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预计的入球数

发现来自 的各种入球准则,包括每90分钟的入球数,每次射门的入球数, 每次射中的入球数和创造的入球数。

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Check icon xG概述
不同xG的进球
目标减去预期进球数
按照联盟来算
每个位置
Check icon 附加的
90分钟
加最佳球员
加入普通玩家
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xG

模特
每90分钟
Xg 总数
1.4
远射的Xg
0
头球的Xg
0
点球的Xg
0
Xg 比率
1.4
在运动战中的 Xg
1.4
在定位球中的Xg
0
平均每次射门的Xg
0.12
平均每玚比赛的Xg
0.26
用脚踢进的Xg
1.4
入球总数减去Xg总数
-0.4
入球总数减去Xg 头球
0
入球总数减去占Xg点球
0
入球总数减去Xg任意球
0
入球总数减去Xg远射
0
入球总数减去Xg近射
-0.21

进攻危险性

进攻威胁 指的是一名球员或一支球队通过创造进球机会直接影响比赛的能力。它考虑了诸如突破对手、在危险区域赢得球权以及射门的进攻动作,以及其他一些进攻指标。

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详细的统计数据,

查看一些详细的表现统计数据, ,在英超,在2024/2025 赛季。

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进攻值
建立价值观
防御价值

入球数

助攻次数

射门的次数

比赛表现

检验各种表现准则, 和他在本赛季成绩的统计趋势。利用筛选器的功能可以选择一系列的表现指标和统计数据。

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High level
Mid level
Low level
1vs1 指数: 82.04
FC Fulham
1vs1 指数: 91.42
FC Fulham
1vs1 指数: 77.19
Nottingham Forest
1vs1 指数: 72.26
Manchester City
1vs1 指数: 78.84
FC Fulham
1vs1 指数: 80.6
FC Everton
1vs1 指数: 83.41
FC Fulham
1vs1 指数: 94.11
Crystal Palace
1vs1 指数: 79.81
FC Fulham
1vs1 指数: 92.27
Tottenham Hotspur
1vs1 指数: 89.88
FC Fulham

技术和传球统计

查看的技能和传球统计数据

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Check icon 技能
通过
按照联盟来算
每个位置
Check icon 附加的
90分钟
加最佳球员
加入普通玩家
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传球与进攻推进

模特
每90分钟
有效性 累计
92
空间感
164
由低传球而造成的成功传球
203
由斜传球而造成的成功传球
1
由用脚清球而造成的成功传球
2
由投掷球而造成的成功传球
1
由角球而造成的成功传球
4
来自自家罚球区的成功传球
3
在比赛进行的30分钟内的成功传球
20
在比赛进行的60分钟内的成功传球
73
在比赛最后30分钟内的成功传球
131
来自对方罚球区的成功传球
8
来自右翼的成功传球
11
来自右半区域的成功传球
7
来自中场的成功传球
19
来自左半区域的成功传球
58
来自左翼的成功传球
140
一开始最有威胁的进攻次数
66
由低传球而造成的%的成功传球
90.22
由斜传球而造成的%的成功传球
50
由投掷球而造成的%的成功传球
100
由角球而造成的%的成功传球
66.67
由用脚清球而造成的%的成功传球
50
来自自家罚球区的%的成功传球
75
在比赛进行的30分钟内的%的成功传球
83.33
在比赛进行的60分钟内的%的成功传球
84.88
在比赛最后30分钟内的%的成功传球
85.06
来自对方罚球区的%的成功传球
50
来自左翼的%的成功传球
81.87
来自左半区域的%的成功传球
84.06
来自中场的%的成功传球
79.17
来自右半区域的%的成功传球
87.5
来自右翼的%的成功传球
91.67
传球的准确度%
82.75

传球图

通过传球图探索 的传球表现。利用我们的筛器选项,可以分析他完成的传球,识别最有影响作用的传球,这次传球可以创造一次破门的机会。查看他的助攻和评估他没有完成的传球。

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Assists
Critical ball loss

分数

模特
每90分钟
1vs1 指数
0
1vs1 指数 防守的
0
1vs1 指数 进攻的
0
进攻的干预措施
8.64
进攻危险性
0

进球和助攻

模特
每90分钟
每场比赛得分最多的
0.37
入球数
1
助攻次数
1
远射的入球数
0
头球的入球数
0
点球的入球数
0
任意球的入球数
0
用脚踢进的入数球
1
射门的次数
9
射门的次数/命中率
6.67
创造的机会次数
2
最大的机会次数
0
预助攻
0

球的接触与比赛阶段

模特
每90分钟
进攻性的接触次数
289
在控球阶段的进攻性触球次数
144
在进攻过度阶段的进攻性触球次数
92
在定位球阶段的进攻性触球次数
27
在二次进攻阶段的进攻性触球次数
26
在失去控球阶段的防守性触球次数
18
在防守过度阶段的防守性触球次数
14
在定位球阶段的防守性触球次数
6
在二次进攻阶段的防守性触球次数
9
在定位球阶段的总的触球次数
33
在二次进攻阶段的总的触球次数
35

球丢失

模特
每90分钟
关键的失球
5
由低传球而造成的失球
22
由斜传球而造成的失球
1
由用脚清球而造成的失球
2
由头球而造成的失球
2
由投掷球而造成的失球
0
由角球而造成的失球
2
在自家罚球区内的失球
1
在比赛进行的30分钟内的失球
4
在比赛进行的60分钟内的失球
13
在比赛最后30分钟内的失球
23
在对方罚球区内的失球
8
失球的总数
49

球重新获得

模特
每90分钟
得球权 总数
47
在自家罚球区内获得球权
2
在比赛进行的30分钟内获得球权
4
在比赛进行的60分钟内获得球权
20
在比赛最后的30分钟内获得球权
17
在对方的罚球区内获得球权
4

防御性的

模特
每90分钟
地面对决胜出
15
地面对决落败
24
争项空中球胜出
1
争顶空中球落败
6
拦截
19
地面对决
5
头球防守
2
阻挡
13
抢断
39
用头清球的次数
7
用脚清球的次数
4
地面对决的总次数
39
地面对决胜出%
38.46
地面对决落败%
61.54
争顶空中球的总次数
7
争项空中球胜出%
14.29
争顶空中球落败%
85.71
防守的稳定性
-7.1

运球

模特
每90分钟
向前推进的带球
31
带球次数 总的
243
成功的带球次数
219

消除行动和投球

模特
每90分钟
来自自家罚球区内的进攻次数
3
来自球场一区的进攻次数
5
来自球场二区的进攻次数
21
来自球场三区的进攻次数
56
在球场一区内的进攻次数
3
在球场二区内的进攻次数
21
在球场三区内的进攻次数
35
在对方罚球区内进攻的次数
31
来自右翼的进攻次数
2
来自右半区域的进攻次数
3
来自中场的进攻次数
2
来自左半区域的进攻次数
22
来自左翼的进攻次数
62
在球场一区被没收的进攻次数
16
在球场二区被没收的进攻次数
70
在球场三区被没收的进攻次数
72
在对方罚球区内被没收的进攻次数
5

薪资统计

模特
每90分钟
每百万薪资的进球数
0.16
每百万薪水的失球数
2.42
每百万薪资发动危险进攻
10.67
每百万薪水的预期进球数
0.23
每一百万薪资的助攻数
0.16
得分者每百万薪水得分
0.32
平均工资的百分比
44.35