Beleza, pessoal! Hoje vou contar como foi minha saga com o “Atlético Madrid x Rayo Vallecano”. Confesso que me meti nessa meio de gaiato, mas no fim das contas, até que rendeu uns bons aprendizados.
Tudo começou quando um amigo meu, o João, me chamou pra fazer um projeto. Ele tava precisando de alguém pra dar um help na análise de dados de partidas de futebol. E como eu andava meio enferrujado em programação, achei que seria uma boa oportunidade pra botar a mão na massa de novo.
O Desafio Inicial:
A ideia era analisar os jogos do Atlético de Madrid contra o Rayo Vallecano, pra tentar identificar padrões e estratégias que poderiam ser úteis em futuras partidas. Parecia simples, né? Mas logo de cara, a gente esbarrou na primeira dificuldade: a fonte dos dados. A gente queria algo mais detalhado que só o placar final, sabe? Tipo posse de bola, chutes a gol, faltas, essas coisas.
- Primeiro passo: Buscar dados! A gente começou catando informações em sites de estatísticas esportivas, tipo o “Sofascore” e o “Whoscored”. A gente pegou dados de uns 5 ou 6 jogos, pra ter uma amostra razoável.
- Segundo passo: Limpar os dados! Gente, que trabalheira! Os dados vinham em formatos diferentes, com nomes de colunas estranhos, tudo misturado. Tivemos que usar o Python (com Pandas, claro!) pra organizar tudo numa planilha bonitinha.
Depois de horas limpando e organizando os dados, a gente finalmente tinha algo que dava pra trabalhar. Aí veio a parte divertida: a análise em si.
Mão na Massa com Python:
Começamos com o básico: calcular as médias de cada estatística (posse de bola, chutes, etc.) pra cada time em cada jogo. Daí, tentamos identificar se havia alguma correlação entre essas estatísticas e o resultado da partida. Usamos o Matplotlib pra gerar uns gráficos e visualizar os dados de forma mais clara.
Uma coisa que chamou a atenção foi que, geralmente, o Atlético de Madrid tinha uma posse de bola maior, mas o Rayo Vallecano chutava mais a gol. Isso meio que indicava que o Rayo era mais eficiente em aproveitar as oportunidades que tinha.
- Terceiro passo: Visualizar os dados! Gráficos de barra, de linha, scatter plots… A gente fez de tudo um pouco pra tentar enxergar padrões.
- Quarto passo: Procurar correlações! Usamos a biblioteca “Scipy” do Python pra calcular coeficientes de correlação e ver se alguma estatística tinha uma relação forte com o resultado do jogo.
O Grande Achado (ou Quase):
A gente percebeu que, quando o Rayo Vallecano conseguia manter um alto número de desarmes, o Atlético tinha mais dificuldade em marcar gols. Isso meio que confirmava a suspeita de que o Rayo tinha uma defesa bem organizada e que conseguia neutralizar o ataque do Atlético.
Claro, a gente sabia que isso não era uma garantia de vitória. Mas era uma informação que poderia ser útil pro técnico do Rayo na hora de montar a estratégia do jogo.
O Resultado Final:
No fim das contas, a gente conseguiu gerar um relatório com as principais estatísticas, os gráficos e as conclusões que tiramos da análise. Mostramos pro João, ele ficou bem impressionado com o trabalho e disse que ia usar as informações pra fazer umas apostas (brincadeira, gente!).
O mais importante de tudo é que eu consegui relembrar meus conhecimentos em programação e aprender um pouco mais sobre análise de dados esportivos. E o melhor de tudo: fiz isso com a ajuda de um amigo, o que tornou a experiência ainda mais divertida.
Lições Aprendidas:
- Dados brutos são uma bagunça! A limpeza é fundamental.
- Python e suas bibliotecas são ferramentas poderosíssimas para análise de dados.
- Trabalhar em equipe torna tudo mais fácil e divertido.
E é isso, pessoal! Espero que tenham gostado da minha saga com o “Atlético Madrid x Rayo Vallecano”. Se alguém tiver alguma dúvida ou sugestão, pode deixar nos comentários! Abraço!