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총 이동거리만으로는 볼 수 없는 것: 피지컬 데이터로 다시 보는 2025 K리그1
2025 K리그1 Bepro tracking과 SkillCorner Dynamic Events로 활동량과 고강도 비중, 소유·비소유 강도, 오프볼 런 국면, 선수·포지션별 physical 프로필, 재구성 폭발성 지표까지 살펴봅니다.
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공격포인트로 볼 수 없는 가치 - VAEP로 다시 보는 2025 K리그
2025 K리그1을 VAEP로 들여다봅니다. 팀별 가치 축적 방식과 공격포인트가 설명하지 못한 선수들, 행동 유형과 구역별 VAEP를 통해 골과 도움 사이에서 사라진 기여를 살펴봅니다.
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이태석은 왜 대표팀에서 같은 위협을 만들기 어려웠나 — K리그 xT가 남긴 질문
2025 K리그를 xT(Expected Threat)로 들여다봅니다. 위협을 많이 만든 팀과 효율적으로 만든 팀, 패스와 캐리로 위협을 만든 선수들, 그리고 이태석과 김진수의 xT 경로를 통해 K리그 xT가 남긴 질문을 살펴봅니다.
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패스 성공률 85%는 모든 것을 말해주지 않는다: xPass로 보는 K리그 패스 난이도
2025 K리그 SkillCorner xPass와 PAx로 패스 성공률 뒤에 숨은 패스 난이도, 역할, 그리고 기대보다 패스를 잘 성공시킨 선수들을 살펴봅니다.
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순위표가 말해주지 않는 것: xG로 다시 보는 FC서울의 2025년
2025년 FC서울은 정말 경기력이 나빴던 팀이었을까요? K리그 이벤트 데이터로 만든 xG와 xPoints를 통해 순위표 뒤에 숨은 경기력과 2026년 반등의 성격을 살펴봅니다.
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KAISports Insights를 시작합니다 — 데이터로 풀어보는 K리그
앞으로 어떤 글이 올라올지 미리 만나보는 글입니다. K리그를 데이터로 깊이 들여다보고, 최신 AI 방법론을 친절하게 풀어내며, 데이터 사이언스와 스포츠 과학이 만나는 지점의 이야기를 나누고자 합니다.
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새로운 분석과 연구 이야기는 계속 업데이트됩니다. 질문이나 제안은
thedatadribblers@gmail.com.