衡量一名球员最直观、最有说服力的方式就是通过数据。近十年来，梅西和C罗这两把足坛数据大刷子不断打破各种出场记录和进球记录，但仍有人说，梅西的成就来自于球队的体系。

梅西是从体制中受益，还是为体制服务？

近年来足球界引入了一个新概念，可以更加简单直观的体现一名球员把握机会和创造机会的能力，通过这个概念也可以看出球员的数据是否从系统中获益。

预期进球（进球）

赛后我们关注的数据通常包括比分、控球率和射门次数。这三个重要数据一般能反映出哪一方占据了主动权。此前，国外相关研究中最常用的数据是TSR（Total Shots Rates）。比如费耶诺德在对阵阿贾克斯的比赛中完成了10次射门，而阿贾克斯完成了20次射门。那么费耶诺德的TSR=10/（10+20）=0.333，阿贾克斯的TSR=20/（10+20）=0.667。也就是说，本场比赛你的射门次数比对手越多，你的TSR就越接近1。

但射门次数多，有时并不代表优势明显。比如著名的曼联2-2战平富勒姆的比赛，曼联共完成81次传中、31次射门，控球率高达75%，但依然没能取胜。此后，人们开始关注射正次数，因为它比射门次数更能体现对球门的直接威胁。不过，也有这种情况发生：30米外不经意的射门，被门将轻松没收，也算射正。因此，只看这个数据，依然不能客观反映两队创造得分机会的能力。

投篮次数多并不代表能有更多的得分机会，也不代表能赢得比赛。

近年来，英国足球学者将一个来自冰球的概念引入足球，那就是预期进球，英文写作Goal梅西西甲进球总数，缩写为expG或xG。这一概念开始被广泛运用在比赛分析中，英国著名足球节目《Match Of The Day》也在新赛季开始引入这一数据。预期进球是根据球员射门情况，通过大数据计算得出的一个参数，是赛后总结数据，而非赛前预测数据，反映的是射门变成进球的概率，这个数值越高，进球的概率就越大。

什么决定了预期进球？

简单来说，预期进球就是这次射门是不是一个好机会，是否应该进球。OPTA对超过30万次射门进行了整理分析，得出了一个模型，预期进球数据就是根据这个模型计算出来的。

影响数据的关键因素包括：

射门时距离球门的距离（当然距离越近越容易进球）；射门的角度；射门的方式，是用脚还是头；射门前球员是否已经摆脱防守；是一对一射门还是前面有其他防守球员；助攻的方式是长传、回传、传中、还是直塞球；是阵地战进球、反击进球、任意球还是角球；是否被门柱挡出……等等。

离球门越近，进球就越容易。

比如小禁区内接到队友横传后的空门进球机会、反击中接到队友直塞球后的单刀机会、阵地战中接到边路传中的机会，哪个机会进球的可能性大，那么该情况的预期值就会高一些。

直观地展示得分机会的质量

如OPTA绘制的法国4-0荷兰比赛示意图所示梅西西甲进球总数，射门距离球门越近、角度越直接梅西西甲进球总数，进球机会越大，反之距离球门越远，进球机会就越小。

预期进球能告诉我们什么？

它可以让我们了解球员的风格和进球能力，是抢机会型还是创造机会型，是受益于球队体系还是服务于球队。以上赛季英超的顶级球员为例，除了阿奎罗之外，其他球员的进球数均超过了预期进球数，说明他们都是非常优秀的射手，除了能抓住应该进球的机会外，还能打进一些难度较大的进球。而像阿奎罗这样实际进球数低于预期进球数的前锋，说明上赛季把握机会的能力相对偏向了。

除阿奎罗外，他们的实际进球数大于预期进球数

如果以西甲上赛季为例，苏亚雷斯是整个西甲联赛预期进球数最高的球员，可以理解为他获得的进球机会最多，他的总进球数为24个。而梅西的实际进球数也远高于预期进球数，说明除了禁区内包抄这种比较简单的得分方式外，梅西还可以打进一些难度更大的进球。这是在他体力下降、位置后撤的情况下。

上赛季西甲预期进球与实际进球对比

有数据专家统计了近三个赛季欧洲各大联赛著名前锋（点球后总进球数50+）的实际进球数与预期进球数，以50次射门为单位，用实际进球数减去预期进球数，结果显示，格列兹曼的进球能力排名第一，而像卡瓦尼这种我们认为经常“吐球”的前锋，也因为经常把握不住一些低难度的得分机会，在这项数据中排名垫底。

我们认为经常丢球的卡瓦尼没能抓住机会。

结论：

预期进球是一个很实用和参考的概念，它能根据目前的比赛结果，帮助人们预测球队未来的表现。比如BBC就举了一个案例：2015-16赛季的尤文图斯，他们在前10轮意甲联赛中只赢了3场，开局非常糟糕，但根据预期进球的分析，他们的能力远胜于他们所取得的成绩。果然，他们逐渐恢复过来，并最终夺得了当赛季的联赛冠军。