1 points par GN⁺ 2024-07-30 | 1 commentaires | Partager sur WhatsApp
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  • Réinitialiser la caméra
  • Outil de visualisation 3D StatsBomb
  • Coller l’URL du fichier de données d’événements StatsBomb
  • Charger les données
  • Charger l’exemple
  • Exemple : @c_mnzs / gh: @carlos-menezes

Résumé de GN⁺

  • Cet outil permet de visualiser en 3D les données d’événements StatsBomb
  • L’utilisateur peut charger les données en saisissant l’URL d’un fichier de données d’événements
  • Il est possible d’appliquer ou d’effacer des filtres pour sélectionner les données souhaitées
  • La fonction de réinitialisation de la caméra permet de ramener les données visualisées à leur état initial
  • Cet outil peut être utile aux personnes intéressées par l’analyse et la visualisation de données

1 commentaires

 
GN⁺ 2024-07-30
Commentaires sur Hacker News
  • C’est toujours agréable de voir quelqu’un créer quelque chose de chouette avec des données gratuites. Si vous voulez essayer vous-même, il existe des milliers de données gratuites de matchs de football
    https://github.com/statsbomb/open-data
    Parmi les données de football, il y a aussi une recollecte de tous les matchs de Lionel Messi, et pour le football américain, le même travail a commencé pour Tom Brady
    https://github.com/statsbomb/amf-open-data

    • Vers 2015, grâce à StatsBomb et au réseau plus large sur Twitter, je me suis mis à la programmation
    • Vraiment intéressant. Comme je travaille déjà sur quelque chose de similaire en suivant moi-même tous les touchdowns de Tom Brady, je vais continuer à regarder ces données Tom Brady
      Pour la visualisation de données, j’avais besoin de données plus détaillées, mais la charge de travail est assez importante
      [1] https://tombradytds.com
      [2] https://tombradytds.com/viz.php
  • L’interface est excellente. Si l’on veut la remplacer par autre chose, on peut suivre les instructions et trouver soi-même le JSON source, donc ce serait bien de fournir un exemple prêt à l’emploi
    Après l’avoir chargé, je ne comprends pas très bien pourquoi utiliser three.js. La hauteur des passes est aussi affichée sous forme de heatmap. Les trajectoires de passes de whoscored me semblent plus intuitives

  • Très sympa. J’aime les visualisations 2D. Il y a quelques années, j’ai créé https://pubg.sh, et le format de télémétrie est en fait assez similaire
    Je sais que des équipes pro de PUBG utilisent mon outil pour l’analyse après match, et je me demande si les équipes pro de football ont aussi des outils internes similaires. Il doit y avoir énormément d’éléments à suivre et à visualiser

    • Quand je jouais beaucoup à PUBG à l’époque, j’ai utilisé cette appli plusieurs fois. Ravi de vous croiser ici
  • Beau travail. D’après les autres commentaires, l’une des raisons du choix de ce projet semble avoir été l’apprentissage de three.js, mais deck.gl ou kepler.gl mériteraient aussi d’être envisagés
    Ils fournissent des primitives de visualisation de plus haut niveau et sont optimisés pour les performances sur de grands jeux de données. Il serait aussi plus facile d’essayer plusieurs modes de visualisation ou de les superposer
    Les deux packages permettent de prototyper très rapidement. kepler.gl peut permettre de créer une maquette approximative sans code, donc tester cette approche ne devrait pas demander énormément de travail

  • Super. Merci pour le partage. Serait-il possible d’ajouter une animation basée sur le temps ? J’aimerais voir le déroulement du match avec des couleurs qui s’estompent progressivement
    Je me demande aussi quelle serait la meilleure façon de tirer des insights de ces données. L’exploration semble être une première étape, mais ce serait vraiment intéressant d’ajouter de la valeur par-dessus

  • Je me demande ce que signifient les couleurs. On dirait qu’il n’y a que les passes réussies, et que les passes interceptées sont absentes ? Afficher une heatmap des passes au lieu de vecteurs individuels pourrait offrir un autre point de vue
    Je me demande aussi si vous avez envisagé d’indiquer la direction des passes avec des points de départ/arrivée, ou avec des flèches si ce n’est pas trop chargé. Je me demande également s’il y a un indicateur de vitesse des passes
    Des statistiques récapitulatives par joueur ou par équipe seraient aussi possibles : nombre de passes, vitesse moyenne, taux de réussite, degré de concentration/répartition dans l’effectif, joueurs qui reçoivent le plus/le moins le ballon, joueurs dont on reçoit le plus/le moins le ballon, statistiques par poste, etc. Je m’arrête là pour les idées. Belle visualisation

    • Le moteur de base est là, il ne reste plus qu’à travailler dessus. Merci pour les idées
  • Je ne sais pas comment la couleur des lignes est déterminée, mais quand on filtre par équipe et par joueur précis, les lignes sont presque invisibles, au point qu’il faut les chercher soi-même

  • « Load Example » a été très utile pour comprendre ce que ça fait. Belle réalisation. Je suis aussi d’accord avec la demande d’explication sur la signification des couleurs
    Combiné à la vidéo caméra d’un match en direct, ça pourrait être assez puissant[0], par exemple pour mettre en évidence certains détails pendant le match
    [0] https://x.com/skalskip92/status/1816461263829889238

  • Ça a l’air chouette. Si l’on pouvait rejouer les passes dans l’ordre chronologique, on sentirait mieux le déroulé du match

  • J’ai essayé de charger un fichier, mais ça a échoué. J’ai essayé plusieurs formats d’URL
    https://github.com/statsbomb/open-data/…
    https://github.com/statsbomb/open-data/…
    15956.json
    Ce serait bien d’avoir un exemple du format attendu prérempli dans le champ, ou un message d’erreur plus clair indiquant pourquoi le fichier n’a pas été chargé. Difficile de savoir si le problème vient de mon URL ou d’un problème interne
    Cela reste une démo très intéressante, et comme airstrike l’a suggéré (https://news.ycombinator.com/item?id=41096570), le moteur de base est là ; avec plus de filtres, ce serait beaucoup plus intéressant