फुटबॉल स्थानान्तरण का मॉडल: गहरी खुदाई

यह फुटबॉल हस्तांतरण के अध्ययन के बारे में पिछले लेख को जारी रखने का समय है।

इस बार आपको पता चल जाएगा कि क्यों Klopp शिमोन बहुत अच्छा है जो एजेंटों के रूप में लेना है यदि आप एक फ़ुटबॉलर हैं और यदि आप फुटबॉल में रुचि नहीं रखते हैं तो यह सब क्यों पढ़ें।

हमने बहुत सारा डेटा इकट्ठा करना सीखा।

अपने आस-पास देखें, उदाहरण के लिए, काम पर, मुझे यकीन है कि आपको यह या वह टैबलेट मिल जाएगा, जैसे, बाद में आवश्यक डेटा, "जब हम समझते हैं कि इसके साथ क्या करना है"। यह आंशिक रूप से है क्योंकि उनके भीतर निर्भरताएं अत्यधिक गैर-रैखिक और गैर-सहज हैं। और मैं केवल यह समझना चाहता हूं कि इनमें से कौन सा डेटा सबसे अधिक ध्यान देने के लिए है, जिसमें से अधिकांश ने परिणाम को प्रभावित किया। इसके अलावा, मैं उदाहरण के द्वारा प्रदर्शित करूँगा कि सबसे सरल एल्गोरिदम में से एक का उपयोग कैसे करें जो इसे करने की अनुमति देता है।

आप स्वयं प्लेबैक योजना पा सकते हैं, साथ ही साथ इस लैपटॉप में पूर्ण परिणाम, और नीचे उनमें से सबसे दिलचस्प के साथ कई ग्राफ़ होंगे।

लेकिन पहले, विधि के बारे में थोड़ा।

कल्पना करें कि आप फुटबॉल हस्तांतरण के साथ काम नहीं कर रहे हैं, लेकिन आपके पास स्टोर माल की बिक्री पर डेटा है (अच्छी तरह से, या थोड़ा कम मर्केंटाइल उदाहरण - आपके MOBA जैसे गेम में मैचों के परिणाम के साथ) और पृष्ठभूमि की बहुत सारी जानकारी: स्टोर, सामान, विक्रेता (के बारे में) अच्छी तरह से, या चयनित नायकों, खिलाड़ियों, उनकी ताकत) आदि के बारे में। फिर आप एक बहुत ही विशिष्ट परिणाम प्राप्त करना चाहते हैं - एक निश्चित उत्पाद की बिक्री बढ़ाने के लिए (या अपने खेल के संतुलन में सुधार)।

किसी भी मामले में, योजना सरल है:

1. समझें कि कौन से पैरामीटर सबसे दृढ़ता से अंतिम परिणाम को प्रभावित करते हैं (बेची गई वस्तुओं की संख्या या खेल में एक निश्चित चरित्र की जीत का प्रतिशत) और कैसे
2. समझें कि इनमें से कौन सा विकल्प आपको वास्तव में प्रभावित कर सकता है
3. महत्वपूर्ण (पी। 1) पर ध्यान केंद्रित करें और क्या बदला जा सकता है (पृष्ठ 2)

सब कुछ सरल है, यह केवल पैराग्राफ 1 से निपटने के लिए बना हुआ है।

वास्तव में, यह कार्य नए से बहुत दूर है और किसी भी तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग किए बिना हल करना काफी आसान है, केवल पुराने आंकड़ों का उपयोग करके ... यदि आपके पास चुंबक डेटा है। या लीग ऑफ लीजेंड्स। लेकिन एक बड़ा मौका है कि नहीं: कि आप कुछ दुकानों का एक नेटवर्क है, एक मामूली लोकप्रिय खेल है, और आपके पास बस इतना डेटा नहीं है कि आप इसका उपयोग कर सकें। हां, एलओएल लाखों मैचों के परिणामों को इकट्ठा करता है, और मापदंडों के इतने संयोजन होंगे कि आप तुलना कर सकते हैं कि उनके भागीदारों की पसंद किसी दिए गए नायक की जीत को कैसे प्रभावित करती है, अन्य सभी चीजें व्यावहारिक रूप से समान हैं। डेटा की कमी के कारण, किसी को सेब की तुलना संतरे से करनी होती है - हमारे पास पर्याप्त पृथक मामले नहीं हैं।

स्थिति को सरल बनाने के लिए, यह समझने के लिए कि कैसे, उदाहरण के लिए, मैप-मैचअप संयोजन आपके गेम को जीतने की संभावना को प्रभावित करता है, आदर्श रूप से, आपके पास कई हजार परिणाम होने चाहिए, जिसमें दिलचस्प को छोड़कर सभी पैरामीटर हमारे लिए समान हैं । यही है, ताकि एक ही कौशल स्तर वाले एक ही खिलाड़ी अलग-अलग विरोधियों के साथ अलग-अलग मानचित्रों पर एक ही नायक को खेलते हैं। यदि आप दंगा खेल नहीं हैं तो यह हासिल करना मुश्किल है।

लेकिन तबादलों के पीछे। कल्पना कीजिए कि हम एक पैरामीटर की जांच करना चाहते हैं - एक "फुटबॉल एजेंट", उदाहरण के लिए, यह समझने के लिए कि एक फुटबॉल खिलाड़ी के लिए ग्राहक बनने के लिए कौन सी कंपनी सबसे अच्छी है। यह स्पष्ट है कि हमें उस एजेंट के पास जाना चाहिए जो खिलाड़ी की बिक्री को सबसे महंगा आयोजित करता है। यदि हम मानक सांख्यिकीय तरीके लागू करते हैं, तो हम देखेंगे कि GestiFute अपने ग्राहकों को बेचने वाली सबसे सफल कंपनी है, जो पूरी तरह से उनकी प्रतिष्ठा के अनुरूप है। लेकिन हम खिलाड़ी की ताकत से खुद को बेचने के कौशल को कैसे अलग कर सकते हैं? आखिरकार, यदि आपके ग्राहक डेको, डैनी, पेपे, डिएगो कोस्टा और क्रिस्टियानो नामक एक विनम्र व्यक्ति हैं तो महंगा बेचना इतना मुश्किल नहीं है। ईमानदारी से, आप एजेंसियों की तुलना केवल तभी कर सकते हैं जब उन्हें सभी खिलाड़ियों का एक ही सेट दिया जाए (दोनों अच्छे और इतने अच्छे नहीं) और उन्हें एक ही क्लब को बेचने के लिए मजबूर किया जाए। लेकिन इस तरह की बहु-विविधता वास्तविक जीवन में कल्पना करना कठिन है । लेकिन हमारे पास एक मॉडल है जो किसी भी डेटा सेट के लिए परिणाम (ट्रांसफर कॉस्ट) देता है। हां, भले ही आप उसे जाम्ब मेंडेस द्वारा किए गए टैम्बोव से सीएसकेए को गोगुआ के हस्तांतरण की लागत की गणना करने के लिए मजबूर करते हैं। और अखमत में ग्लूशकोवा, और अजर इन रियल और बाकी सभी। फिर अन्य सभी कार्यालयों के साथ भी यही चाल चलें। बिल्कुल बराबर की स्थिति। फिर यह केवल प्रत्येक एजेंसियों के लिए खिलाड़ियों के पूरे सेट की कीमत की गणना करने के लिए बनी हुई है, और यहां हमारे पास इस सवाल का जवाब है कि ब्रांड से कितना संबंधित है, उदाहरण के लिए GestiFute, एक खिलाड़ी की कीमत बढ़ाता है ।
यही है, हमने विश्लेषण किया कि लक्ष्य पैरामीटर अलगाव में पहले से निर्धारित किसी अन्य पर निर्भर करता है, और केवल यह ।

इसे आंशिक निर्भरता कहा जाता है।

और इसलिए किसी भी पैरामीटर का विश्लेषण करना संभव है, जो अब हम करेंगे।

आयु

पहली चीज जो मैंने एल्गोरिथ्म के लिए सेट की थी वह फुटबॉलर की उम्र थी और उसे यह तस्वीर मिली थी

वह, यह कहा जाना चाहिए, मुझे दुख में डूब गया। क्योंकि यह मेरे अंतर्ज्ञान के अनुरूप नहीं है। यहाँ कुछ टूट गया है। मैं अच्छी तरह से जानता हूं कि खिलाड़ियों की अधिकतम लागत लगभग 25-27 वर्ष तक पहुंच जाती है, 17 साल की उम्र के खिलाड़ी निश्चित रूप से सबसे महंगे नहीं होते हैं। जैसा कि मुझे बिना किसी मॉडल के स्रोत डेटा से एक साधारण निर्भरता का निर्माण करके आश्वस्त किया गया था।

हां, यह सही है, कि खिलाड़ियों की लागत उम्र के आधार पर कैसे होती है, यह एक व्यापक कूबड़ है।

लेकिन थोड़ा सोचने के बाद कि मॉडल ने मेरे लिए क्या पेंट किया है, मुझे एहसास हुआ कि वह सही थी। यह वह क्षण था जब मुझे पहली बार विश्वास हुआ कि यह वास्तव में काम करता है, कि इसमें कुछ है। मॉडल ने मुझे पहली नज़र में, एक अप्रत्याशित, लेकिन विरोधाभासी रूप से सही परिणाम दिया, और मुझे दूसरी तरफ से अध्ययन की वस्तु को देखने की अनुमति दी।

हम पहले चार्ट पर क्या देखते हैं और दूसरे के लिए क्यों उपयोग किया जाता है?

हस्तांतरण लागत, वास्तव में, केवल कच्चे डेटा का उपयोग करके खिलाड़ी की उम्र के साथ सहसंबंध बनाना बहुत मुश्किल है। आखिर 25 साल की उम्र तक कोई खिलाड़ी ज्यादा महंगा क्यों हो जाता है? क्या इसलिए कि वह बूढ़ा हो रहा है? नहीं, वह सिर्फ अधिक मैच खेलता है, अधिक स्कोर करता है, राष्ट्रीय टीम के लिए खेलना शुरू करता है, अंत में प्रशंसकों के बीच अधिक लोकप्रिय हो जाता है, आदि, यह सब, निश्चित रूप से, जैसे कि उम्र और अनुभव प्राप्त करने के साथ पूरा हो जाता है, लेकिन यह सब हमारे पास अलग-अलग पैरामीटर हैं। और पहले ग्राफ पर हम केवल उम्र पर निर्भरता देखते हैं, एक आदर्श परिदृश्य में, जब बाकी सब कुछ समान है। बेशक, इस मामले में, जो खिलाड़ी अपने क्लब के लिए पिछले सीज़न में 20 गोल करता है, वह नियमित रूप से राष्ट्रीय टीम के लिए खेलता है, 19 साल की उम्र में एक ही संकेतक के साथ सटीक एक ही खिलाड़ी की तुलना में अधिक खर्च होगा, उसी स्थान पर खेलते हुए, लेकिन 25 पर!

यहां यह भी दिलचस्प है कि 25 साल की वक्र की ढलान काफी कोमल है, जबकि इस उम्र के बाद बस पतन है। यह सोचना दिलचस्प होगा कि इस तरह के हड़ताली अंतर क्यों है?

ऋतु

मैं सीजन में खिलाड़ियों के मूल्य में "डिस्टिल्ड" वृद्धि की तुलना करने का प्रस्ताव करता हूं

आप स्पष्ट रूप से देख सकते हैं कि 90 के दशक के बाजार की ओवरहिटिंग और 10 के दशक की शुरुआत के वित्तीय संकट से कैसे बचा था, चार्ट आत्मविश्वास से लगभग तेजी से विकास की ओर जाता है।

लेकिन एक ही चार्ट केवल डेटा पर बनाया गया है। ध्यान दें कि हाल के वर्षों में खिलाड़ियों के मूल्य में वृद्धि का कितना कम उच्चारण हुआ

संबंधित पैरामीटर

एजेंसी, उम्र और कुछ हद तक, मौसम मापदंडों की काफी दुर्लभ स्वतंत्र श्रेणियों के उदाहरण हैं। अंत में, आप आसानी से कल्पना कर सकते हैं कि एक खिलाड़ी एक एजेंसी से दूसरी एजेंसी में कैसे जाता है और इसका अन्य मापदंडों पर बहुत कम प्रभाव पड़ेगा। लेकिन मान लें कि हम यह समझना चाहते हैं कि किस क्लब-खरीदार को खिलाड़ियों के लिए सबसे अधिक भुगतान करना होगा। आप एक पैरामीटर to_club_name ले सकते हैं और परिणाम की गणना कर सकते हैं। लेकिन यहाँ हमारे लिए पहले से ही संबंधित मानों को ध्यान में न रखना मुश्किल है to_clb_lg_name , to_clb_lg_country , to_clb_lg_group , जो दिखाते हैं कि यह क्लब किस लीग में खेलता है। हां, हम उन्हें अलग कर सकते हैं और यह जान सकते हैं कि मैन यूडीटी अपने ब्रांड की ताकत के कारण पूरी तरह से कितने महंगे खिलाड़ी खरीदता है, और "इंग्लिश मार्जिन" कितना अलग करता है, लेकिन ज्यादातर हम संयुक्त परिणाम में रुचि रखते हैं। अंत में, मैनचेस्टर इंग्लैंड से कहीं भी जाने की योजना नहीं बनाता है, इसलिए हम तुरंत मापदंडों के एक समूह की जांच करेंगे।

क्लब क्रेता

यह तथ्य कि मैड्रिड शहर के 18 इंग्लिश क्लबों और एक शाही क्लब के 20 सबसे उदार खरीदारों में से वास्तव में मुझे आश्चर्य नहीं होता है, लेकिन तीसरे (!) माखचक्ला अंजी का स्थान एक बार फिर दिखाता है कि वह " पार्टी लाइक ए रूसी " नामांकन में पुरस्कार के हकदार हैं।
वैसे, इस सूची में से केवल एक क्लब अब मौजूद नहीं है।

यदि एंटीटॉप अधिक था, तो यहां हमारे पास क्लब हैं जिनके ब्रांड, इसके विपरीत, आपको बाजार से सस्ता वही खिलाड़ी खरीदने की अनुमति देता है। बेल्जियम के कब्जे में !

पुर्तगाली कहाँ हैं? - आप पूछें। जल्द ही सब कुछ होगा, - मैं आपको और खुद को जवाब दूंगा।

क्लब बेचने वाला

सबसे ज्यादा बिकने वाले क्लब। खान की दूसरी जगह (अच्छी तरह से सम्मान) के लायक है; ब्राज़ील और अर्जेंटीना के अधिकांश शीर्ष स्पष्ट हैं; सेविला; और अंत में बेनफिका, सबसे अधिक बिक्री के साथ।
लेकिन सबसे दिलचस्प, निश्चित रूप से, अटलता पर एक करीबी नज़र होगी। पिछले 10 सालों में उसने किसे इतना अच्छा बेचा है? तो पचास टुकड़ों के नीचे भी मात्रा में? आपको याद दिला दूं कि 2008-2018 का डेटा आज के अटलत्व से बहुत दूर है डांडा Gasperini और चैंपियंस लीग!

बाहरी लोगों के रूप में, डच, यह उन दिनों में उनके बारे में था कि उन्होंने कहा कि वहां के गुणवत्ता वाले खिलाड़ियों को सबसे सस्ता खरीदा जा सकता था। और, अचानक, वोल्फ्सबर्ग के साथ जेनिथ ...

क्लब प्रदर्शन

चूँकि हमारे पास उन लोगों का डेटा है जो सबसे महंगा बेचते हैं और सबसे सस्ता खरीदते हैं, इसलिए हम मदद नहीं कर सकते हैं लेकिन देखते हैं कि यह अंतर किसके सापेक्ष है, सबसे बड़ा।

बेहद दिलचस्प तस्वीर। बेल्जियम, अर्जेंटीना के साथ अर्जेंटीना, जो स्पष्ट रूप से अल्कमार के साथ बेसिकटास पर एक करीब से देखने के लायक है, और अंत में सबसे सौदों के साथ बेनफिका और पोर्टो।

विशेष रूप से नोट एंडरलेक्ट है - सूची में शीर्ष 10 और 100 से अधिक स्थानान्तरण।

एंटिटोप, इस बार "दक्षता" के मामले में, फिर से एक छोटे से चौराहे बार्सिलोना के साथ अंग्रेजों द्वारा कब्जा कर लिया गया है । मैनचेस्टर यूनाइटेड में 0.5 बस डरावना है।

यहां यह कहना आवश्यक है कि कोई भी डेटा केवल वही दिखाता है जो वे दिखाते हैं। इस मामले में, बिक्री पर "क्लब के लिए अतिरिक्त शुल्क" से विभाजित खरीद पर यह "क्लब के लिए अतिरिक्त शुल्क" है।
कोई आश्चर्य नहीं कि मैंने उद्धरण चिह्नों में "दक्षता" ले ली। दुनिया के सर्वश्रेष्ठ क्लब "प्रभावशीलता" के शीर्ष को मना नहीं कर सकते थे, उनका कार्य खिलाड़ियों को जितना संभव हो उतना महंगा बेचना नहीं था, लेकिन उनमें से सर्वश्रेष्ठ कैरियर के वर्षों को लेने के लिए, अधिकतम निचोड़ें, उन्हें एक क्लब परिणाम में बदल दें। एक शीर्ष क्लब में एक उत्कृष्ट खिलाड़ी केवल वर्षों के लिए प्रतिस्थापन के लिए जा सकता है, लेकिन इससे इसकी कीमत कम हो जाएगी, लेकिन यदि यह क्लब के लिए आवश्यक है, तो वह इसे करेगा। यदि शीर्ष क्लब खिलाड़ी को मध्य किसान को बेचता है (और यह शेड्यूल को अधिक प्रभावित करता है क्योंकि ऊपर से ऊपर तक स्विच करने से लगभग समग्र संतुलन नहीं बदलता है), तो सबसे अधिक बार इसका मतलब यह है कि उसने परीक्षा पास नहीं की (अच्छी तरह से, या आमतौर पर ऐसा लगता है), फिर से क्या बेचना है यह एक और शीर्ष क्लब में अधिक कठिन होने जा रहा है (अर्थात्, वे एक खिलाड़ी की कीमत बढ़ाते हैं)।

यही है, इस ग्राफ में "दक्षता" के संदर्भ में, अगर यह तुलना करने के लिए समझ में आता है, तो केवल उसी श्रेणी के क्लब (शीर्ष क्लब, दाता, बेल्जियम क्लब :), आदि)

उदाहरण के लिए यहां - रूसी क्लबों की "प्रभावशीलता"। CSKA नेतृत्व बहुत अपेक्षित है। स्पार्टक ने आश्चर्यचकित किया जब तक मुझे याद नहीं आया कि वे अभी भी अपने खिलाड़ियों को अच्छी तरह से बेचते हैं। उदाहरण के लिए, वे कैवेनाग को बेचने में कामयाब रहे जो रूस में लगभग उसी कीमत पर विफल हो गए जो उन्होंने खरीदा था।

ज़ीनत और अंजी के बारे में, हम पहले ही कह चुके हैं।

के लीग

और यहां एंटिटोप (और सबसे ऊपर में बेल्जियम के लोग) में अंग्रेजों के नेतृत्व का "रहस्य" है। इसके सभी अपमान में अंग्रेजी मार्जिन। यह संयुक्त रूप से अन्य सभी शीर्ष 6 देशों के मार्जिन के योग से अधिक है।

क्रेता ट्रेनर

खैर, मैं क्या कह सकता हूं ... शीर्ष कोचों के साथ शीर्ष क्लबों के साथ - आप उन्हें खिलाड़ियों के मूल्य बढ़ाने के बजाय परिणाम देने के लिए आमंत्रित करते हैं। इसके विपरीत, उन्हें उनके लिए ओवरपे करना होगा, उन्हें उन खिलाड़ियों को खरीदना होगा जिनकी उन्हें ज़रूरत है। इस सूची के अंत में केवल मैनसिनी को देखना आश्चर्यजनक है, हालांकि बड़ी संख्या में खिलाड़ियों के साथ। यह कम आश्चर्य की बात नहीं है कि शीर्ष में पोचेटिनो के साथ जार्डिम है। लेकिन हम उन्हें "शीर्ष कोच" शीर्षक के असाइनमेंट पर विचार करेंगे।

बिक्री कोच

Zhardim, Lucescu और Pochettino महंगा खरीदते हैं, लेकिन महंगा भी बेचते हैं। यह आश्चर्य की बात नहीं है कि उनमें से प्रत्येक को "सम्मान" की स्थिति के क्लबों (मोनाको, शेखर और टोटेनहम) के साथ संकेतित समय पर काम करने के लिए जाना जाता है। शिमोन - बोच: खेल की प्रणाली, नेताओं को एटलेटिको की वापसी, खिलाड़ियों के मूल्य में एक अविश्वसनीय वृद्धि।

एक लाइन में

क्लब-ट्रेनर जोड़ी से खरीदते समय सबसे बड़ा मार्जिन: 1.जीस हिडिंक, अंजी में; 2. सर एलेक्स फर्ग्यूसन, जहां यह स्पष्ट है ; 3. लुई वैन गाल, यह स्पष्ट है कि यूनाइटेड कहां है ।

सभी का सबसे सस्ता, स्थानान्तरण की एक महत्वपूर्ण संख्या से, बेसोल्टस से चेनोल गनेश द्वारा खरीदा गया था, फिर से यह करीब से देखने लायक है।

एक क्लब-खिलाड़ी युगल, लेकिन बिक्री में : 1. मिरेसिया लोसस्कु, शाखतार; 2. डिएगो सिमीन, एटलेटिको; 3. लियोनार्डो जार्डिम, मोनाको।

केवल दूसरे स्थान पर डिएगो, जो विरोधाभासी रूप से बताता है कि एटलेटिको से पहले उन्होंने खिलाड़ियों को बेहतर तरीके से बेचा था।

एजेंट

और अंत में, शीर्ष एजेंट प्रभावशीलता

हमने पहले से ही Gestifute के बारे में बात की। लेकिन अब आप एक फैसला जारी कर सकते हैं: हाँ, वे सबसे अच्छे हैं ।

वे अपने दम पर अच्छे हैं। उनके पास न केवल क्रिस्टियानो रोनाल्डो और अन्य महान खिलाड़ी हैं, उन्हें यह भी पता है कि उन्हें कैसे बेचना है, वास्तव में, दुनिया में सबसे अच्छा।

पहले 2 एजेंसियां ​​भी विशेष रूप से ध्यान से देखने लायक हैं, हालांकि वे लगभग अनन्य रूप से इतालवी बाजार पर काम करते हैं।

अघोषित एजेंट , जाहिर है, खुद को एक कारण के लिए प्रकट नहीं करते हैं - वे प्रिय बेचते हैं, चाहे कोई भी हो।

इसके अलावा सबूत है कि मिनो रायोला , जॉर्जेस मेंडेस के लिए एक मजाक नहीं है, बाजार से थोड़ा ऊपर है। पीआर अपना काम कर रहा है।

ठीक है, अगर आप एक युवा रूसी फुटबॉलर हैं, तो आप पहले से ही अच्छा कर रहे हैं इस सूची के शीर्ष से एक एजेंसी चुनने के लिए स्वतंत्र महसूस करें, आप हारेंगे नहीं।

हम सब कुछ करेंगे, कई और परिणाम हैं, लेकिन मैंने अपनी राय में, सबसे दिलचस्प लोगों को चुना है।
एक लैपटॉप में इन और अन्य रेखांकन के साथ-साथ पूरी तरह से नज़र रखना संभव है। और यहां मैंने इस डेटा पर और भी प्रयोग किए।

और सबसे महत्वपूर्ण बात, मैं आपको याद दिलाना चाहता हूं कि यह पद्धति लगभग किसी भी सारणीबद्ध डेटा के साथ काम करती है। सबसे पहले, आप यह निर्धारित करते हैं कि कौन से पैरामीटर परिणाम (फ़ीचर इम्पोर्टेंस) को सबसे दृढ़ता से प्रभावित करते हैं, और फिर इस आलेख में वर्णित विधि का उपयोग करके चयनित फ़ंक्शन को अधिकतम करने के लिए आपको कौन से पैरामीटर मान (आंशिक निर्भरता) प्राप्त करने की आवश्यकता है।

मैं आपको प्रयोगों में शुभकामनाएं देता हूं, यह जानना दिलचस्प होगा कि आपके साथ क्या हुआ :)