축구 통계 사이트 언더스탯(Understat) 보는 법

언더스탯(Understat)은 축구 경기의 세부적인 통계와 분석을 제공하는 웹사이트로, 축구 팬과 분석가들에게 깊은 인사이트를 제공합니다. 전통적인 통계치를 넘어서는 예상 득점(xG), 예상 어시스트(xA), 공격 기여도를 나타내는 고급 메트릭스 등을 통해 경기를 더 깊이 이해할 수 있도록 돕습니다.

이 가이드는 언더스탯을 처음 사용하는 사람들이 사이트의 다양한 기능을 효과적으로 활용하여 자신들의 축구 관람 경험을 한 차원 높일 수 있도록 설계되었습니다. 여러분이 축구 데이터 분석에 관심이 있는 팬이든, 전문적인 분석을 수행하는 분석가이든, 언더스탯의 데이터를 통해 축구 경기와 팀, 선수의 성능을 다각도에서 분석하고 예측하는 데 필요한 기초를 마련해 줄 것입니다.

이제 언더스탯의 세계로 함께 떠나볼 준비가 되셨나요? 언더스탯(Understat) 인터페이스 탐색하기 섹션부터 시작해 보겠습니다.

언더스탯(Understat) 인터페이스 탐색하기

Understat 웹사이트에 처음 접속하면, 다양한 리그, 팀, 그리고 선수에 대한 통계 정보를 한눈에 볼 수 있는 직관적인 인터페이스를 마주하게 됩니다. 이 섹션에서는 사이트를 효율적으로 탐색하는 방법과 기본적인 기능들을 소개합니다.

메인 화면과 리그 선택

메인 화면에서는 최신 경기의 xG 통계와 결과를 빠르게 확인할 수 있습니다. 상단 메뉴에서는 다양한 국가의 리그를 선택할 수 있는데, 여기서 원하는 리그를 선택하면 해당 리그의 팀 순위, 경기 일정, 선수 통계 등을 상세하게 확인할 수 있습니다.

언더스탯에서 제공하는 리그는 총 6개입니다.

• EPL (잉글랜드 프리미어리그)
• La liga (스페인 라리가)
• Bundesliga (독일 분데스리가)
• Serie A (이탈리아 세리에A)
• Ligue 1 (프랑스 리게앙)
• RFPL (러시아 프리미어리그)

팀 페이지와 선수 프로필

팀을 선택하면, 해당 팀의 시즌 성적, 경기 별 xG 통계, 선수 별 성적 등을 상세히 볼 수 있는 팀 페이지로 이동합니다. 선수 이름을 클릭하면, 선수의 개인 프로필 페이지에서 시즌 별 성적, 경기 별 성적, 위치 별 성적 등 선수의 성능을 다양한 각도에서 분석한 통계를 확인할 수 있습니다.

언더스탯의 인터페이스는 사용자가 원하는 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 설계되었습니다. 각 페이지는 정보를 시각적으로 표현하는 다양한 그래프와 차트를 포함하고 있어, 데이터를 더 쉽게 이해하고 분석할 수 있도록 돕습니다. 이제 Understat의 기본적인 인터페이스 탐색 방법을 알아보았으니, 다음 섹션에서는 경기 통계에 대해 자세히 알아보겠습니다.

언더스탯(Understat) 경기 통계 이해하기

Understat에서 제공하는 경기 통계는 축구 경기의 다양한 측면을 깊이 있게 분석할 수 있도록 해줍니다. 이 섹션에서는 가장 핵심적인 경기 통계들인 xG, xA 등에 대해 설명하며, 이들이 어떻게 계산되고, 경기 분석에 어떻게 활용될 수 있는지를 알아봅니다.

xG (Expected Goals, 예상 득점)

xG는 주어진 슈팅이 골로 이어질 확률을 수치로 나타낸 것입니다. 슈팅 위치, 골키퍼와의 거리, 슈팅 각도, 수비수의 위치 등 여러 요인을 고려하여 계산되며, 각 슈팅에 대해 0에서 1 사이의 값으로 표현됩니다. 예를 들어, xG 값이 0.5인 슈팅은 50%의 확률로 골이 될 것으로 예상된다는 의미입니다. xG 통계는 경기에서 생성된 골 기회의 질을 정량적으로 평가할 수 있게 해주며, 단순히 슈팅 횟수보다는 슈팅의 질을 중시하는 현대 축구 분석의 중요한 지표가 되었습니다.

xA (Expected Assists, 예상 어시스트)

xA는 주어진 패스가 최종적으로 골로 이어질 확률을 나타내는 지표입니다. 이는 패스를 받은 선수가 곧바로 슈팅을 시도해 골을 넣을 가능성을 기반으로 계산되며, 패스의 위치, 받은 선수와 골키퍼 사이의 거리, 수비 상황 등 다양한 요인을 고려합니다. xA 값은 각 패스에 대해 0에서 1 사이의 값으로 표현되며, 고급 패스 기술과 경기를 읽는 능력을 가진 선수들의 공격 기여도를 평가하는 데 유용합니다.

Shot Result (슈팅 결과)

Understat에서 “shot result”는 슈팅의 결과를 구체적으로 분류한 통계입니다. 이 통계는 각 슈팅이 어떤 결과로 이어졌는지를 나타내며, 경기 분석에 있어 선수와 팀의 공격 효율성을 이해하는 데 중요한 지표입니다. “shot result”는 일반적으로 다음과 같은 카테고리로 나뉩니다:

• 골 (Goal): 슈팅이 성공적으로 골문 안으로 들어간 경우. 골은 팀에 점수를 추가하며, 슈팅 성공의 최종 목표입니다.
• 세이브 (Saved): 골키퍼나 수비수가 슈팅을 막아내어 골이 되지 않은 경우. 세이브는 골키퍼의 반응과 수비 능력을 나타내는 중요한 지표입니다.
• 미스 (Missed): 슈팅이 골문을 벗어난 경우. 이는 슈팅이 골대 옆이나 위로 벗어나는 등, 골로 이어지지 않고 결과적으로 득점 기회를 낭비한 경우를 의미합니다.
• 블록 (Blocked): 슈팅이 상대방 선수에 의해 막혀 골문 방향으로 가지 못한 경우. 블록은 상대 팀의 수비 능력과 포지셔닝을 반영합니다.
• 포스트 (Post): 슈팅이 골대나 크로스바에 맞고 들어가지 않은 경우. 포스트는 슈팅이 거의 성공적이었으나 아슬아슬하게 골로 이어지지 않은 상황을 나타냅니다.
• 자책골 (Own Goal): 슈팅이 상대 팀 선수에 의해 자신의 골문으로 들어간 경우. 자책골은 상대 팀에게 점수를 주는 불리한 결과입니다.

“shot result” 통계는 각 슈팅의 세밀한 결과를 분석하여, 팀과 선수의 공격 전략 및 실행 능력을 평가하는 데 도움을 줍니다. 또한, 이는 경기의 흐름과 결과에 결정적인 영향을 미칠 수 있는 중요한 순간들을 이해하는 데 중요한 역할을 합니다.

DEEP

DEEP는 상대 페널티 박스 내부 또는 그 근처에서 이루어진 공격적인 행동의 횟수를 나타내는 지표입니다. 공격의 깊이가 높다는 것은 팀이 상대방의 수비 라인을 깊숙이 침투해 골 기회를 만들어내고 있다는 의미이며, 경기에서의 지배력과 공격적인 위협을 수치로 보여줍니다.

PPDA (Passes Per Defensive Action, 수비 행동 당 패스)

PPDA는 상대 팀이 공을 소유하고 있을 때 수비 측이 얼마나 적극적으로 압박을 가했는지를 나타내는 지표입니다. 적은 수치는 높은 압박을 의미하며, 상대방이 패스를 많이 연결하기 전에 수비적인 행동(가로채기, 태클 등)으로 공을 빼앗는다는 것을 나타냅니다. 이 지표는 팀의 수비 전략과 압박 강도를 평가하는 데 사용됩니다.

xPTS (Expected Points, 예상 포인트)

xPTS는 경기 결과에 기반한 팀이 얻을 것으로 예상되는 평균 포인트를 나타냅니다. 승리, 무승부, 패배 각각의 상황에 대해 예상되는 포인트를 계산하여, 경기의 결과를 바탕으로 한 팀의 성적을 예측하는 데 사용됩니다. 이 지표는 팀의 현재 폼, 공격 및 수비 능력 등을 종합적으로 분석하여 경기의 가능한 결과를 수치화한 것입니다.

언더스탯(Understat) 고급 메트릭스 심층 분석

축구 분석에서는 기본적인 통계치를 넘어서 보다 복잡한 고급 메트릭스를 사용하여 경기와 선수의 성능을 깊이 있게 분석합니다. Understat에서 제공하는 고급 메트릭스들은 경기의 흐름, 선수의 기여도, 그리고 팀 전략의 효과를 보다 정밀하게 이해할 수 있게 해줍니다. 이 섹션에서는 xGChain, xGBuildUp, Chances와 같은 고급 메트릭스들을 심층적으로 분석하고, 이러한 지표들이 어떻게 계산되며 축구 경기 분석에 어떤 의미를 가지는지 설명합니다. 이러한 고급 메트릭스의 이해는 경기를 보는 시각을 넓히고, 복잡한 경기 상황을 분석하는 데 큰 도움이 될 것입니다.

xGChain (예상 득점 체인)

xGChain은 골이 발생하기까지의 공격 과정에 참여한 모든 선수의 기여도를 종합한 지표입니다. 이는 특정 골 기회에서 공을 접촉한 선수들의 예상 득점(xG) 값을 합산하여 계산됩니다. xGChain 값은 한 선수의 개별 공격 기여도뿐만 아니라, 팀 공격의 연계성과 효율성을 평가하는 데 유용한 지표입니다. 이를 통해, 공격 전개 과정에서 중요한 역할을 한 선수들의 기여도를 보다 정확하게 파악할 수 있습니다.

xGBuildUp (예상 득점 빌드업)

xGBuildUp은 골 기회 생성 과정에서 마지막 어시스트나 마지막 슈팅에 직접적으로 관여하지 않은 선수들의 공격 기여도를 측정하는 지표입니다. 이는 공격 전개 과정에서 핵심적인 역할을 수행하면서도 직접적인 득점 기회에는 관여하지 않은 선수들의 노력을 인정하려는 목적으로 사용됩니다. xGBuildUp 값은 공격 조직에서의 중요한 역할을 강조하며, 특히 중앙 미드필더나 수비수와 같이 공격 전개에 중요한 기여를 하는 선수들의 가치를 평가하는 데 도움이 됩니다.

“Chances” 통계 이해하기

“Chances” 통계는 경기의 특정 순간에서 각 팀이 승리, 무승부, 패배할 확률을 나타내는 지표입니다. 이는 경기 동안의 팀 성능, 생성된 골 기회, 수비 상황 등을 분석하여 각 팀의 경기 결과에 대한 확률을 계산합니다. “Chances”는 경기 전과 중간에 변경될 수 있으며, 경기의 흐름과 각 팀의 성능 변화를 실시간으로 반영합니다. 이 지표는 경기의 가능한 결과를 예측하는 데 유용하며, 팀 전략 및 선수 배치에 대한 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다. “Chances” 통계는 축구 분석가, 베팅을 하는 사람들, 그리고 팬들에게 경기 결과에 대한 깊은 통찰을 제공합니다.

언더스탯(Understat) 첫 사용자를 위한 팁

Understat을 처음 접하는 사용자들은 다양한 통계와 메트릭스에 압도될 수 있습니다. 하지만 이 섹션에서 제공하는 몇 가지 기본적인 팁을 통해 데이터의 해석과 활용 방법을 쉽게 이해하고, 축구 경기 관람 및 분석을 한층 더 풍부하게 만들 수 있습니다.

데이터 해석하기

언더스탯에서 제공하는 데이터와 통계는 경기의 세밀한 분석을 가능하게 합니다. 하지만 중요한 것은 단순히 숫자를 보는 것이 아니라, 그 숫자들이 실제 경기에서 어떤 의미를 가지는지 이해하는 것입니다. 예를 들어, xG 값이 높다면 팀이 많은 득점 기회를 가졌지만 실제 득점으로 이어지지 않았을 수 있음을 시사합니다. 이러한 인사이트는 팀의 공격 효율성이나 개선이 필요한 부분을 파악하는 데 도움이 됩니다.

팬 경험 향상을 위한 통계 활용법

축구 팬으로서 언더스탯의 데이터를 활용해 경기 관람 경험을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 선호하는 팀이나 선수의 성능 추이를 주시하며, 그들의 공격력이나 수비력이 시간에 따라 어떻게 변화하는지 관찰할 수 있습니다. 또한, 경기 전략이나 선수 배치의 효과를 분석하여 경기를 더 깊이 이해하는 데 기여할 수 있습니다.

베팅과 분석을 위한 활용 팁

베팅이나 전문적인 축구 분석을 위해 Understat의 데이터를 활용하는 경우, 정확한 예측과 분석을 위한 강력한 도구가 될 수 있습니다. 팀과 선수의 현재 폼, 상대적 강점과 약점, 그리고 경기 결과에 대한 예측 확률(“Chances”) 같은 정보를 바탕으로 보다 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있습니다. 이는 리스크를 관리하고, 베팅 전략을 수립하는 데 있어 중요한 역할을 합니다.

결론

이 가이드를 통해 언더스탯 웹사이트의 기본적인 사용 방법부터 고급 메트릭스의 이해까지, 축구 통계와 분석의 세계에 대한 깊은 이해를 도모할 수 있기를 바랍니다. Understat은 축구 경기를 보는 새로운 시각을 제공하며, 팬들과 분석가들이 경기를 보다 전문적으로 분석할 수 있는 툴을 제공합니다. 이러한 통계와 데이터의 활용은 축구 경기의 복잡한 면모를 이해하고, 선수들의 성능, 팀 전략의 효과, 경기 결과의 예측에 깊이 있는 통찰력을 제공합니다.

언더스탯을 처음 사용하는 이들은 이 가이드가 축구 분석의 시작점이 되길 바라며, 시간이 지남에 따라 자신만의 분석 방법과 통계 해석 기술을 개발하게 될 것입니다. 축구는 단순한 스포츠를 넘어서 끊임없이 변화하고 발전하는 데이터의 세계를 내포하고 있으며, Understat은 이러한 세계를 탐색하는 데 있어 강력한 도구가 될 것입니다. 데이터를 통해 본 축구의 새로운 면모를 발견하고, 더 깊은 이해를 바탕으로 축구 경기를 즐기시길 바랍니다.

언더스탯 Q&A

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