“球期望值，指的是一个球员面对门机会的时候，打门的概率。”陆解释，“理论上来说，每一脚门，因为环境、边防守球员、踢球者自动作和状态、门角度、门距离、门将站位等等因素，球概率都是不一样的。”

“同样，理论上来说，每一脚打门的球概率都不可能是1，而是无限接近与1。”

“我们常说低级别联赛的球数据不算什么，这句话没错，但这句话反应的其实是两个方面的内容。”

“一方面，低级别联赛对抗、节奏不够，所以球数据金量不。”

“另一方面，低级别联赛因为之前我说过的那些因素相对宽松，所以球并不难。”

“而后者，往往被足球专业人士所忽略。”

说这里，汉斯有问题了：“这句话是什么意思？我们忽略了什么？”

涅罗却仿佛抓住了什么，开：“球能力？是这个对吗？”

陆笑着：“没错，即便是在低级别联赛中，通过期望球值，也能够判断一名球员的真实攻击力准。尽在加对抗和节奏之后，这些数据会有变动，但……这起码比纯粹靠个人经验的判断要准确很多。”

“数据会说谎，但阶的数据，往往比人们的意识要靠谱得多。”

阿尔萨斯对这个说法很有兴趣，因为这样的话，他旗下的一些次级联赛球员或许就能够卖的更值钱了：“阶数据？怎么个阶法？”

莫里奇很及时的播放了视频。

因为时间不多，他和陆也是昨天才谈到了贝契尔奇的问题，然后陆据贝契尔奇制作了一个视频，同时选择了和贝契尔奇踢法差不多的意甲球星因西滕斯作为对比。 [page]

不比不知，一比吓一。

“首先，我们暂时忽略意甲和意丙比赛度的不同，我们来看看他们的球期望值比较。”陆开，“目前因西滕斯在意甲打了十一颗球，而贝契尔奇则在意丙打了十五颗球。”

“他们本赛季都打过一颗在三人包夹下的远。图片中我和莫里奇已经整理了来，提取了他们门瞬间的周边环境。”

“大家可以看到，因西滕斯这颗球的期望球值是零一三。也就是说，在同样环境下，这样的球踢十次，能有一三个球；踢一百次，能有十三个球。”

“这是一个难度相当的门。”

“而贝契尔奇这个，虽然看似差不多，但其实关键变量比如中后卫和门将的站位选择、以及防守球员对门将的视野阻挡、还有门前对防守球员的摆脱等等，导致他这次门的期望球值其实达零六五的。”

“而众所周知，罚球的期望球之大概在零七五左右。”

“所以……”

涅罗接话：“所以看起来差不多同样方式、同样场面的球，其实难度相差了接近六倍！如果有人借此就认为贝契尔奇和因西滕斯差不多的话，那么可能会吃大亏！”

涅罗是笑着说这句话的，因为他知圣雷莫的主席先生好像很喜那个贝契尔奇。

视频会议稍微陷了沉默。

汉斯问：“这个球期望值，目前有准确的计算方法吗？”

陆摇：“这是一心算法，是商业机密，而且需要级计算机参与计算，主要以电脑为主，人工辅助修正分数据。现目前还没有任何网站开发，而且事实上，它的商业价值也并不大。”

“对于大企业而言，这毫无作用。但对个人、球队球探而言，这个数据又极其重要。”

说白了，这个数据只适合少分人拥有。

如果谁都可以计算，那么这个数据也就失去了其超前。

涅罗问：“正常来说，一个球员，或者说一支球队的球期望值应该是多少？”

陆：“在大数据统计没有来以前，是没有这个一般的概念的。但可以肯定的是，球期望值和真实球个数之间达成一比一的数据，是最科学的状态。这比光看门次数与球数的比例确很多。”