestellt wird(27,7) - womit der BVB sogar ineffizienter als bspw. Ingolstadt ist, die nun wahrlich kein Offensivfeuerwerk bieten. Ein sehr ähnliches Bild ergibt sich, wenn man nur die Torchancen aus dem laufenden Spiel heraus betrachtet. Der BVB hat also ein Problem damit, dass er aus seinem Ballbesitz Chancen generiert, was nur dadurch kompensiert wird, dass man einerseits überproportional viel Ballbesitz hat und andererseits das Team mit der besten Conversion Rate (14,9% bzw. aus dem Spiel heraus sogar 18,5%) der Liga stellt. Betrachtet man nur die Schüsse, die man auf das Tor bringt (9,7 = Top 4 Wert), ist die Conversion Rate (36,8%) noch Top 3, hinter den Bayern und Hoffenheim (jeweils 37,3%). Man ist also gut darin hervorragende Abschlusssituationen zu schaffen und zu nutzen, aber weniger gut darin, konstant Abschlüsse zu generieren.
In meinen Augen ist die Problematik daher nicht in der vordersten Reihe der Offensive zu finden, sondern weiter hinten. Schließlich ist der BVB die Mannschaft, die am meisten Assists spielt, die beste Erfolgsquote – mit 54% - bei den Dribblings (19,9 gewonnene Dribblings bei 100% Ballbesitz sind ebenso Spitze) aufweist und – wie schon geschrieben – vor dem Tor überragend effizient ist. Das spricht alles für mehr als ausreichende Qualität in der vordersten Reihe, aber eben auch dafür, dass diese Reihe nicht so gefüttert wird, wie es gut wäre! Ein Indiz dafür ist, dass man bei 100% Ballbesitz 1013 Pässe pro Spiel spielt und damit auf Rang 3 hinter den Bayern und Gladbach steht. Das klingt aufs Erste sicher nicht schlecht, jedoch, wenn man sich die Relationen bewusst macht, dann sieht die Geschichte schon wieder anders aus. Die Bayern spielen schließlich 1111 Pässe pro Spiel, was 10% mehr sind. Auch das klingt vielleicht erst mal nicht dramatisch, heißt aber nichts anders, als dass die Bayern den Ball so viel schneller bewegen, dass sie damit quasi einen Mann Überzahl haben! Dabei ist auch ein klarer Rückschritt im Vergleich zum Vorjahr zu erkennen, als man immerhin 1056 Pässe pro Spiel mit 100% Ballbesitz hatte. Für mich liegt darin ein sehr großes Defizit, weswegen ich hier kurz von den advanced Stats abkommen möchte, indem ich einen kleinen Exkurs mache, der sich nicht mit Hochrechnungen zur Effizienz bei 100% Ballbesitz beschäftigt:
Betrachtet man die Verteilung nach Mannschaftsteilen, wo genau die Pässe weniger wurden, dann sieht man recht schnell, dass es vor allem im zentralen Mittelfeld krankt. Insgesamt werden in diesem Bereich 14% weniger Pässe gespielt und auch im Angriff selbst sind es 8% weniger Pässe als noch im Vorjahr, während die Abwehr sogar 4% mehr Pässe spielt. D.h. das Problem fängt damit an, dass die Bälle weniger häufig bis in den Sturm gespielt werden und zu sehr in der Abwehrreihe gehalten werden (müssen). Zumal man eben auch noch gleichzeitig sehen muss, dass Dribblings im ZM 19% seltener geworden sind, womit zusätzlich zur geringeren Passdominanz im ZM auch noch ein Dynamikdefizit besteht, wodurch man den Problemen im Ballvortrag entgegenwirken könnte. Die gleichgeschalteten Probleme führen insgesamt also dazu, dass die Angriffsreihe „verhungert“, was aber statistisch auf den ersten Blick kaum auffällt, da sie so gut ist, dass die Defizite teils trotzdem überlagert werden können. Sicherlich ist das auch durch die Gegner und die (damit einhergehende) eigene Taktik bedingt, aber im Wesentlichen interpretiere ich die Daten so, dass es weiterhin 2 ungelöste individuelle Probleme im Aufbau gibt: Hummels und noch vielmehr Gündogan! Das sind schließlich die einzig nennenswerten Abgänge und damit Veränderungen in diesem Bereich.
Zurück zum Kernthema meines Beitrags: sicherlich wird die Frage aufkommen, warum der BVB bei den Chancen nur mittelmäßig ist, ich dies auf Probleme im Spielaufbau – sowohl bei der Ballzirkulation und Dynamik – zurückführe und der BVB dann doch Top 3 bei den Pässen ist? Ein großer Teil der Antwort, auf diesen vermeintlichen Widerspruch, liegt in der Spielanlage der Mannschaften. Genauer gesagt: in der höheren Effizienz bei den long Balls, über die mehrere Teams, die im Passspiel eigentlich schlechter sind, sich gegenüber dem BVB ein Chancenplus wiederherstellen können – was aber auch ein Mittel ist, das der BVB angesichts schwacher Quoten in der Luft (48% Worst 3) und seiner eigenen Spielanlage (nur 8% aller Pässe sind lange Bälle – niedrigster Wert, zusammen mit den Bayern) weder nutzen kann, noch möchte. Aber auch bei Ecken und Freistößen sind viele Teams deutlich effizienter, um mehr Abschlüsse zu generieren, wenn man die Abschlüsse in Relation zum Ballbesitz betrachtet!
Soviel zu den Problemen des BVB in der Offensive. In der Defensive habe ich mich gefragt, wie effizient der BVB agiert, wenn er - wiederrum hochgerechnet - keine Sekunde Ballbesitz hätte. Dabei fällt vor allem ein Wert auf: man lässt mit 10,1 gegnerischen Torschüssen die drittmeisten Schüsse aller Bundesligisten auf das eigene Tor zu – wichtig zur Differenzierung: es geht um Schüsse auf das Tor, die im Grunde auch ein besserer Indikator für die Chancenqualität sind, als allgemein erfasste Schüsse. Das sind sogar 0,4 mehr als man bei 100% Ballbesitz in der Offensive generieren kann. Dass man dabei trotzdem noch unterdurchschnittlich wenig Gegentore bekommt, liegt vor allem an der durchschnittlichen Conversion Rate der Gegner (30% bei Schüssen auf das Tor – was u.a. auf Bürki zurückzuführen ist) und eben der Tatsache, dass man viel Ballbesitz hat, wodurch die defensive Effizienz durch die offensive Effizienz im Endeffekt dennoch überlagert wird.
Woran liegt es aber, dass der BVB ohne Ball so schwach darin ist, gegnerische Torschüsse auf das Tor zu verteidigen? Die Frage ist anhand der Daten kaum zu beantworten. Zwar fällt bei den meisten Teams, die ähnlich schwach wie der BVB sind, auf, dass sie in mindestens einer - auf 0% Ballbesitz hochgerechneten - defensiven Statistik sehr schwach sind, allerdings gibt es mit Leipzig auch ein Gegenbeispiel, das nirgendwo herausragend stark agiert und am Ende im Prinzip doch die – mit großen Abstand - effizienteste Abwehr stellt (hochgerechnet 5,7 gegnerische Torschüsse pro Spiel, Frankfurt (6,1) und die Blauen folgen mit 6,4, während die Bayern mit 7,5 auf Rang 4 liegen). Bis auf die Interceptions gleichen sich die Daten insgesamt sogar recht deutlich, aber Leipzig kann dennoch viel mehr vom eigenen Tor weghalten als der BVB. Die Interceptions sind im Grunde genommen auch schon die einzige Defensivstatistik, bei der der BVB nennenswert unterdurchschnittlich agiert. Dementsprechend möchte ich auch hier etwas abschweifen und die Verteilung auf die einzelnen Mannschaftsteile betrachten, um zu sehen, was sich im Vergleich zur letzten Saison geändert hat – schließlich würde man mit den Werten der letzten Saison in dieser eine Top 5 Mannschaft stellen:
Dabei fällt auf, dass man im Angriff 26% weniger Interceptions hat und der Abwehr 19% weniger, während im ZM alles – zum Vorjahr - unverändert blieb. Im Angriff ist die Geschichte in meinen Augen relativ schnell erklärt. Mit Miki hatte man einen starken Mann in dieser Kategorie verloren, den man – zumindest in diesem einen Fall - noch nicht vollwertig ersetzt hat. Grundsätzlich machen die Interceptions im Angriff keinen allzu großen Anteil (<<20%) an den gesamten Interceptions aus, sodass die statistischen Defizite an der Stelle allein wohl zu vernachlässigen wären. In Kombination mit den weniger gewordenen Zweikämpfen (-30%) in der Offensive lässt sich aber dennoch ganz gut feststellen, dass wir hier insgesamt schon Probleme haben, um dem Gegner ernsthafte Probleme bei deren Aufbau (was teilweise aber auch nicht gerade der richtige Begriff ist) zu bereiten, die sie zu Fehlern zwingen. Für mich daher ein statistischer Beleg – und nicht mehr nur ein bloßes Indiz-, dass das Gegenpressing nicht mehr ansatzweise so gut ist, wie es schon mal war und der BVB viel zu schnell überspielt wird, wodurch sich dann auch automatisch für die Abwehrreihe Probleme ergeben. Bei den Zweikampfwerten hat sich dort in Summe schließlich kaum etwas verändert, allerdings sind auch hier – wie schon geschrieben - die Interceptions deutlich zurückgegangen, was sich gerade in diesem Bereich dann allerdings nicht mehr vernachlässigen lässt, da man hier nun mal die letzte Hürde vor dem Torschuss darstellt. Grundsätzlich sehe ich die Probleme dennoch nicht primär in der Abwehr, da man insgesamt in der Offensive 2,5 Ballgewinne pro Spiel weniger hat, was rund 2/3 der Gesamtveränderung – im Vergleich zum Vorjahr - ausmacht. Die Probleme der Abwehr sind für mich daher auch vermehrt durch die Defensivarbeit in der Offensive zu erklären und weniger durch die kumulativen Werte der Abwehrspieler. Sicher, es gab hier individuelle Aussetzer, die in den aggregierten Daten verschwinden, allerdings muss man eben auch feststellen, dass dieser Bereich im Mittel dann doch wieder die Werte liefert, die er liefern soll, weswegen es für mich keine grundsätzliche Frage der Qualität gibt, sondern eine Frage der Abstimmung der einzelnen Teile und Minimierung der (negativen) Ausschläge in den individuellen Leistungen. Das sollte sich also in den Griff bekommen lassen.
Was insgesamt bei den Daten zur Effizienz auffällt ist vor allem, dass die Bayern eigentlich nirgendwo Schwächen aufweisen. Sie sind quasi in allen Kategorien vorne dabei. Bis auf die Dribbles, die nur einen verhältnismäßig geringen Teil ihres Spiels bei Ballbesitz darstellen, bei denen sie allerdings trotzdem wieder den Spitzenwert bei der Quote aufstellen. Bedenkt man dabei, dass die Bayern in der Vorrunde durchaus so ihre Probleme hatten und teils sehr unattraktiven Fussball geboten haben, passt die Geschichte dennoch zu den Daten: auf Grund ihrer Effizienz in allen Bereichen sind sie eben klar führend in der Tabelle! Bei Leipzig sieht es nicht ganz so eindeutig aus, allerdings haben sie mit Abstand das beste Verhältnis aus eigenen Schüssen aufs Tor (bei 100% Ballbesitz) und gegnerischen Schüssen auf deren Tor (bei 0% Ballbesitz): 1,9:1 vs. Bayern auf Rang 2, mit 1,3:1. Dementsprechend ist es vor allem bei diesen beiden Mannschaften recht einfach zu erklären, wieso sie derzeit so viel Vorsprung auf uns haben. Effizienz ist dafür gewissermaßen der Schlüssel!
Zusätzlich möchte ich mit dem Ansatz der advanced Stats noch kurz auf die Fouldiskussion der letzten Wochen eingehen:
Rechnet man alle Fouls hoch, wenn man ein komplettes Spiel keinen Ballbesitz hätte, dann würde der BVB mit 29,9 Fouls pro Spiel durchschnittlich häufig foulen. Gleichermaßen wird man auf 100% Ballbesitz hochgerechnet 29,8x pro Spiel gefoult. D.h.: das Verhältnis aus foulen und gefoult werden ist ausgeglichen – oder anders ausgedrückt: pro Spiel mit 0% Ballbesitz begeht der durchschnittliche BVB Gegner genauso viele Fouls wie der BVB selbst. Der Ursache, dass der BVB im tatsächlichen Verhältnis also viel häufiger gefoult wird als er den Gegner foult, liegt einzig und allein darin begründet, dass man mehr Ballbesitz hat! Dass man natürlich auch noch über die Härte der (nicht-gepfiffenen) Fouls diskutieren muss, ist mir dabei vollkommen bewusst, allerdings gibt es dazu eben auch keine Daten. Das Verhältnis aus Fouls und Karten ist bei den meisten Mannschaften jedenfalls recht ähnlich und die falsch bewerteten Fouls werden nun mal nicht erfasst.
Fun Fact am Rande: die Bayern stellen bei der Hochrechnung die Mannschaft mit dem größten Missverhältnis aus Fouls und gefoult werden. Insgesamt foulen sie dabei 1,4x häufiger als sie selbst gefoult werden, was aber nicht etwa auf eine unfaire Spielweise zurückzuführen ist, da sie sogar noch 1 Foul weniger pro Spiel mit 0% Ballbesitz begehen als der BVB, sondern darauf, dass sie einfach sehr viel seltener gefoult werden: 20,1x pro Spiel, die den absoluten Tiefstwert darstellen – woran das liegt, darf sich jeder selbst beantworten.
Grundsätzlich ergeben die Hochrechnungen, bei denen der Ballbesitz neutralisiert wird, noch mehr interessante Geschichten her, allerdings möchte ich den Beitrag an der Stelle beenden, da ich insgesamt schon recht weit ausgeholt habe (deswegen auch bewusst auf ausführlichere Datensätze im Beitrag verzichtet habe) und somit - vermutlich - genug kontroverse Ansätze biete, über die sich diskutieren lässt.
Meiner Meinung nach sind die aktuellen Probleme des BVB in der Offensive vor allem auf den Aufbau aus dem ZM heraus zurückzuführen, aber auch auf Probleme, die schon beim Aufbau aus der IV heraus bestehen. Defensiv sieht es dahingegen so aus, dass man in der Offensive schon Probleme hat Defensivaufgaben ausreichend zu erledigen, die daraufhin bis auf die Defensive durchschlagen und sich vor allem in einer schwachen Effizienz zur Vermeidung gegnerischer Torschüsse auf das Tor ausdrücken. Ich kann den advanced Stats also sehr viel entnehmen, was meiner eingangs geschilderten These entspricht. Darüber hinaus folgt meiner Ansicht aber auch noch, dass uns die Gegner konkrete taktische Aufgabenstellungen, an beiden Enden des Feldes, mitgeben, für die wir noch keine guten Lösungen finden. Die Probleme haben also daher nicht nur die Spieler zu verantworten, sondern auch die Trainer, die die Spieler diesen Problemen aussetzen und keine ausreichend guten alternativen Möglichkeiten finden, um die (wiederkehrenden) Aufgaben des Gegners zu lösen. Das ist definitiv auch auf personelle Probleme zurückzuführen, aber eben nicht nur!
P.S.: Die verwendeten Daten ergeben sich allesamt aus den Daten, die von whoscored verfügbar sind.
Unter Effizienz verstehe ich vor allem wie gut ein Team in der Offensive wirklich ist, wenn sie am Ball ist und wie gut sie gegen den Ball in der Defensive arbeitet – jeweils in Relation zur Konkurrenz. Dementsprechend habe ich mich dazu entschieden sämtliche Bundesligateams miteinander zu vergleichen, indem ich deren statistische Daten auf 100% Ballbesitz für die Offensive hochrechne und konsequenterweise 0% Ballbesitz für die Defensive. Mich interessiert also jeweils isoliert, was in 90 Minuten Ballbesitz passiert und was in 90 Minuten ohne Ball bzw. eben pro Spiel! Dabei ist mir vollkommen bewusst, dass sich die Daten nicht hochskalieren lassen, da ein auf Umschaltspiel ausgerichtetes Team bspw. angesichts besonders hoher Effizienz bei Ballbesitz nur logisch erscheint, allerdings nicht einfach so den Ballbesitz und damit den Erfolg steigern kann, obwohl das wohl eine vermeintliche Ableitung aus den Daten wäre. Mir geht es aber eben auch um gar keine Prognose, sondern lediglich darum den Ist-Zustand zu analysieren.
Zunächst möchte ich dabei auf die Offensive eingehen:
Hier fällt beim Blick auf die unveränderten Daten auf, dass der BVB mit 35 Toren bei 235 Torschüssen – bzw. 14,7 Torschüsse/Spiel und 2,2 Toren/Spiel - jeweils Top 2 Werte (jeweils hinter den Bayern) aufgestellt hat. Man hat aber auch mit 61% mehr Ballbesitz als die allermeisten Konkurrenten. Ferner haben auch hierbei nur die Bayern einen höheren Wert vorzuweisen, während zu den Vereinen dahinter schon eine teils deutliche Lücke klafft. Schließlich folgen mit Gladbach, Leverkusen und Hoffenheim lediglich 3 Mannschaften, die realistisch betrachtet überdurchschnittlich viel Ballbesitz haben (mit gerade einmal 54-55% sind das aber auch keine dominanten Ballbesitzteams, im eigentlichen Sinne, die auch teils lieber seltener den Ball hätten). Ballbesitz allein ist daher auch kein gutes Maß, um die Qualität einer Offensive zu bewerten. Leipzig bspw. folgt auf Rang 3 bei den erzielten Toren, hat aus gerade mal 49% Ballbesitz immerhin 31 Tore gemacht und ist damit – in dieser Kategorie - nicht so viel schlechter als der BVB, trotz viel weniger Ballbesitz. Dementsprechend kommt es eben vielmehr darauf an, was genau eine Mannschaft aus dem Ballbesitz macht. Darum soll es im Folgenden gehen:
Wie schon eingangs erwähnt, habe ich alle (offensiven) Daten auf 100% Ballbesitz pro Spiel hochgerechnet. Dabei fällt dann auf, dass der BVB bei den erzielten Toren „nur noch“ an geteilter 3. Stelle (3,6) steht und Leipzig (3,9) in Relation zum Ballbesitz die meisten Tore – vor den Bayern (3,7) – gemacht hat! Mit anderen Worten: Leipzig ist aktuell das effizienteste Team, wenn es darum geht aus eigenem Ballbesitz ein Tor zu machen. Noch mehr fällt aber auf, dass der BVB nur durchschnittlich viele Torschüsse aus eigenem Ballbesitz generiert. Bei 100% Ballbesitz pro Spiel sind es gerade einmal 24,0, während der Mittelwert der Liga bei 24,8 liegt und der Spitzenwert erneut von Leipzig aufgestellt wird(27,7) - womit der BVB sogar ineffizienter als bspw. Ingolstadt ist, die nun wahrlich kein Offensivfeuerwerk bieten. Ein sehr ähnliches Bild ergibt sich, wenn man nur die Torchancen aus dem laufenden Spiel heraus betrachtet. Der BVB hat also ein Problem damit, dass er aus seinem Ballbesitz Chancen generiert, was nur dadurch kompensiert wird, dass man einerseits überproportional viel Ballbesitz hat und andererseits das Team mit der besten Conversion Rate (14,9% bzw. aus dem Spiel heraus sogar 18,5%) der Liga stellt. Betrachtet man nur die Schüsse, die man auf das Tor bringt (9,7 = Top 4 Wert), ist die Conversion Rate (36,8%) noch Top 3, hinter den Bayern und Hoffenheim (jeweils 37,3%). Man ist also gut darin hervorragende Abschlusssituationen zu schaffen und zu nutzen, aber weniger gut darin, konstant Abschlüsse zu generieren.
In meinen Augen ist die Problematik daher nicht in der vordersten Reihe der Offensive zu finden, sondern weiter hinten. Schließlich ist der BVB die Mannschaft, die am meisten Assists spielt, die beste Erfolgsquote – mit 54% - bei den Dribblings (19,9 gewonnene Dribblings bei 100% Ballbesitz sind ebenso Spitze) aufweist und – wie schon geschrieben – vor dem Tor überragend effizient ist. Das spricht alles für mehr als ausreichende Qualität in der vordersten Reihe, aber eben auch dafür, dass diese Reihe nicht so gefüttert wird, wie es gut wäre! Ein Indiz dafür ist, dass man bei 100% Ballbesitz 1013 Pässe pro Spiel spielt und damit auf Rang 3 hinter den Bayern und Gladbach steht. Das klingt aufs Erste sicher nicht schlecht, jedoch, wenn man sich die Relationen bewusst macht, dann sieht die Geschichte schon wieder anders aus. Die Bayern spielen schließlich 1111 Pässe pro Spiel, was 10% mehr sind. Auch das klingt vielleicht erst mal nicht dramatisch, heißt aber nichts anders, als dass die Bayern den Ball so viel schneller bewegen, dass sie damit quasi einen Mann Überzahl haben! Dabei ist auch ein klarer Rückschritt im Vergleich zum Vorjahr zu erkennen, als man immerhin 1056 Pässe pro Spiel mit 100% Ballbesitz hatte. Für mich liegt darin ein sehr großes Defizit, weswegen ich hier kurz von den advanced Stats abkommen möchte, indem ich einen kleinen Exkurs mache, der sich nicht mit Hochrechnungen zur Effizienz bei 100% Ballbesitz beschäftigt:
Betrachtet man die Verteilung nach Mannschaftsteilen, wo genau die Pässe weniger wurden, dann sieht man recht schnell, dass es vor allem im zentralen Mittelfeld krankt. Insgesamt werden in diesem Bereich 14% weniger Pässe gespielt und auch im Angriff selbst sind es 8% weniger Pässe als noch im Vorjahr, während die Abwehr sogar 4% mehr Pässe spielt. D.h. das Problem fängt damit an, dass die Bälle weniger häufig bis in den Sturm gespielt werden und zu sehr in der Abwehrreihe gehalten werden (müssen). Zumal man eben auch noch gleichzeitig sehen muss, dass Dribblings im ZM 19% seltener geworden sind, womit zusätzlich zur geringeren Passdominanz im ZM auch noch ein Dynamikdefizit besteht, wodurch man den Problemen im Ballvortrag entgegenwirken könnte. Die gleichgeschalteten Probleme führen insgesamt also dazu, dass die Angriffsreihe „verhungert“, was aber statistisch auf den ersten Blick kaum auffällt, da sie so gut ist, dass die Defizite teils trotzdem überlagert werden können. Sicherlich ist das auch durch die Gegner und die (damit einhergehende) eigene Taktik bedingt, aber im Wesentlichen interpretiere ich die Daten so, dass es weiterhin 2 ungelöste individuelle Probleme im Aufbau gibt: Hummels und noch vielmehr Gündogan! Das sind schließlich die einzig nennenswerten Abgänge und damit Veränderungen in diesem Bereich.
Zurück zum Kernthema meines Beitrags: sicherlich wird die Frage aufkommen, warum der BVB bei den Chancen nur mittelmäßig ist, ich dies auf Probleme im Spielaufbau – sowohl bei der Ballzirkulation und Dynamik – zurückführe und der BVB dann doch Top 3 bei den Pässen ist? Ein großer Teil der Antwort, auf diesen vermeintlichen Widerspruch, liegt in der Spielanlage der Mannschaften. Genauer gesagt: in der höheren Effizienz bei den long Balls, über die mehrere Teams, die im Passspiel eigentlich schlechter sind, sich gegenüber dem BVB ein Chancenplus wiederherstellen können – was aber auch ein Mittel ist, das der BVB angesichts schwacher Quoten in der Luft (48% Worst 3) und seiner eigenen Spielanlage (nur 8% aller Pässe sind lange Bälle – niedrigster Wert, zusammen mit den Bayern) weder nutzen kann, noch möchte. Aber auch bei Ecken und Freistößen sind viele Teams deutlich effizienter, um mehr Abschlüsse zu generieren, wenn man die Abschlüsse in Relation zum Ballbesitz betrachtet!
Soviel zu den Problemen des BVB in der Offensive. In der Defensive habe ich mich gefragt, wie effizient der BVB agiert, wenn er - wiederrum hochgerechnet - keine Sekunde Ballbesitz hätte. Dabei fällt vor allem ein Wert auf: man lässt mit 10,1 gegnerischen Torschüssen die drittmeisten Schüsse aller Bundesligisten auf das eigene Tor zu – wichtig zur Differenzierung: es geht um Schüsse auf das Tor, die im Grunde auch ein besserer Indikator für die Chancenqualität sind, als allgemein erfasste Schüsse. Das sind sogar 0,4 mehr als man bei 100% Ballbesitz in der Offensive generieren kann. Dass man dabei trotzdem noch unterdurchschnittlich wenig Gegentore bekommt, liegt vor allem an der durchschnittlichen Conversion Rate der Gegner (30% bei Schüssen auf das Tor – was u.a. auf Bürki zurückzuführen ist) und eben der Tatsache, dass man viel Ballbesitz hat, wodurch die defensive Effizienz durch die offensive Effizienz im Endeffekt dennoch überlagert wird.
Woran liegt es aber, dass der BVB ohne Ball so schwach darin ist, gegnerische Torschüsse auf das Tor zu verteidigen? Die Frage ist anhand der Daten kaum zu beantworten. Zwar fällt bei den meisten Teams, die ähnlich schwach wie der BVB sind, auf, dass sie in mindestens einer - auf 0% Ballbesitz hochgerechneten - defensiven Statistik sehr schwach sind, allerdings gibt es mit Leipzig auch ein Gegenbeispiel, das nirgendwo herausragend stark agiert und am Ende im Prinzip doch die – mit großen Abstand - effizienteste Abwehr stellt (hochgerechnet 5,7 gegnerische Torschüsse pro Spiel, Frankfurt (6,1) und die Blauen folgen mit 6,4, während die Bayern mit 7,5 auf Rang 4 liegen). Bis auf die Interceptions gleichen sich die Daten insgesamt sogar recht deutlich, aber Leipzig kann dennoch viel mehr vom eigenen Tor weghalten als der BVB. Die Interceptions sind im Grunde genommen auch schon die einzige Defensivstatistik, bei der der BVB nennenswert unterdurchschnittlich agiert. Dementsprechend möchte ich auch hier etwas abschweifen und die Verteilung auf die einzelnen Mannschaftsteile betrachten, um zu sehen, was sich im Vergleich zur letzten Saison geändert hat – schließlich würde man mit den Werten der letzten Saison in dieser eine Top 5 Mannschaft stellen:
Dabei fällt auf, dass man im Angriff 26% weniger Interceptions hat und der Abwehr 19% weniger, während im ZM alles – zum Vorjahr - unverändert blieb. Im Angriff ist die Geschichte in meinen Augen relativ schnell erklärt. Mit Miki hatte man einen starken Mann in dieser Kategorie verloren, den man – zumindest in diesem einen Fall - noch nicht vollwertig ersetzt hat. Grundsätzlich machen die Interceptions im Angriff keinen allzu großen Anteil (<<20%) an den gesamten Interceptions aus, sodass die statistischen Defizite an der Stelle allein wohl zu vernachlässigen wären. In Kombination mit den weniger gewordenen Zweikämpfen (-30%) in der Offensive lässt sich aber dennoch ganz gut feststellen, dass wir hier insgesamt schon Probleme haben, um dem Gegner ernsthafte Probleme bei deren Aufbau (was teilweise aber auch nicht gerade der richtige Begriff ist) zu bereiten, die sie zu Fehlern zwingen. Für mich daher ein statistischer Beleg – und nicht mehr nur ein bloßes Indiz-, dass das Gegenpressing nicht mehr ansatzweise so gut ist, wie es schon mal war und der BVB viel zu schnell überspielt wird, wodurch sich dann auch automatisch für die Abwehrreihe Probleme ergeben. Bei den Zweikampfwerten hat sich dort in Summe schließlich kaum etwas verändert, allerdings sind auch hier – wie schon geschrieben - die Interceptions deutlich zurückgegangen, was sich gerade in diesem Bereich dann allerdings nicht mehr vernachlässigen lässt, da man hier nun mal die letzte Hürde vor dem Torschuss darstellt. Grundsätzlich sehe ich die Probleme dennoch nicht primär in der Abwehr, da man insgesamt in der Offensive 2,5 Ballgewinne pro Spiel weniger hat, was rund 2/3 der Gesamtveränderung – im Vergleich zum Vorjahr - ausmacht. Die Probleme der Abwehr sind für mich daher auch vermehrt durch die Defensivarbeit in der Offensive zu erklären und weniger durch die kumulativen Werte der Abwehrspieler. Sicher, es gab hier individuelle Aussetzer, die in den aggregierten Daten verschwinden, allerdings muss man eben auch feststellen, dass dieser Bereich im Mittel dann doch wieder die Werte liefert, die er liefern soll, weswegen es für mich keine grundsätzliche Frage der Qualität gibt, sondern eine Frage der Abstimmung der einzelnen Teile und Minimierung der (negativen) Ausschläge in den individuellen Leistungen. Das sollte sich also in den Griff bekommen lassen.
Was insgesamt bei den Daten zur Effizienz auffällt ist vor allem, dass die Bayern eigentlich nirgendwo Schwächen aufweisen. Sie sind quasi in allen Kategorien vorne dabei. Bis auf die Dribbles, die nur einen verhältnismäßig geringen Teil ihres Spiels bei Ballbesitz darstellen, bei denen sie allerdings trotzdem wieder den Spitzenwert bei der Quote aufstellen. Bedenkt man dabei, dass die Bayern in der Vorrunde durchaus so ihre Probleme hatten und teils sehr unattraktiven Fussball geboten haben, passt die Geschichte dennoch zu den Daten: auf Grund ihrer Effizienz in allen Bereichen sind sie eben klar führend in der Tabelle! Bei Leipzig sieht es nicht ganz so eindeutig aus, allerdings haben sie mit Abstand das beste Verhältnis aus eigenen Schüssen aufs Tor (bei 100% Ballbesitz) und gegnerischen Schüssen auf deren Tor (bei 0% Ballbesitz): 1,9:1 vs. Bayern auf Rang 2, mit 1,3:1. Dementsprechend ist es vor allem bei diesen beiden Mannschaften recht einfach zu erklären, wieso sie derzeit so viel Vorsprung auf uns haben. Effizienz ist dafür gewissermaßen der Schlüssel!
Zusätzlich möchte ich mit dem Ansatz der advanced Stats noch kurz auf die Fouldiskussion der letzten Wochen eingehen:
Rechnet man alle Fouls hoch, wenn man ein komplettes Spiel keinen Ballbesitz hätte, dann würde der BVB mit 29,9 Fouls pro Spiel durchschnittlich häufig foulen. Gleichermaßen wird man auf 100% Ballbesitz hochgerechnet 29,8x pro Spiel gefoult. D.h.: das Verhältnis aus foulen und gefoult werden ist ausgeglichen – oder anders ausgedrückt: pro Spiel mit 0% Ballbesitz begeht der durchschnittliche BVB Gegner genauso viele Fouls wie der BVB selbst. Der Ursache, dass der BVB im tatsächlichen Verhältnis also viel häufiger gefoult wird als er den Gegner foult, liegt einzig und allein darin begründet, dass man mehr Ballbesitz hat! Dass man natürlich auch noch über die Härte der (nicht-gepfiffenen) Fouls diskutieren muss, ist mir dabei vollkommen bewusst, allerdings gibt es dazu eben auch keine Daten. Das Verhältnis aus Fouls und Karten ist bei den meisten Mannschaften jedenfalls recht ähnlich und die falsch bewerteten Fouls werden nun mal nicht erfasst.
Fun Fact am Rande: die Bayern stellen bei der Hochrechnung die Mannschaft mit dem größten Missverhältnis aus Fouls und gefoult werden. Insgesamt foulen sie dabei 1,4x häufiger als sie selbst gefoult werden, was aber nicht etwa auf eine unfaire Spielweise zurückzuführen ist, da sie sogar noch 1 Foul weniger pro Spiel mit 0% Ballbesitz begehen als der BVB, sondern darauf, dass sie einfach sehr viel seltener gefoult werden: 20,1x pro Spiel, die den absoluten Tiefstwert darstellen – woran das liegt, darf sich jeder selbst beantworten.
Grundsätzlich ergeben die Hochrechnungen, bei denen der Ballbesitz neutralisiert wird, noch mehr interessante Geschichten her, allerdings möchte ich den Beitrag an der Stelle beenden, da ich insgesamt schon recht weit ausgeholt habe (deswegen auch bewusst auf ausführlichere Datensätze im Beitrag verzichtet habe) und somit - vermutlich - genug kontroverse Ansätze biete, über die sich diskutieren lässt.
Meiner Meinung nach sind die aktuellen Probleme des BVB in der Offensive vor allem auf den Aufbau aus dem ZM heraus zurückzuführen, aber auch auf Probleme, die schon beim Aufbau aus der IV heraus bestehen. Defensiv sieht es dahingegen so aus, dass man in der Offensive schon Probleme hat Defensivaufgaben ausreichend zu erledigen, die daraufhin bis auf die Defensive durchschlagen und sich vor allem in einer schwachen Effizienz zur Vermeidung gegnerischer Torschüsse auf das Tor ausdrücken. Ich kann den advanced Stats also sehr viel entnehmen, was meiner eingangs geschilderten These entspricht. Darüber hinaus folgt meiner Ansicht aber auch noch, dass uns die Gegner konkrete taktische Aufgabenstellungen, an beiden Enden des Feldes, mitgeben, für die wir noch keine guten Lösungen finden. Die Probleme haben also daher nicht nur die Spieler zu verantworten, sondern auch die Trainer, die die Spieler diesen Problemen aussetzen und keine ausreichend guten alternativen Möglichkeiten finden, um die (wiederkehrenden) Aufgaben des Gegners zu lösen. Das ist definitiv auch auf personelle Probleme zurückzuführen, aber eben nicht nur!
P.S.: Die verwendeten Daten ergeben sich allesamt aus den Daten, die von whoscored verfügbar sind.
20.02.2017 - 15:59 Uhr
Tore, Assists und Pre-Assists - Statistik der Saison 2016/17:
32. Pflichtspiel: Borussia Dortmund – VFL Wolfsburg 3:0
Tor(e): Pischu, Dembele
Assist(s): Pischu (2) Dembele
Pre-Assist(s): Dembele
Platzierung - Name - Tore - Assists - Pre-Assists = Gesamtpunkte
1. Ousmane Dembele - 6 - 14 - 9 = 29 Gesamtpunkte – 2066 Spielminuten – 71,2 Minuten pro Torbeteiligung
2. Pierre-Emerick Aubameyang - 21 - 4 - 4 = 29 Gesamtpunkte – 2417 Spielminuten – 83,3 Minuten pro Torbeteiligung
3. Lukasz Piszczek - 5 - 3 - 7 = 15 Gesamtpunkte – 1868 Spielminuten – 124,5 Minuten pro Torbeteiligung
4. Marco Reus - 6 - 6 - 1 = 13 Gesamtpunkte – 925 Spielminuten – 71,2 Minuten pro Torbeteiligung
5. Gonzalo Castro - 3 - 7 - 2 = 12 Gesamtpunkte – 1755 Spielminuten – 146,3 Minuten pro Torbeteiligung
6. Christian Pulisic - 2 - 7 - 3 = 12 Gesamtpunkte – 1442 Spielminuten – 120,2 Minuten pro Torbeteiligung
7. Raphael Guerreiro - 4 - 6 - 1 = 11 Gesamtpunkte – 1057 Spielminuten – 96,1 Minuten pro Torbeteiligung
8. Shinji Kagawa - 4 - 2 - 3 = 9 Gesamtpunkte – 883 Spielminuten – 98,1 Minuten pro Torbeteiligung
9. Andre Schürrle - 3 - 4 - 1 = 8 Gesamtpunkte – 919 Spielminuten – 114,9 Minuten pro Torbeteiligung
10. Mario Götze - 2 - 2 - 3 = 7 Gesamtpunkte – 1175 Spielminuten – 167,9 Minuten pro Torbeteiligung
11. Emre Mor - 1 - 3 - 2 = 6 Gesamtpunkte – 581 Spielminuten – 96,8 Minuten pro Torbeteiligung
12. Marc Bartra - 1 - 3 - 1 = 5 Gesamtpunkte – 1720 Spielminuten – 344 Minuten pro Torbeteiligung
13. Marcel Schmelzer - 0 - 2 - 3 = 5 Gesamtpunkte – 1978 Spielminuten – 395,6 Minuten pro Torbeteiligung
14. Julian Weigl - 1 - 0 - 3 = 4 Gesamtpunkte – 2387 Spielminuten – 596,8 Minuten pro Torbeteiligung
15. Nuri Sahin - 1 - 0 - 2 = 3 Gesamtpunkte – 174 Spielminuten – 58 Minuten pro Torbeteiligung
16. Sebastian Rode - 1 - 0 - 2 = 3 Gesamtpunkte – 838 Spielminuten – 279,3 Minuten pro Torbeteiligung
17. Felix Passlack - 1 - 0 - 2 = 3 Gesamtpunkte – 819 Spielminuten – 273 Minuten pro Torbeteiligung ( ohne Youth League )
18. Sokratis - 1 - 0 - 1 = 2 Gesamtpunkte – 2375 Spielminuten – 1187,5 Minuten pro Torbeteiligung
19. Erik Durm – 0 – 0 – 2 = 2 Gesamtpunk – 574 Spielminuten – 287 Minuten pro Torbeteiligung
20. Bruun Larsen - 0 - 1 - 0 = 1 Gesamtpunkt – 68 Spielminuten – 68 Minuten pro Torbeteiligung
21. Mikel Merino - 0 - 0 - 1 = 1 Gesamtpunkt – 189 Spielminuten – 189 Minuten pro Torbeteiligung
22. Matthias Ginter - 0 - 1 - 0 = 1 Gesamtpunkt – 2167 Spielminuten – 2167 Minuten pro Torbeteiligung
32. Pflichtspiel: Borussia Dortmund – VFL Wolfsburg 3:0
Tor(e): Pischu, Dembele
Assist(s): Pischu (2) Dembele
Pre-Assist(s): Dembele
Platzierung - Name - Tore - Assists - Pre-Assists = Gesamtpunkte
1. Ousmane Dembele - 6 - 14 - 9 = 29 Gesamtpunkte – 2066 Spielminuten – 71,2 Minuten pro Torbeteiligung
2. Pierre-Emerick Aubameyang - 21 - 4 - 4 = 29 Gesamtpunkte – 2417 Spielminuten – 83,3 Minuten pro Torbeteiligung
3. Lukasz Piszczek - 5 - 3 - 7 = 15 Gesamtpunkte – 1868 Spielminuten – 124,5 Minuten pro Torbeteiligung
4. Marco Reus - 6 - 6 - 1 = 13 Gesamtpunkte – 925 Spielminuten – 71,2 Minuten pro Torbeteiligung
5. Gonzalo Castro - 3 - 7 - 2 = 12 Gesamtpunkte – 1755 Spielminuten – 146,3 Minuten pro Torbeteiligung
6. Christian Pulisic - 2 - 7 - 3 = 12 Gesamtpunkte – 1442 Spielminuten – 120,2 Minuten pro Torbeteiligung
7. Raphael Guerreiro - 4 - 6 - 1 = 11 Gesamtpunkte – 1057 Spielminuten – 96,1 Minuten pro Torbeteiligung
8. Shinji Kagawa - 4 - 2 - 3 = 9 Gesamtpunkte – 883 Spielminuten – 98,1 Minuten pro Torbeteiligung
9. Andre Schürrle - 3 - 4 - 1 = 8 Gesamtpunkte – 919 Spielminuten – 114,9 Minuten pro Torbeteiligung
10. Mario Götze - 2 - 2 - 3 = 7 Gesamtpunkte – 1175 Spielminuten – 167,9 Minuten pro Torbeteiligung
11. Emre Mor - 1 - 3 - 2 = 6 Gesamtpunkte – 581 Spielminuten – 96,8 Minuten pro Torbeteiligung
12. Marc Bartra - 1 - 3 - 1 = 5 Gesamtpunkte – 1720 Spielminuten – 344 Minuten pro Torbeteiligung
13. Marcel Schmelzer - 0 - 2 - 3 = 5 Gesamtpunkte – 1978 Spielminuten – 395,6 Minuten pro Torbeteiligung
14. Julian Weigl - 1 - 0 - 3 = 4 Gesamtpunkte – 2387 Spielminuten – 596,8 Minuten pro Torbeteiligung
15. Nuri Sahin - 1 - 0 - 2 = 3 Gesamtpunkte – 174 Spielminuten – 58 Minuten pro Torbeteiligung
16. Sebastian Rode - 1 - 0 - 2 = 3 Gesamtpunkte – 838 Spielminuten – 279,3 Minuten pro Torbeteiligung
17. Felix Passlack - 1 - 0 - 2 = 3 Gesamtpunkte – 819 Spielminuten – 273 Minuten pro Torbeteiligung ( ohne Youth League )
18. Sokratis - 1 - 0 - 1 = 2 Gesamtpunkte – 2375 Spielminuten – 1187,5 Minuten pro Torbeteiligung
19. Erik Durm – 0 – 0 – 2 = 2 Gesamtpunk – 574 Spielminuten – 287 Minuten pro Torbeteiligung
20. Bruun Larsen - 0 - 1 - 0 = 1 Gesamtpunkt – 68 Spielminuten – 68 Minuten pro Torbeteiligung
21. Mikel Merino - 0 - 0 - 1 = 1 Gesamtpunkt – 189 Spielminuten – 189 Minuten pro Torbeteiligung
22. Matthias Ginter - 0 - 1 - 0 = 1 Gesamtpunkt – 2167 Spielminuten – 2167 Minuten pro Torbeteiligung
27.02.2017 - 14:22 Uhr
Tore, Assists und Pre-Assists - Statistik der Saison 2016/17:
33. Pflichtspiel: SC Freiburg – Borussia Dortmund 0:3
Tor(e): Sokratis, Auba(2)
Assist(s): Guerrero, Reus, Durm
Pre-Assist(s): Weigl, Dembele
Platzierung - Name - Tore - Assists - Pre-Assists = Gesamtpunkte
1. Pierre-Emerick Aubameyang - 23 - 4 - 4 = 31 Gesamtpunkte – 2499 Spielminuten – 80,6 Minuten pro Torbeteiligung
2. Ousmane Dembele - 6 - 14 - 10 = 30 Gesamtpunkte – 2142 Spielminuten – 71,4 Minuten pro Torbeteiligung
3. Lukasz Piszczek - 5 - 3 - 7 = 15 Gesamtpunkte – 1958 Spielminuten – 130,5 Minuten pro Torbeteiligung
4. Marco Reus - 6 - 7 - 1 = 14 Gesamtpunkte – 1006 Spielminuten – 71,9 Minuten pro Torbeteiligung
5. Raphael Guerreiro - 4 - 7 - 1 = 12 Gesamtpunkte – 1147 Spielminuten – 95,6 Minuten pro Torbeteiligung
6. Gonzalo Castro - 3 - 7 - 2 = 12 Gesamtpunkte – 1845 Spielminuten – 153,8 Minuten pro Torbeteiligung
7. Christian Pulisic - 2 - 7 - 3 = 12 Gesamtpunkte – 1451 Spielminuten – 120,9 Minuten pro Torbeteiligung
8. Shinji Kagawa - 4 - 2 - 3 = 9 Gesamtpunkte – 897 Spielminuten – 99,7 Minuten pro Torbeteiligung
9. Andre Schürrle - 3 - 4 - 1 = 8 Gesamtpunkte – 927 Spielminuten – 115,9,9 Minuten pro Torbeteiligung
10. Mario Götze - 2 - 2 - 3 = 7 Gesamtpunkte – 1175 Spielminuten – 167,9 Minuten pro Torbeteiligung
11. Emre Mor - 1 - 3 - 2 = 6 Gesamtpunkte – 581 Spielminuten – 96,8 Minuten pro Torbeteiligung
12. Marc Bartra - 1 - 3 - 1 = 5 Gesamtpunkte – 1810 Spielminuten – 362 Minuten pro Torbeteiligung
13. Marcel Schmelzer - 0 - 2 - 3 = 5 Gesamtpunkte – 1978 Spielminuten – 395,6 Minuten pro Torbeteiligung
14. Julian Weigl - 1 - 0 - 4 = 5 Gesamtpunkte – 2477 Spielminuten – 495,4 Minuten pro Torbeteiligung
15. Nuri Sahin - 1 - 0 - 2 = 3 Gesamtpunkte – 174 Spielminuten – 58 Minuten pro Torbeteiligung
16. Sebastian Rode - 1 - 0 - 2 = 3 Gesamtpunkte – 838 Spielminuten – 279,3 Minuten pro Torbeteiligung
17. Erik Durm – 0 – 1 – 2 = 3 Gesamtpunk – 664 Spielminuten – 221,3 Minuten pro Torbeteiligung
18. Felix Passlack - 1 - 0 - 2 = 3 Gesamtpunkte – 819 Spielminuten – 273 Minuten pro Torbeteiligung ( ohne Youth League )
19. Sokratis - 2 - 0 - 1 = 3 Gesamtpunkte – 2465 Spielminuten – 821,7 Minuten pro Torbeteiligung
20. Bruun Larsen - 0 - 1 - 0 = 1 Gesamtpunkt – 68 Spielminuten – 68 Minuten pro Torbeteiligung
21. Mikel Merino - 0 - 0 - 1 = 1 Gesamtpunkt – 189 Spielminuten – 189 Minuten pro Torbeteiligung
22. Matthias Ginter - 0 - 1 - 0 = 1 Gesamtpunkt – 2167 Spielminuten – 2167 Minuten pro Torbeteiligung
33. Pflichtspiel: SC Freiburg – Borussia Dortmund 0:3
Tor(e): Sokratis, Auba(2)
Assist(s): Guerrero, Reus, Durm
Pre-Assist(s): Weigl, Dembele
Platzierung - Name - Tore - Assists - Pre-Assists = Gesamtpunkte
1. Pierre-Emerick Aubameyang - 23 - 4 - 4 = 31 Gesamtpunkte – 2499 Spielminuten – 80,6 Minuten pro Torbeteiligung
2. Ousmane Dembele - 6 - 14 - 10 = 30 Gesamtpunkte – 2142 Spielminuten – 71,4 Minuten pro Torbeteiligung
3. Lukasz Piszczek - 5 - 3 - 7 = 15 Gesamtpunkte – 1958 Spielminuten – 130,5 Minuten pro Torbeteiligung
4. Marco Reus - 6 - 7 - 1 = 14 Gesamtpunkte – 1006 Spielminuten – 71,9 Minuten pro Torbeteiligung
5. Raphael Guerreiro - 4 - 7 - 1 = 12 Gesamtpunkte – 1147 Spielminuten – 95,6 Minuten pro Torbeteiligung
6. Gonzalo Castro - 3 - 7 - 2 = 12 Gesamtpunkte – 1845 Spielminuten – 153,8 Minuten pro Torbeteiligung
7. Christian Pulisic - 2 - 7 - 3 = 12 Gesamtpunkte – 1451 Spielminuten – 120,9 Minuten pro Torbeteiligung
8. Shinji Kagawa - 4 - 2 - 3 = 9 Gesamtpunkte – 897 Spielminuten – 99,7 Minuten pro Torbeteiligung
9. Andre Schürrle - 3 - 4 - 1 = 8 Gesamtpunkte – 927 Spielminuten – 115,9,9 Minuten pro Torbeteiligung
10. Mario Götze - 2 - 2 - 3 = 7 Gesamtpunkte – 1175 Spielminuten – 167,9 Minuten pro Torbeteiligung
11. Emre Mor - 1 - 3 - 2 = 6 Gesamtpunkte – 581 Spielminuten – 96,8 Minuten pro Torbeteiligung
12. Marc Bartra - 1 - 3 - 1 = 5 Gesamtpunkte – 1810 Spielminuten – 362 Minuten pro Torbeteiligung
13. Marcel Schmelzer - 0 - 2 - 3 = 5 Gesamtpunkte – 1978 Spielminuten – 395,6 Minuten pro Torbeteiligung
14. Julian Weigl - 1 - 0 - 4 = 5 Gesamtpunkte – 2477 Spielminuten – 495,4 Minuten pro Torbeteiligung
15. Nuri Sahin - 1 - 0 - 2 = 3 Gesamtpunkte – 174 Spielminuten – 58 Minuten pro Torbeteiligung
16. Sebastian Rode - 1 - 0 - 2 = 3 Gesamtpunkte – 838 Spielminuten – 279,3 Minuten pro Torbeteiligung
17. Erik Durm – 0 – 1 – 2 = 3 Gesamtpunk – 664 Spielminuten – 221,3 Minuten pro Torbeteiligung
18. Felix Passlack - 1 - 0 - 2 = 3 Gesamtpunkte – 819 Spielminuten – 273 Minuten pro Torbeteiligung ( ohne Youth League )
19. Sokratis - 2 - 0 - 1 = 3 Gesamtpunkte – 2465 Spielminuten – 821,7 Minuten pro Torbeteiligung
20. Bruun Larsen - 0 - 1 - 0 = 1 Gesamtpunkt – 68 Spielminuten – 68 Minuten pro Torbeteiligung
21. Mikel Merino - 0 - 0 - 1 = 1 Gesamtpunkt – 189 Spielminuten – 189 Minuten pro Torbeteiligung
22. Matthias Ginter - 0 - 1 - 0 = 1 Gesamtpunkt – 2167 Spielminuten – 2167 Minuten pro Torbeteiligung
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