BVB - Statistiken

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Scheint, als würde man jetzt mit Alcacer, Brandt, Hazard, Sancho und Schulz ganz formidable bzw. Bundesliga-Statistik-prägende Spieler in den Reihen haben. Und dann haben wir ja auch noch Reus, der hier nirgendwo auftaucht ....

Die Saison ist vorbei, es wird Zeit für eine kleine statistische Analyse, hier u.a. auch im direkten Vergleich mit der Vorsaison. Wie immer lassen auch Zahlen einen gewissen Interpretationsspielraum, am Ende sind die Zahlen aber nun mal Fakten und sagen zumeist mehr als das vielzitierte “Bauchgefühl” aus. Sie untermauern Argumente und können einen großen Mehrwert zu Diskussionen stiften. Ich nehme es hier schon mal vorweg:

Ich bin überrascht über die Ergebnisse!

Ich werde im Folgende einige Themenblöcke aufmachen wie “Allgemein”, “Offensive” usw., um ein wenig Struktur reinbringen zu können. Die Werte in der jeweiligen Kategorie aus der oberen Zeile beziehen sich auf die Saison 2018/2019, die da runter eben auf die Saison 2017/2018.



ALLGEMEIN

• Gesamt

Punkte | Siege | Remis | Niederlagen | Tore | Gegentore | Differenz

76 | 23 | 07 | 04 | 81 | 44 | +37
55 | 15 | 10 | 09 | 64 | 47 | +17

Diese Zahlen definieren am Ende deinen Tabellenplatz. In dieser Saison konnten wir sage und schreibe 21 Punkte mehr als in der Vorsaison holen: unterm Strich reichte es jedoch beide Male zur direkten Qualifikation für die Champions League. Dennoch: acht Siege mehr als im Vergleich zur Vorsaison, damit einhergehend auch noch fünf Niederlagen weniger sind herausragende Entwicklungssprünge.

Offensive haben wir mal eben satte 17 Tore mehr erzielt. Einzig der Gegentrefferwert konnte nur marginal verbessert werden, das ist definitiv ein Kritikpunkt.

• Heimbilanz

Punkte | Siege | Remis | Niederlagen | Tore | Gegentore | Differenz

44 | 14 | 02 | 01 | 52 | 25 | +27
31 | 09 | 04 | 04 | 40 | 21 | +19

Mal eben über 30% mehr Punkte daheim geholt. Unser Westfalenstadion war diese Saison eine wahre Festung. Ergänzend waren wir der erste Verein, der ein jedem (!) Heimspiel mindestens zwei (!!) Treffer erzielen konnte. Zwei negative Punkte: diese eine verdammte Heimniederlage im Derby und satte 25 Gegentreffer. Zu Hause waren wir in Sachen Defensive nur allzu häufig gastfreundlich. Das wir dennoch 14 von 17 Spielen gewinnen konnten, zeugt jedoch eben auch von der Wucht, die man daheim entfachen konnte.

• Auswärtsbilanz

Punkte | Siege | Remis | Niederlagen | Tore | Gegentore | Differenz

32 | 09 | 05 | 03 | 29 | 19 | +10
24 | 06 | 06 | 05 | 24 | 26 | -02

Eine sehr gute Auswärtsbilanz hat zu dem tollen Rundumergebnis mit beigetragen. Auswärts standen wir defensiv überraschend stabiler. Jedoch haben wir vor allem im Vergleich der Heim- vs. der Auswärtsoffensive signifikante Unterschiede: 52 vs. 29 Tore Differenz sind hier schon außergewöhnlich.

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OFFENSIVE

• Torschüsse (alle Werte je Spiel)

Torschüsse | Schüsse aufs Tor | Accuracy | S außerhalb 16er | S im 16er | S im 5er

13,2 | 5,4 | 41% | 33,3% | 59,9% | 7,6%
14,3 | 5,2 | 36% | 30,8% | 60,9% | 8,4%

Favre Teams wird nachgesagt, dass diese auf den “perfekten” Abschluss warten. Rein quantitativ stimmt dies hier nur marginal: sage und schreibe einen Torschuss weniger als im Vergleich zur letzten Saison hatten wir. Trotz weniger Schüsse insgesamt, kamen diese häufiger auf des Gegners Gehäuse, die Accuracy stieg somit von 36% auf 41%. Das macht dann schon mal was aus.

Sehr spannend fand ich zu sehen, dass wir prozentual gesehen, im Vergleich zur Vorsaison, häufiger von außerhalb des Sechszehners abgeschlossen haben.

• Tore Situation (prozentual)

Tore außerhalb 16er | Tore im 16er | Tore im 5er |

12,5% | 62,5% | 20,8%
05,2% | 63,2% | 26,3%

Die prozentual mehr Abschlüsse außerhalb des 16ers führten zugleich zu einem bedeutend höheren Anteil an Treffern außerhalb des 16ers. Wenn man bedenkt, dass hier wohl die Chancenqualtät normalerweise geringer ist, empfinde ich den Wert für ein Favre Team als recht hoch. Hier schlagen dann eben auch die beiden Paco-Knaller-Freistöße gegen Augsburg und Wolfsburg zu Buche.

• Tore nach Art (prozentual)

Tore aus dem Spiel | Standardtore | Kontertore | Elfmeter

66,7% | 16,7% | 12,5% | 4,2%
68,4% | 15,8% | 10,5% | 5,3%

Ich hätte nicht gedacht, dass wir in der Vorsaison prozentual mehr (!) Treffer aus dem Spiel heraus erzielt haben. Auf alle Fälle ein interessanter Wert. Der Rest der Treffer ist sehr ähnlich geblieben.

• Understat

xG | xGA | xGP

64,99 | 42,88 | 62,85
66,10 | 40,86 | 63,16

Favre schlägt den xG! Das konnte man immer wieder lesen, jetzt es so als Vergleichswert noch mal schwarz auf weiß zu haben ist schon recht absurd. Nach xG waren wir in der Saison 2017/2018 besser als in der abgelaufenen Saison. Wenn man sich die tatsächlichen Ergebnisse anschaut, dann ist der Unterschied zur Realität gravierend.

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AM BALL

• Ballspiel (je Spiel)

Ballbesitz | Passquote | Pässe | Gespielte kurze Pässe | Angekommene kurze Pässe | Gespielte lange Pässe | Angekommen lange Pässe

56,8% | 86% | 607 | 555 | 89% | 52 | 44%
56,9% | 83% | 553 | 495 | 88% | 58 | 47%

Der Ballbesitzanteil ist nahezu konstant geblieben, dennoch gab es interessante Anpassungen: wie haben mal eben über 50 mehr Pässe je Spiel gespielt. Dürfte ganz gut zu den langen Ballbesitzzeiten in der eigenen Hälfte passen. Die Zahlen geben das auch her: die Anzahl der kurzen Pässe ist stark angestiegen, währen die Anzahl an langen Bällen nahezu konstant blieb.

• Dribblings

Anzahl Dribblings | Gewonnen Dribblings

21,7 | 59,5%
20,0 | 44,5%

Wow. Das sind deutliche Unterschiede. Kann man wahrscheinlich sehr gut mit einem Spieler begründen: Jadon Sancho!

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DEFENSIVE

• Zweikämpfe (je Spiel)

Tackles | Gewonnene Tackles | Interceptions | Clearances

21 | 69% | 11,3 | 18,4
28 | 72% | 09,9 | 17,1

In den letzten beiden Jahren hatten unsere Gegner sehr ähnliche Ballbesiztwerte gegen uns, dennoch ist die Zahl der Tackles bei uns stark zurückgegangen. Ich denke, hier kann man sehr gut die Handschrift von Favre erkennen. Er lässt nicht aggressiv pressen, wartet lieber an der Mittellinie und lässt dann attackieren. Das führt dann eben zu bedeutend weniger Tackles. Die Folgewerte sind dennoch nahezu konstant geblieben, was die Frage aufwirft, was nun wirklich besser ist. Meine Interpretation ist hier: obwohl wir tiefer stehen und später attackieren, also eigentlich der Platz enger und schwieriger bespielbar für den Gegner sein sollte, kassieren wir zu viele Tore und gewinnen zu wenige Zweikämpfe.

• Blocking

Blocked Shots | Blocked Crosses | Blocked Passes

2,3 | 1,3 | 7,5
2,1 | 2,4 | 9,3

Wir haben im Schnitt weniger Schüsse zugelassen (10,3 vs. 10,8), blocken jedoch mehr dieser Schüsse. Ist das die sagenumworbene Strafraumverteidigung

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KLEINES FAZIT

Wenn man auf die Werte von “Allgemein” schaut, dann sieht das vergleichsweise natürlich außergewöhnlich aus. Wenn man mehr ins Detail schaut, ist es teilweise verblüffend. Den Ruf, den Favre hat, Statistik schlagen zu können, wurde er diese Saison auf alle Fälle mal wieder gerecht.

Ich glaube wenn ich nur die In-Depth Daten gesehen hätte und hätte raten müssen, was der Outcome am Ende war, ich hätte nie im Leben 21 Punkte 20 Tore Tordifferenz geraten.Was mir die Daten so gesagt hätten: wir verteidigen tief und nicht so aggressiv und wir haben anscheinend im Vergleich zur Saison 2017/2018 ein oder zwei herausragende Dribbler dazu bekommen. Ansonsten sieht der Rest dann doch recht ähnlich aus

Kicker

Wir haben damit die zwei besten Pre-Assistgeber der Bundesliga ab Sommer unter Vertrag.

Sancho mit 12 Toren, 18 Assists und 13 Pre-Assists an 43 Toren direkt beteiligt. Insgesamt der erst zweite Spieler seit Erfassung der Daten nach Kevin de Bruyne dem eine jeweils zweistellige Anzahl an Toren, Vorlagen und Vor-Vorlagen gelingt.
Dieser Beitrag wurde zuletzt von badenborusse93 am 03.06.2019 um 20:39 Uhr bearbeitet

Ein Saison Triple Double. Das macht die Saison von Sancho noch bemerkenswerter und zeigt seine enorme Wichtigkeit für uns. Ich bin gespannt, wo seine Reise noch hingeht.

Ich vermute dass die Originalquelle die Printversion des Kickers ist? Oder hast du dich einfach mit der Quellenangabe vertan?

Weiß jemand ob es außer hier im Forum noch irgendwie zugänglich die Informationen zu den Preassists gibt?

Das mit dem verlinken hat nicht so geklappt. War eine Diashow der Top-Werte in verschiedenen Bereichen wie Fouls, Pre-Assists, Kartensammler usw. der vergangenen Bundesliga-Saison.
War auch in print zu lesen und wurde über die sozialen Netzwerke vom Kicker geteilt.

Ich habe beim Kicker angefragt, ob deren Pre-Assist Statistik öffentlich einsehbar ist. Die Antwort kam prompt, jedoch führt das Magazin die Werte "nur intern". Eine Veröffentlichung der gesamten Statistik ist auch nicht geplant.

Steht das mit der Gesamtbeteiligung auch im kicker? Weil eine einfache Summierung von Toren, Assists und Pre-Assists ist nicht gleich der tatsächlichen Gesamttorbeteiligung. Ein einfacher Doppelpass würde ja z.B. Sancho sowohl einen Pre-Assist als auch ein Tor bringen, jedoch ist er dabei schlussendlich "nur" an einem Tor beteiligt.
Nichtsdestotrotz ist dieses Triple Double in seiner ersten vollständigen Saison einfach hervorragend!

Hier eine Auswertung der Ergebnisse der BVB-Akteure, die in der letzten Saison in den 42 Spielen der Bundesliga und der Champions-League eingesetzt wurden.

Name, Spiele, Punkte/Spiel, Punkte/Spiel*, Punkte/Spiel+, Minuten, Tordifferenz, Tordifferenz/90Minuten
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
('-------------JADON SANCHO', 41, 2.17, 2.26, 2.19, 2896, 32, 0.99)
('------------------AXEL WITSEL', 40, 2.08, 2.08, 2.04, 3502, 35, 0.9)
('--------------ROMAN BUERKI', 39, 2.05, 2.05, 2.01, 3510, 37, 0.95)
('----------DELANEY THOMAS', 36, 1.86, 1.99, 1.98, 2578, 23, 0.8)
('--------------DIALLO ABDOU', 35, 1.91, 1.96, 1.89, 3015, 27, 0.81)
('------ ----------MARCO REUS', 33, 2.15, 2.15, 2.11, 2870, 32, 1.0)
('------- -------MARIO GOETZE', 32, 1.69, 1.77, 1.77, 2108, 16, 0.68)
('-----------GARCIA ALCACER', 31, 2.1, 2.25, 2.2, 1568, 24, 1.38)
('------------MANUEL AKANJI', 30, 2.13, 2.13, 2.1, 2655, 26, 0.88)
('-----GUERRERIO RAPHAEL', 29, 2.07, 2.2, 2.17, 1813, 22, 1.09)
('--------------JACOB LARSEN', 29, 1.72, 1.99, 1.95, 1415, 14, 0.89)
('--------CHRISTIAN PULISIC', 27, 1.63, 1.84, 1.88, 1387, 16, 1.04)
('-------------ACHRAF HAKIMI', 26, 2.27, 2.35, 2.32, 2110, 31, 1.32)
('----------LUKASZ PISZCZEK', 25, 2.16, 2.16, 2.15, 2206, 25, 1.02)
('----------------WEIGL JULIAN', 22, 1.86, 1.87, 1.88, 1744, 17, 0.88)
('-------DAN AXEL ZAGADOU', 21, 2.05, 2.08, 1.99, 1613, 22, 1.23)
('-------PHILIPP MAXIMILIAN', 20, 1.95, 2.21, 2.18, 842, 16, 1.71)
('-----------------WOLF MARIUS', 20, 1.6, 1.78, 1.75, 1066, 7, 0.59)
('--------DAHOUD MAHMOUD', 19, 1.68, 1.85, 1.78, 1015, 11, 0.98)
('-- -----MARCEL SCHMELZER', 12, 1.67, 1.86, 1.77, 760, 11, 1.3)
('---------------OEMER TOPRAK', 12, 1.42, 1.66, 1.67, 509, 0, 0.0)
('----------------SHINJI KAGAWA', 3, 2.0, 2.0, 2.0, 127, 3, 2.13)
('-------------------MARWIN HITZ', 3, 3.0, 3.0, 3.0, 270, 4, 1.33)
('-----------------SERGIO GOMEZ', 1, 1.0, 1.0, 1.0, 1, 0, 0.0)



Erklärung:
Spiele und Minuten dürften sich von selbst verstehen.
Bei der Tordifferenz wurden nur Treffer berücksichtigt, die sich ereigneten während der Spieler auf dem Platz stand. Selbiges gilt für die aufsummierten Punkte. Wird ein Spieler also beim Stand von 1:1 zur 60. Minute ausgewechselt, hat er eine Tordifferenz von 0 und bekommt 1 Punkt - egal was nach seiner Auswechslung passiert.
Bei Punkte pro Spiel wurde einfach die Anzahl der Punkte durch die der Partien geteilt. Dies benachteiligt aber Spieler, die oft ein- bzw. ausgewechselt werden (geringere Einsatzzeit führt zu höherer Remis-Wahrscheinlichkeit).
Ein objektiverer Wert ist für mich Punkte/Spiel*. Hier wird bei einem Unentschieden die Einsatzzeit beachtet und das Spiel bei wenigen Spielminuten schwächer gewichtet.
Punkte/Spiel+ berücksichtigt zudem noch das Datum des Spiels und wertet ältere Partien schwächer. Ein ein Jahr altes Spiel wird mit dem Faktor 0.5 gewichtet.

Eine Interpretation der Statistiken überlasse ich an dieser Stelle Jedem selbst.

Auf meiner Seite habe ich bei der Auswertung der Ergebnisse auch noch die Stärken des Gegners berücksichtigt. Würde mich freuen, wenn Ihr vorbeischaut
Dieser Beitrag wurde zuletzt von el_lobo_75 am 07.06.2019 um 14:59 Uhr bearbeitet

Es ist zudem auch keine Seltenheit, dass IV bspw. in solchen Statistiken sehr weit vorne auftauchen, obwohl sie nicht die schnellsten Spieler ihrer Mannschaft sind. Das liegt meist an den Distanzen, die sie zurücklegen, da kaum ein Sprint länger als 20-25m ist, wobei der Topspeed stärker zum Tragen kommt, je länger der Sprint geht - zumindest bei den Distanzen, die im Fussball üblich sind. Mal zum Vergleich: Bolt hatte bei seinem Weltrekord 44,72 km/h geschafft. Da ist also noch Luft und das gilt nicht nur für Weigl, da kaum ein Fussballer in einem Spiel die 35km/h knackt. Das ist auch in dem Kontext interessant, dass bei Aubameyang bspw. mal gemessen wurde, dass er auf den ersten 30m minimal schneller sei als ebenjener Bolt. Da ist es im Grunde also dasselbe Prinzip, indem der Topspeed nicht in handelsüblichen Distanzen zum Tragen kommt, die ein Fussballer im Sprint zurücklegt. Ich gehe daher dennoch stark davon aus, dass Weigls Topspeed durch die Distanz zu erklären ist, indem er mal einen Vollsprint in der Rückwärtsbewegung dabei hatte - vermutlich bei einem Konter. Der Wert an sich ist dennoch nicht wirklich aussagekräftig, wie bereits erläutert wurde. Antritt und Co. sind im Zweifel wichtiger, wobei es sicher auch Spieler gibt, die machen können, was sie wollen, aber die 34 km/h erreichen sie dennoch nicht. Für den Antritt gibt es allerdings leider keine öffentlichen Stats.

OptaFranz @OptaFranz

92% - 92% Passgenauigkeit sind für den @BVB neuer Vereinsrekord in einem DFB-Pokalspiel seit detaillierter Datenerfassung 2008/09. Präzise. #KFCBVB #DFBPokal
@DFB_Pokal