核心数据，都是机密。
甚至很多俱乐部的机密数据连主教练都只能接触到皮毛。
例如，应用于青训的球员成长数据模型。
不同的俱乐部会根据自身的技战术特点，制作出不同的大数据模型。
青训学院可以在大数据模型里输入球员的各种数据，最基础的像身高、体重、骨龄、体脂等等，再到稍微进阶一些的左右脚使用频率、活动范围、冲刺速度、跑动变化等等。
通过各种非常细致的数据，大数据模型就能分析出这名球员的优势和短板。
球探也可以通过输入各种数据，大数据模型就能大致推演出，这名球员是否值得关注和培养，进而选拔出优秀的青训人才。
当然，数据是死的。
杨诚前世就很信奉一句话：脱离比赛谈数据，抛开数据谈比赛，都是在耍流氓！
足球作为团队运动，产生的数据是非常庞杂的。
这就使得数据分析变得非常复杂，甚至很容易就变成一种笑话。
例如，弗格森卖掉斯塔姆，据说就是数据统计出的问题。
阿勒代斯也是非常信任数据，但他的执教成绩也不是很好。
可反过来，德布劳内跟曼城续约时，聘用第三方数据公司，拿出数据报告去说服曼城，签下一份重磅合约，这本身就代表着曼城对数据的认可。
德佩委托第三方数据公司为自己物色合适的俱乐部，转会法甲里昂，并在法甲大杀四方，这本身也代表着数据的作用。
更别说布莱顿这种，老板本身就是玩数据出身的，转会引援都依赖于数据，效果也是显而易见的。
所以，数据和比赛，本身是相辅相成的。
除了青训外，在一线队，杨诚计划打造大数据模型，给球员在球场上的表现赋分。
例如进攻赋分，一脚成功的传球，它出现在球场的不同地方，战术价值是完全不同的。
简单点说，蒂亚戈·席尔瓦的长传，跟托尼·克罗斯的长传，价值就完全不同。
同样的道理，哲科在禁区前沿的摆脱，跟莫德里奇在中场的摆脱，战术价值也完全不同。
这就需要把数据更进一步去挖掘，进行赋分。
进攻有赋分、组织有赋分、防守也有赋分。
如此复杂的数据分析，根本不可能依靠人工，所以就需要打造专属于贝斯沃特中国人的大数据分析模型。
等到以后，随着各种
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