翻译自
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原标题：Can Linear Models predict a Footballer’s Value?

作者： Shubham Maurya

世界杯

2018世界杯激战正酣，我也决定将最近做的有趣项目分享出来，结合了我最爱的数据科学与足球！目标是研究下英超联赛中球员的受欢迎程度与其身价的关联（考虑到很多情况下球员的数据并不能代表一切，最典型的代表就是防守型后腰，数据不显眼，但是对于球队来说可能确是无价之宝），同时我也会偶尔跑个题，研究下英超六大豪门的一些有趣数据。

本文使用的数据主要来源于transfermrkt和Fantasy Premier League（以下简称FPL），FPL网站上有每只球队的球员列表，并提供了较为一致的球员身价。例如曼联年轻中场Scott McTominay在FPL就位列球员名单，但确被排除在transfermrkt数据库之外，本文以2017/18赛季数据为准，可能因为后续签约存在部分差异。

本文使用了一些很酷的技术，如RVest于Selenium，可以访问我的github获取源码。

一些初步分析

谁是英超的最有价值球员

最有价值球员

不出所料，都是些我们熟悉的大牌球星。

谁是英超最受欢迎的球员

最受欢迎球员

鲁尼小胖夺魁，在红魔曼联期间的高光表现无愧于传奇两字。

球员身价分布

球员身价分布

情理之中，意料之外！身价显然是非正态分布。一只球队往往只有少量的明星球员，更多的则是中低身价球员。而如果我们取每只球队一线队身价前15名的球员来统计，则基本服从正态分布（提出了低身价的边缘及年轻球员）。

六大豪门与普通球队差距是否明显？

左图为6只豪门，右图为其他球队

有点意思！六大豪门的球员身价分布宽泛，而其他球队则大量球员身价都在1000万以下（transfermrkt网站的估值，莫喷）。

受欢迎度分布

页面访问量分布

受欢迎程度与身价的分布情况类似，除了两个明显的异常点——鲁尼和博格巴。鲁尼已经是当今英国足坛最为知名（受欢迎程度存疑？）的球星，他打破了博比查尔顿爵士的曼联进球记录，因其在曼联一贯的优秀表现，获得了非常高的关注度。博格巴，则是因为其以当时世界最高身价重返曼联吸引了很高的热度，当然他本身也是一名非常优秀的球员。

六大豪门vs其余球队

左图为6只豪门，右图为其他球队

与身价类似，六大豪门球员的热门程度分布较为均匀。因为鲁尼现在效力于埃弗顿，解释了图中的异常点。

详细分析

显然，我正在试图证明球员的身价与其热门程度存在关联。这很有趣，因为能力和表现在足球运动中很难精准的量化出来，与球员踢的位置、教练的战术、对手、所在联赛、队友的能力等等都息息相关。所以对球员进行评分是极其困难的一件事，当然还是有人乐此不疲:)

像WhoScored 之类的网站，提供两两球员间的比较，FPL网站则提供了球员的总体能力值。让我们来看看球员的热门程度能否可以解释其能力，我会使用线性回归模型来进行以下实验。

FPL评分

FPL评分

从结果看FPL评分与transfermrkt身价数据非常一致，尽管FPL的评估显然更受短期表现的影响，所以年龄因素没有作为模型中的因素。来看看统计图右下角的球员——低身价，能力值高，年龄大，比如切赫和亚亚图雷。

身价/FPL比率

目前来看我们的猜测基本正确，如果FPL能力值可作为转会价格的等价物，使用转会价格除以FPL能力值，应该会得到一个常数系数。但是实际上FPL值最低为4，所以就导致年轻球员及未得到足够表现机会的球员的比率值很低，与此类似，另外一端，身价极低的老球员也会被低估，在赛季中仍然可能体现很高的价值。

非常有意思的是，可以看到前锋从32岁开始比率断崖式下降，可能体现了转会市场对于高龄前锋的低估值。

身价与年龄

直觉告诉我们，年纪越大，身价应该也就越低。但这只是一个初步的臆想。

身价年龄

高能力值的球员基本集中在24-32的年龄区间，在27岁附近达到巅峰水准。能力与年龄显然不存在线性关系，所以在线性回归中，我是将年龄分组来进行的。你也可以使用变换点回归法——构建两个模型，年龄大于小于阈值分别构建。

球队各位置储备

曼城有令人疯狂的锋线及攻击性前腰，但他们的防守却是一塌糊涂(希望门迪、沃克尔和丹尼洛的到来能有所改善，但他们不在这个数据集中) 。我们来看看六大豪门在各位置上的储备如何？

位置储备

曼城进攻球员的总身价远超其他球队。然而他们和利物浦的防守相对薄弱，当然曼城经过引援目前有所改善。曼联门线上有德赫亚和罗梅罗的双保险，稍稍领先。

热门程度能否替代能力值？

下一部分，我们将对“能力与热门程度存在关联”的假设进行检验。球员能力很难通过比赛统计进行衡量与对比。在本文中，假设FPL的评分是球员能力的一个公允度量。

热门程度=能力值

图中可看到虽然可能并不非常完美，仍然可以清晰地看到能力与热门程度间的存在线性关系。可以看到鲁尼仍然是一个明显的异常值。

好了，我们开始下面的模型！

回归模型

我们的主要目的是为了来看看身价评估过程中，能否使用球员热门程度来代替能力值。球员的身价我们姑且通过如下公式定义：

身价~能力 位置 年龄

注：身价为能力、位置、年龄确定的一个函数

后两个决定因素很容易得到，但是能力是一个难以评估的因素。有很多的度量方式，这里我使用一个简单的替代——热门程度（过去一年中该球员维基百科的访问量）。我使用维基百科的原因如下：

• 与Twitter/Facebook相比，不依赖于球员是否开通其个人账号
• Facebook/Instagram 过于主观，依赖于球员自身po的内容
• 容易获取指定时间片数据——例如我想排除五月-七月的数据，因为正值转会期，部分球员的热门程度会有一定程度的高估。

不过简单的使用访问量也存在一些问题：

• 来自英格兰本土的球员点击量更高，因为他们本土作战。
• 不同类型的球员获得的关注度不同——例如锋线球员获得的关注度往往要远远高于防守球员
• 新签约球员会获得更高的关注度，有时候甚至比转会期还要高
• 豪门往往有更多的国际球迷
• 突然爆发的球员可能获得更多的点击，因为他们之前的默默无闻。比如2016-17赛季的拉什福德。
• 长期受伤的球员因为其缺乏出场机会，点击率会比较低。

在模型中，我考虑了1-4，忽略了5、6两点，因为需要额外的工作去获取突然爆发球员及受伤球员，后续模型可能会考虑进来。

针对影响因素1-4：

我对球员国籍进行了检索，把他们分为了4组：

1：英格兰本土球员

2：欧盟球员（英国退欧使得这成为一个显然的分类）

3：美洲球员

4：其他国家球员

新增了一列——球员来自区域，该列有四个选项。

数据处理

我们绘制市值开方与访问量的散点图如下：

身价开方-访问量散点图

不能很直观的看到线性关系，于是我对访问量也进行了开方操作：

身价开方-访问量开方散点图

粗略已经可以看出线性关系，又是鲁尼那个异常点。

使用多元线性回归模型，可以得到R方值高达70%！而且访问量的系数非常显著。市场开方与访问量开方值间具有明显的线性关系。

残差图告诉我们什么？

使用残差图，我们可以检查数据是否存在异方差性。

残差图

残差图看起来误差都是随机的，使用Q–Q plot可以确认残差是服从正态分布的。

英超联赛受欢迎程度

还有一个有趣的副产品——与其他联赛相比，英超联赛到底有多受欢迎？

因为从外国联赛引援个数有限，此方法可能不够精确，但是差异也足够说明这绝不是噪声引起的。

预测国外引援身价

因为外部联赛引援身价往往被低估，我们知道这个模型是有效的。原因在于——一个2000w身价的球员在英超联赛的点击量要比其他联赛更多，而因为这个原因，在英超中每次点击量的价值更小，模型使用英超联赛的数据，系数也来源于英超，所以来自非热门联赛的球员的身价就会被低估。

Enjoy~

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