{"id":1340,"date":"2025-12-17T20:07:40","date_gmt":"2025-12-17T17:07:40","guid":{"rendered":"http:\/\/api-sport.pro\/?p=1340"},"modified":"2025-12-17T20:07:40","modified_gmt":"2025-12-17T17:07:40","slug":"como-utilizan-los-clubes-xg-en-el-analisis-de-transferencias","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/api-sport.pro\/es\/como-utilizan-los-clubes-xg-en-el-analisis-de-transferencias\/","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo utilizan los clubes xG en el an\u00e1lisis de transferencias?"},"content":{"rendered":"<div class=\"table-of-contents\">\n<div class=\"table-of-contents-title\">Contenidos<\/div>\n<ul class=\"table-of-contents-ul\">\n<li class=\"table-of-contents-li\"><a class=\"table-of-contents-a\" href=\"#contents-1\">\u00bfQu\u00e9 es xG en el f\u00fatbol y c\u00f3mo ayuda esta m\u00e9trica en el an\u00e1lisis de transferencias?<\/a><\/li>\n<li class=\"table-of-contents-li\"><a class=\"table-of-contents-a\" href=\"#contents-2\">C\u00f3mo los clubes utilizan las estad\u00edsticas de xG al seleccionar y evaluar jugadores.<\/a><\/li>\n<li class=\"table-of-contents-li\"><a class=\"table-of-contents-a\" href=\"#contents-3\">Qu\u00e9 APIs de eventos deportivos proporcionan acceso a datos de xG y estad\u00edsticas avanzadas.<\/a><\/li>\n<li class=\"table-of-contents-li\"><a class=\"table-of-contents-a\" href=\"#contents-4\">C\u00f3mo conectar y utilizar la API de datos de xG para el an\u00e1lisis de transferencias del club.<\/a><\/li>\n<li class=\"table-of-contents-li\"><a class=\"table-of-contents-a\" href=\"#contents-5\">C\u00f3mo analizar delanteros y mediocampistas utilizando xG, xA y otras m\u00e9tricas a trav\u00e9s de la API.<\/a><\/li>\n<li class=\"table-of-contents-li\"><a class=\"table-of-contents-a\" href=\"#contents-6\">C\u00f3mo reducir los riesgos de transferencias fallidas utilizando xG y datos de la API.<\/a><\/li>\n<li class=\"table-of-contents-li\"><a class=\"table-of-contents-a\" href=\"#contents-7\">Ejemplos de uso de xG y APIs de estad\u00edsticas de f\u00fatbol en el scouting y selecci\u00f3n de jugadores.<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div class=\"universal_article\">\n<h2 id=\"contents-1\">\u00bfQu\u00e9 es xG en el f\u00fatbol y c\u00f3mo ayuda esta m\u00e9trica en el an\u00e1lisis de transferencias?<\/h2>\n<p>xG (goles esperados) es una evaluaci\u00f3n num\u00e9rica de la calidad de una oportunidad de gol. Cada tiro a puerta se le asigna una probabilidad de resultar en un gol. La probabilidad se calcula en base a datos hist\u00f3ricos: posici\u00f3n del tiro, \u00e1ngulo hacia la porter\u00eda, tipo de pase, parte del cuerpo, presi\u00f3n de los defensores y otros factores. Por ejemplo, un penalti t\u00edpicamente tiene un xG de aproximadamente 0.75\u20130.8, mientras que un tiro de larga distancia desde fuera del \u00e1rea penal tiene un xG de 0.02\u20130.05. La suma de xG para un partido o temporada muestra cu\u00e1ntos goles un equipo o jugador \u00abdeber\u00eda\u00bb haber marcado basado en la calidad de las oportunidades creadas.<\/p>\n<p>Para el an\u00e1lisis de transferencias, xG es fundamental porque separa la calidad del juego de la aleatoriedad de las oportunidades de finalizaci\u00f3n. El n\u00famero de goles marcados depende en gran medida de la suerte en per\u00edodos cortos, mientras que xG es m\u00e1s estable y describe mejor el nivel real de rendimiento. Los departamentos de reclutamiento de los clubes eval\u00faan a los delanteros en funci\u00f3n de su xG y la relaci\u00f3n \u00abgoles - xG\u00bb para entender qui\u00e9n consistentemente se coloca en posiciones de gol y qui\u00e9n est\u00e1 experimentando un aumento a corto plazo. De manera similar, se analiza la defensa: el xG concedido por los oponentes refleja con qu\u00e9 frecuencia el equipo permite oportunidades peligrosas en su porter\u00eda.<\/p>\n<p>Los clubes impulsados por datos construyen modelos de valor a largo plazo de jugadores donde xG y m\u00e9tricas relacionadas (npxG, xG\/90, xGChain, etc.) sirven como base. Para un c\u00e1lculo y seguimiento precisos de estas m\u00e9tricas, se necesita datos detallados sobre tiros y estad\u00edsticas del equipo. Aqu\u00ed es donde entran en juego las APIs de eventos deportivos: permiten un flujo \u00fanico de partidos, estad\u00edsticas avanzadas, eventos en vivo y cuotas de casas de apuestas. Basado en tales datos, se pueden crear modelos de xG propios e integrarlos en el an\u00e1lisis de transferencias, automatizando la evaluaci\u00f3n de miles de jugadores de docenas de ligas.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"universal_article\">\n<h2 id=\"contents-2\">C\u00f3mo los clubes utilizan las estad\u00edsticas de xG al seleccionar y evaluar jugadores.<\/h2>\n<p>Al evaluar delanteros y mediocampistas ofensivos, los clubes no solo miran los goles y asistencias, sino tambi\u00e9n el perfil de xG del jugador. La pregunta clave es: \u00bfcon qu\u00e9 frecuencia el futbolista se encuentra en posiciones de gol de calidad y cu\u00e1n estable es esta habilidad a lo largo del tiempo? Los analistas comparan xG\/90 minutos, xG por tiro, la proporci\u00f3n de tiros desde \u00abzonas calientes\u00bb y la din\u00e1mica de estas m\u00e9tricas a lo largo de varias temporadas. Esto permite distinguir a un jugador que anot\u00f3 15 goles con un xG de 7 (probable sobre rendimiento, riesgo de regresi\u00f3n a la media) de un delantero con 10 goles y un xG de 14 (crea muchas oportunidades pero temporalmente no las convierte).<\/p>\n<p>Los departamentos de transferencias tambi\u00e9n utilizan an\u00e1lisis m\u00e1s matizados. Por ejemplo, calculan xG en varios contextos: contra oponentes fuertes, cuando el marcador est\u00e1 empatado, en los \u00faltimos 15 minutos del partido. La estructura de las oportunidades se analiza por tipo de ataque: contraataques r\u00e1pidos, ataques posicionales, jugadas a bal\u00f3n parado. Para los mediocampistas creativos, no solo es importante su propio xG, sino tambi\u00e9n xA (asistencias esperadas), as\u00ed como la participaci\u00f3n en la construcci\u00f3n de ataques (pases en el tercio final, acciones previas al gol). Todo esto se puede calcular autom\u00e1ticamente si los datos de partidos y eventos provienen de una API de estad\u00edsticas deportivas confiable.<\/p>\n<p>Los clubes profesionales construyen un pipeline anal\u00edtico integral: los partidos de las ligas deseadas se cargan autom\u00e1ticamente desde la API de eventos deportivos, junto con estad\u00edsticas sobre tiros y acciones del equipo, luego se calculan xG y otras m\u00e9tricas sobre estos datos, y se construyen clasificaciones y listas cortas de jugadores basadas en ellos. Este enfoque reduce la subjetividad del scouting y permite encontrar r\u00e1pidamente jugadores subvalorados en mercados donde los competidores a\u00fan dependen solo de m\u00e9tricas tradicionales.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"universal_article\">\n<h2 id=\"contents-3\">Qu\u00e9 APIs de eventos deportivos proporcionan acceso a datos de xG y estad\u00edsticas avanzadas.<\/h2>\n<p>Para trabajar con xG a nivel de club, no solo se necesitan los resultados finales y los goleadores, sino tambi\u00e9n estad\u00edsticas detalladas del partido. Las APIs modernas de eventos deportivos proporcionan datos extensos: estad\u00edsticas generales y trimestrales, n\u00famero y tipos de tiros, posesi\u00f3n, \u00abgrandes oportunidades\u00bb, acciones en el tercio final, y mucho m\u00e1s. Estos par\u00e1metros sirven como base para construir modelos de xG propios. Cuanto m\u00e1s ricos y limpios sean los datos en bruto, m\u00e1s precisa ser\u00e1 la evaluaci\u00f3n de la calidad de las oportunidades creadas y la estabilidad del rendimiento de los jugadores.<\/p>\n<p>La plataforma <a href=\"http:\/\/api-sport.pro\/es\/\">api-sport.pro<\/a> ofrece una API unificada de Eventos Deportivos para varios deportes, incluyendo f\u00fatbol, baloncesto, hockey, tenis, tenis de mesa y deportes electr\u00f3nicos. A trav\u00e9s del endpoint <code>\/v2\/f\u00fatbol\/partidos<\/code> puedes obtener partidos con un conjunto <code>estad\u00edsticasDelPartido<\/code>, donde los indicadores clave est\u00e1n agrupados por per\u00edodos: tiros, posesi\u00f3n, pases, duelos y acciones defensivas. Estos datos se utilizan como entrada para los modelos propios de xG\/xA del club. Adem\u00e1s, hay un bloque disponible <code>oddsBase<\/code> con cuotas de casas de apuestas, lo que permite considerar las expectativas del mercado al evaluar la fuerza de equipos y jugadores.<\/p>\n<p>La integraci\u00f3n con la API es sencilla: el club se autentica a trav\u00e9s de una clave API y solicita los torneos, temporadas y partidos necesarios, filtrando datos por ligas, equipos y estado del partido. Luego, el sistema anal\u00edtico extrae autom\u00e1ticamente estad\u00edsticas y las guarda en un almac\u00e9n de datos. A continuaci\u00f3n se muestra un ejemplo de una solicitud b\u00e1sica a la API de f\u00fatbol, con base en la cual se puede calcular el modelo de xG del club:<\/p>\n<pre class=\"brush: jscript; title: ; notranslate\" title=\"\" data-no-translation=\"\">\nconst API_KEY = 'YOUR_API_KEY';\nasync function loadMatchesWithStats(date) {\n  const url = `https:\/\/api.api-sport.ru\/v2\/football\/matches?date=${date}`;\n  const res = await fetch(url, {\n    headers: { 'Authorization': API_KEY }\n  });\n  const data = await res.json();\n  data.matches.forEach(match =&gt; {\n    \/\/ match.matchStatistics \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0443,\n    \/\/ \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c xG-\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043a\u043b\u0443\u0431\u0430\n    console.log(match.id, match.matchStatistics);\n  });\n}\nloadMatchesWithStats('2025-09-03');\n<\/pre>\n<\/div>\n<div class=\"universal_article\">\n<h2 id=\"contents-4\">C\u00f3mo conectar y utilizar la API de datos de xG para el an\u00e1lisis de transferencias del club.<\/h2>\n<p>Conectarse a la API de Eventos Deportivos para an\u00e1lisis de transferencias generalmente comienza con el registro y la obtenci\u00f3n de una clave de acceso. En la plataforma <a href=\"http:\/\/api-sport.pro\/es\/\">api-sport.pro<\/a> se tarda unos minutos: creas una cuenta, eliges un plan para el volumen requerido de solicitudes y en <a href=\"https:\/\/app.api-sport.ru\">la cuenta personal.<\/a> recibes una clave API. La clave se a\u00f1ade luego al encabezado <code>Autorizaci\u00f3n<\/code> de cada solicitud. Este enfoque garantiza seguridad y permite un control flexible de los l\u00edmites, y el club puede dividir las claves por equipos de analistas o por servicios individuales dentro de la infraestructura.<\/p>\n<p>El siguiente paso es dise\u00f1ar el pipeline de datos. Por lo general, el club necesita: una lista de deportes y torneos soportados, luego - partidos de ligas seleccionadas a lo largo de varias temporadas y sus estad\u00edsticas. Esto se puede implementar como una recuperaci\u00f3n por lotes peri\u00f3dica (por ejemplo, cargando partidos actualizados una vez al d\u00eda) o como un flujo casi en l\u00ednea, complementado posteriormente por una conexi\u00f3n WebSocket. Despu\u00e9s de la carga, los datos van a almacenamiento (SQL\/NoSQL\/columnar), donde se calculan xG, xA y m\u00e9tricas derivadas. Los resultados est\u00e1n disponibles para el departamento de reclutamiento a trav\u00e9s de paneles internos e informes.<\/p>\n<p>A continuaci\u00f3n se muestra un ejemplo de un script simple en Python que recupera los partidos del equipo, incluidas las estad\u00edsticas, y prepara los datos para calcular m\u00e9tricas xG:<\/p>\n<pre class=\"brush: python; title: ; notranslate\" title=\"\" data-no-translation=\"\">\nimport requests\nAPI_KEY = 'YOUR_API_KEY'\nBASE_URL = 'https:\/\/api.api-sport.ru\/v2\/football\/matches'\nparams = {\n    'team_id': 195801,      # ID \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b\n    'status': 'finished'    # \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0447\u0438\n}\nheaders = {\n    'Authorization': API_KEY\n}\nresponse = requests.get(BASE_URL, params=params, headers=headers)\nresponse.raise_for_status()\nmatches = response.json().get('matches', &#x5B;])\nfor match in matches:\n    stats = match.get('matchStatistics', &#x5B;])\n    # \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u0437\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u0430 xG\n    # compute_xg_from_stats(stats)\n    print(match&#x5B;'id'], len(stats))\n<\/pre>\n<p>Luego se expande este c\u00f3digo: se a\u00f1aden bucles para torneos y temporadas, los datos en bruto y los resultados del c\u00e1lculo de xG se guardan en la base de datos, y aparece la integraci\u00f3n con sistemas de BI. A medida que surgen nuevas oportunidades (por ejemplo, transmisi\u00f3n de eventos en vivo a trav\u00e9s de WebSocket y modelos de IA del lado del proveedor), el club puede enriquecer el pipeline y usar xG en tiempo real - para el scouting en vivo y la evaluaci\u00f3n de la din\u00e1mica de la forma del jugador.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"universal_article\">\n<h2 id=\"contents-5\">C\u00f3mo analizar delanteros y mediocampistas utilizando xG, xA y otras m\u00e9tricas a trav\u00e9s de la API.<\/h2>\n<p>Para los delanteros, se consideran m\u00e9tricas clave xG\/90, el n\u00famero de tiros desde el \u00e1rea penal, la proporci\u00f3n de tiros con altos valores de xG y la diferencia entre \u00abgoles - xG\u00bb. Usando datos obtenidos a trav\u00e9s de la API de partidos, el club puede recopilar estad\u00edsticas para cada jugador sobre tiros, \u00abgrandes oportunidades\u00bb, toques en el \u00e1rea penal y posesi\u00f3n en el tercio final. Con base en estos par\u00e1metros, se construye un modelo de goles esperados. Un jugador que genera consistentemente un alto xG incluso en equipos promedio suele ser mejor predicho que un delantero con una sola temporada explosiva a bajo xG.<\/p>\n<p>Para los mediocampistas creativos, se a\u00f1ade un bloque de pases y creaci\u00f3n de oportunidades. Se analiza el xA potencial (qu\u00e9 tan peligrosas son las oportunidades creadas por los pases del jugador), el n\u00famero de pases al tercio final, acciones previas al gol y precisi\u00f3n de pase bajo presi\u00f3n. La API de eventos deportivos proporciona estad\u00edsticas detalladas del equipo como <code>entradasEnElTercerCuarto<\/code>, <code>pasesPrecisos<\/code>, \u00abgrandes oportunidades creadas\u00bb, as\u00ed como alineaciones y estad\u00edsticas b\u00e1sicas de los jugadores en <code>alineaci\u00f3n<\/code>. Al combinar estos datos por partidos, los analistas construyen sus modelos de asistencias esperadas y la contribuci\u00f3n del jugador a la creaci\u00f3n de oportunidades.<\/p>\n<p>As\u00ed es como podr\u00eda verse un proceso simplificado de agregaci\u00f3n de estad\u00edsticas de jugadores por partidos de equipo utilizando la API:<\/p>\n<pre class=\"brush: python; title: ; notranslate\" title=\"\" data-no-translation=\"\">\nimport requests\nAPI_KEY = 'YOUR_API_KEY'\nheaders = {'Authorization': API_KEY}\n# 1. \u0411\u0435\u0440\u0435\u043c \u0432\u0441\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0447\u0438 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b\nmatches = requests.get(\n    'https:\/\/api.api-sport.ru\/v2\/football\/matches',\n    params={'team_id': 195801, 'status': 'finished'},\n    headers=headers\n).json().get('matches', &#x5B;])\nplayer_stats = {}\nfor match in matches:\n    home = match&#x5B;'homeTeam']\n    away = match&#x5B;'awayTeam']\n    for team in (home, away):\n        lineup = team.get('lineup', {}).get('players', &#x5B;])\n        for p in lineup:\n            pid = p&#x5B;'id']\n            st = p.get('statistics', {})  # \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u043f\u043e \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u0443, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0430\n            player_stats.setdefault(pid, &#x5B;]).append(st)\n# \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043a\u043b\u0443\u0431 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442 xG\/xA \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u0430 \u043f\u043e \u0441\u0432\u043e\u0438\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c\n<\/pre>\n<p>En la pr\u00e1ctica, se construyen informes complejos sobre la base de dichos datos agregados: distribuciones de xG por tiempos, mapas de tiros, contribuciones a trampas de presi\u00f3n a trav\u00e9s de duelos e intercepciones, comparaciones con el valor de mercado del jugador. Al utilizar una API unificada como fuente de datos en bruto, el club gana flexibilidad: se pueden probar diferentes modelos de xG\/xA y actualizar r\u00e1pidamente sin depender del formato de m\u00e9tricas listas de terceros.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"universal_article\">\n<h2 id=\"contents-6\">C\u00f3mo reducir los riesgos de transferencias fallidas utilizando xG y datos de la API.<\/h2>\n<p>Las transferencias fallidas a menudo se asocian con la sobreestimaci\u00f3n de resultados a corto plazo. Un jugador puede tener una temporada destacada, anotando muchos goles desde posiciones dif\u00edciles, pero su xG puede permanecer moderado. El an\u00e1lisis de \u00abgoles - xG\u00bb muestra cu\u00e1n estad\u00edsticamente estable es el resultado actual. Si un delantero anota significativamente m\u00e1s de lo esperado seg\u00fan la calidad de las oportunidades durante un largo per\u00edodo, hay un alto riesgo de regresi\u00f3n a la media. Un club que conf\u00eda en la anal\u00edtica de xG ve tales patrones con anticipaci\u00f3n y eval\u00faa el valor del jugador y los t\u00e9rminos del contrato con m\u00e1s cautela.<\/p>\n<p>La API de eventos deportivos permite la automatizaci\u00f3n de este an\u00e1lisis de riesgo. El club puede construir series temporales de xG y xG permitidos para los oponentes para cada objetivo potencial, teniendo en cuenta el contexto de la liga y la fuerza del equipo. Una capa adicional es el uso de datos de cuotas de casas de apuestas del bloque <code>oddsBase<\/code>: reflejan la expectativa del mercado sobre la fuerza del equipo en cada partido. Al comparar el perfil de xG real de un jugador con la frecuencia con la que su equipo fue favorito o no seg\u00fan las cuotas, los analistas ajustan la evaluaci\u00f3n: destacan a aquellos que consistentemente crean oportunidades contra oponentes fuertes.<\/p>\n<p>Un ejemplo de obtenci\u00f3n de cuotas para un partido para usarlas posteriormente en el modelo de riesgo de transferencia:<\/p>\n<pre class=\"brush: jscript; title: ; notranslate\" title=\"\" data-no-translation=\"\">\nconst API_KEY = 'YOUR_API_KEY';\nasync function loadMatchWithOdds(matchId) {\n  const res = await fetch(\n    `https:\/\/api.api-sport.ru\/v2\/football\/matches\/${matchId}`,\n    { headers: { 'Authorization': API_KEY } }\n  );\n  const match = await res.json();\n  const odds = match.oddsBase || &#x5B;];\n  \/\/ odds \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0440\u044b\u043d\u043a\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0432\u043e\u043a (1X2, \u0442\u043e\u0442\u0430\u043b \u0438 \u0434\u0440.),\n  \/\/ \u0438\u0445 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u043e\u043a\u0441\u0438 \u0441\u0438\u043b\u044b \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\n  console.log(match.id, odds.map(m =&gt; m.group));\n}\nloadMatchWithOdds(14570728);\n<\/pre>\n<p>Con base en dichos datos, el club construye modelos de puntuaci\u00f3n integrales: adem\u00e1s de xG y xA, se tienen en cuenta la edad, la posici\u00f3n, los minutos jugados, el nivel del torneo, el contexto de las cuotas y la estabilidad del rendimiento. Esto reduce la probabilidad de pagar de m\u00e1s por una \u00abestrella de una temporada\u00bb y ayuda a encontrar jugadores con un perfil de xG estable que probablemente mantendr\u00e1n su productividad en un nuevo campeonato.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"universal_article\">\n<h2 id=\"contents-7\">Ejemplos de uso de xG y APIs de estad\u00edsticas de f\u00fatbol en el scouting y selecci\u00f3n de jugadores.<\/h2>\n<p>La aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica de xG en el scouting comienza con el establecimiento de una tarea. Por ejemplo, el club busca un delantero que pueda generar consistentemente 0.4\u20130.5 xG por 90 minutos en una liga de nivel similar. Los analistas utilizan la API para seleccionar los torneos necesarios, descargar todos los partidos de las \u00faltimas dos a tres temporadas y calcular el perfil de xG de los delanteros. Los jugadores con m\u00e9tricas xG\/90 adecuadas, un alto n\u00famero de tiros desde el centro del \u00e1rea penal y una edad aceptable pasan a la lista preliminar. Despu\u00e9s de eso, los cazatalentos se dedican al trabajo en video y a las visualizaciones en vivo basadas en una lista de candidatos especialmente seleccionada, en lugar de cientos de nombres.<\/p>\n<p>Otro caso es la b\u00fasqueda de un centrocampista creativo. El club forma un filtro basado en xA\/90, el n\u00famero de pases en el tercio final, \u00abgrandes oportunidades creadas\u00bb y la compactaci\u00f3n de p\u00e9rdidas de bal\u00f3n. Los datos se obtienen de la API de Eventos Deportivos: partidos, alineaciones, estad\u00edsticas avanzadas sobre pases, posesi\u00f3n y acciones en el tercio final. Sobre estos par\u00e1metros, se calcula un modelo de asistencias esperadas. El resultado es un ranking de jugadores que tiene en cuenta no solo el conteo real de asistencias (dependiente de la finalizaci\u00f3n de los delanteros) sino tambi\u00e9n la calidad de las oportunidades creadas.<\/p>\n<p>A continuaci\u00f3n se muestra un ejemplo de c\u00f3mo comenzar con un paso simple: obtener una lista de jugadores del equipo o liga de inter\u00e9s, y luego combinarlos con m\u00e9tricas xG\/xA calculadas en su sistema:<\/p>\n<pre class=\"brush: python; title: ; notranslate\" title=\"\" data-no-translation=\"\">\nimport requests\nAPI_KEY = 'YOUR_API_KEY'\nheaders = {'Authorization': API_KEY}\n# \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043f\u043e\u0442\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0446\u0435\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0441\u043a\u0430\u0443\u0442\u0438\u043d\u0433\u0430)\nresp = requests.get(\n    'https:\/\/api.api-sport.ru\/v2\/football\/players',\n    params={'team_id': 195801},\n    headers=headers\n)\nresp.raise_for_status()\ndata = resp.json()\nplayers = data.get('players', &#x5B;])\nfor p in players:\n    print(p&#x5B;'id'], p&#x5B;'name'], p.get('position'))\n# \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e player_id \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0442\u044f\u0433\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u0430\u0442\u0447\u0438 \u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0443,\n# \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c xG\/xA \u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0440\u0435\u0439\u0442\u0438\u043d\u0433\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0448\u043e\u0440\u0442-\u043b\u0438\u0441\u0442\u0430\n<\/pre>\n<p>Al unir escenarios similares en un solo sistema basado en la API de eventos deportivos, el club recibe una infraestructura de scouting escalable. Permite respuestas r\u00e1pidas a los cambios del mercado, probar modelos xG alternativos, aprovechar nuevas oportunidades del proveedor de datos (WebSocket para eventos en vivo, evaluaciones de IA, deportes adicionales) y establecer un est\u00e1ndar de an\u00e1lisis unificado para el primer equipo, la academia y los clubes de granja.<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Content What is xG in football and how this metric helps in transfer analytics How clubs use xG statistics when selecting and evaluating players What sports event APIs provide access to xG data and advanced statistics How to connect and use xG data API for club transfer analytics How to analyze forwards and midfielders by xG, xA 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