训练数据才是一个球员最最真实的写照。
一个球员在跑多少米的时候会陷入无氧状态，一个球员在什么情况下会犯规，一个球员在跑动多少距离后就失去了回防能力，一个球员在高速奔跑情况下的进球概率……
这些数据，都是一个球队的核心机密。
一旦让竞争对手知道了，对方就可以针对性地部署战术了。比如知道了一个球员在冲刺50米后就会陷入无氧状态，就可以重点打这个人的身后。
所以OPTA为俱乐部提供定制服务的时候，这些内部数据都不能公开，要签下很严格的保密协议。
可是，如果数据不公开，就无法推动行业进步。
亚历山大随后就说了美国体育界的行情，那边就开放多了，所有的数据都是公开可查的。这就给研究机构提供了便利。
周不器对这一点是知道的，因为紫微星就有大数据的分析处理技术小组。想做这个，前提是得有足够多的数据。
没数据就是纯扯淡。
美国体育界都把数据公开了，美国的大学、科研机构和数据研究中心就可以纷纷地设立课题，然后把这些数据拿过来，进行一些运动学数据的分析、研究。
通过“市场-学术-市场”的过程，完成体育数据分析行业的进步。
安德鲁对足坛的保守也很无奈，“足坛的数据不公开，很多大学的研究机构就不能做课题研究，就无法推动进步。甚至俱乐部们还不舍得聘用一些专业的数学或者计算机系的人才做数据研究，只用一些运动学人士，甚至是退役的球员来做。这样的团队，能研究出什么成果？他们把钱都用在转会、球员工资和经纪人佣金上了。”
顿了一下，他又说：“对了，我认识一位专家，是牛津大学数据统计学的索托伊教授，他做了很多足球领域的数据研究，要去见见吗？”
周不器笑了笑，“好啊！”
安德鲁马上联系，对方说他在学校里带团队呢，今天可以随时过去。
大家马不停蹄，奔向牛津。
在路上，安德鲁又讲起了数据分析应用在足球上的历史。
最早的鼻祖，是前苏联基辅迪纳摩的功勋教头瓦列里·洛巴诺夫斯基。当年计算机还像一栋房子那么大的时候，他就敏锐地发现了玄机，并指出电脑在足球比赛里能发挥巨大作用。
然后，他就把数据分析用在了他的执教生涯中，并通过数据分析，留下了经典名言：“如果一支球队失误率少于15%-18%，那它就不可能被击败。”
安德鲁还建议道：“他当年的很多数据资料都保存在基辅迪纳摩俱乐部，如果有需要，我可以专程陪你们去一趟。”
“去哪？乌克兰？”
“对。”
“算了吧，那边可不平静。”
周不器摇了摇头，他虽说对足球数据这个方向很感兴趣，也很关系到紫微星在足球产业数据业务中的发展。
可东欧局势有点动荡。
首都奥运会的时候，老毛子出兵入侵了格鲁吉亚，打了好几天。在多方协调、威慑之下才退兵撤出。
乌克兰和格鲁吉亚紧挨着，也好不了多少。不管是东欧还是远东，形势都一样，区别就是东欧的可以公开说。
去了牛津，见到了马库斯·索托伊教授，说明身份，其他人都好，当知道周不器是曼联的老板时候，老教授似笑非笑，“很抱歉，我是个忠实的阿森纳球迷。”
周不器道：“我也是，从小就是。因为收购阿森纳太困难了，所以才买曼联。”
“呵呵！”
大家都在笑。
觉得这人很虚伪。
周不器很冤枉。
靠！
我说的实话啊！
从小我老爹就带着我看阿森纳的比赛，我们爷俩都是枪迷！
说起了数据对足球比赛的应用，索托伊教授对此就非常赞同，“足球与下棋很像，这点远超人们的认知。一支球队的赛季表现绝不是机率事件，而是连贯的、有模式可循的事件。数据可以将表现数字化，找出规律，再进一步预测未来。”
“可以把球场看作一个局域网，11个球员就是网络中的结点。一个成功的球队，巴萨是最完美的范例，他们的专长就是保持每个结节的畅通。但其它球队也有能力将他们的足球提升到数字理论层面。如果主教练们能够解放思想，接受更多外行人士的意见，球队会变得更好。”
“比如，任意球的排人墙。为什么要排人墙呢？也许这是防守最有效的方式，但他们应该测试更多假想的防守方法。”
周不器忍不住打断他，“任意球？应该怎么做呢？”
马库斯·索托伊教授解释道：“这是个概率事件，有些任意球是越过球员头顶打近角，这需要大个球员来排人墙。有些任意球是打远角，这需要门将来扑救。可还有一种，就是打人墙脚下。貌似足坛里缺乏对这种任意球的防范。可实际上，如果是距离球门20米以内的任意球，有28%的任意球进球都是从人墙脚下打进的。也许派个球员躺在草坪上能够加以防范。”
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