La visualisation des données dans le football est essentielle pour analyser les performances, comprendre les dynamiques d’équipe et prendre des décisions éclairées. Au-delà du choix des couleurs, des polices et du style des graphiques, il y a des « types » de visualisations qui sont largement plus efficaces que d’autres. Voici, selon nous, une liste non exhaustive des meilleures méthodes de visualisation de données utilisées dans le football.
1. Pizza Plot
Avantages :
Clarté visuelle : Les pizza plots sont idéaux pour montrer la distribution proportionnelle des données. Ils sont facilement compréhensibles par un large public et leur rendu est plutôt esthétique.
Comparaison : Utile pour comparer différentes composantes d’un joueur, comme ses contributions offensives, défensives et son influence globale sur le jeu. Principalement pensé pour être mis en lien avec les percentiles. En termes scientifiques, les percentiles sont les valeurs qui divisent la statistique en 100 groupes égaux. En termes « populaires », on simplifie l’affaire et on retient l’exemple du percentile 90 qui signifie que le joueur est meilleur que 90% de ses concurrents sur une statistique donnée.
Inconvénients :
Détails limités : Les pizza plots peuvent devenir confus si trop de catégories sont incluses. Ils sont mieux adaptés pour des ensembles de données simples. Un bon moyen de contourner cette limite est de regrouper les statistiques selon leurs caractéristiques. C’est ce que nous faisons chez Stat Scout avec 3 grandes catégories : jeu offensif, défensif et de construction.
Comparaison compliquée : Difficiles à utiliser pour des comparaisons détaillées entre plusieurs joueurs ou équipes en raison de la surcharge esthétique du graphique.
2. Radar Chart
Avantages :
Vue d’ensemble complète : Permet de visualiser plusieurs dimensions des performances d’un joueur en un seul graphique. Idéal pour évaluer les compétences multiples d’un joueur. Le radar chart est en cela très proche du pizza plot mais il permet de mettre en avant la valeur réelle d’une statistique et pas seulement son percentile. C’est donc un bon complément.
Comparaison facile : Excellent pour comparer les compétences de différents joueurs sur les mêmes critères. Comme le radar chart n’a besoin que d’une fine ligne au milieu de graphique pour faire du sens, on peut facilement regrouper les analyses de 2 ou 3 joueurs sur le même design, sans surcharger.
Inconvénients :
Complexité : Peut être difficile à lire si trop de variables sont incluses ou si les différences entre les valeurs sont minimes. Un autre problème concerne les écarts d’échelle entre les valeurs. Dans le foot, le cas typique va concerner une statistique comme le taux de passes réussies, en général proche de 100 et le nombre d’assists par 90mn, beaucoup plus proche de 1 en moyenne. Graphiquement, il peut être difficile de lire ces deux statistiques sur un même graphique.
Surcharge visuelle : Trop de points de données peuvent rendre le graphique illisible.
3. Scatter Plot
Avantages :
Détection de corrélations : Idéal pour identifier des tendances et des corrélations entre deux variables. Par exemple, la relation entre les buts marqués et les tirs tentés. Si l’on ajoute une ligne de régression, on peut même analyser une éventuelle sous ou sur-performance d’un joueur sur les statistiques étudiées.
Flexibilité : Peut inclure plusieurs séries de données pour une analyse plus approfondie.
Inconvénients :
Surcharge de données : Peut devenir difficile à interpréter si trop de points de données sont inclus. Il est nécessaire de limiter le nombre de joueurs ou de clubs à montrer en même temps sur le graphique. Attention également si les points sont très proches les uns des autres car on aura du mal à distinguer qui est qui.
Nécessite une explication : Les utilisateurs doivent comprendre ce que chaque axe représente pour interpréter correctement les données. Il existe aussi un risque de simplification car le scatter plot est visuellement très parlant : on peut avoir tendance à tirer des conclusions hâtives si on ne le met pas dans un contexte global.
4. Bar Chart
Avantages :
Simplicité et clarté : Très efficaces pour comparer les valeurs entre différentes catégories ou périodes. Le bar chart est le graphique le plus connu, bien en dehors du foot.
Versatilité : Peut être utilisé pour visualiser presque tous types de données.
Inconvénients :
Limité à des comparaisons simples : Moins efficace pour visualiser des relations complexes ou multivariables. Le bar chart juxtapose les données mais ne permet pas de les analyser entre elle. Il reste toutefois très efficace pour « découvrir » un jeu de données.
Espace limité : Peut devenir encombré avec trop de catégories ou des labels longs.
5. Line Graph
Avantages :
Suivi des tendances : Idéal pour visualiser les changements au fil du temps. Très utile pour suivre les performances des équipes ou des joueurs sur plusieurs saisons. C’est le seul graphique présenté ici qui permet une analyse temporelle.
Clarté : Facile à lire et à comprendre.
Inconvénients :
Complexité : Peut devenir difficile à lire si trop de lignes sont tracées sur le même graphique.
Comparaison limitée : Moins efficace pour comparer des catégories multiples en une seule vue.
visualiser la data dans le foot
Pour bien visualiser la data dans le foot, choisir le bon type de graphique est essentiel pour faire passer le message et déchiffrer ce qui se cache derrière les données. Stat Scout mise beaucoup sur les pizza plots, les radar charts et les scatter plots pour offrir une analyse complète et visuelle des données. Chaque méthode a ses avantages et ses inconvénients et le choix de la meilleure visualisation dépend du type de données et de l'objectif de l'analyse. En combinant ces outils avec des analyses traditionnelles et des observations humaines, nous pouvons offrir des insights approfondis et exploitables pour améliorer les performances et les stratégies de recrutement.
Pour en savoir plus sur nos services et comment nous utilisons ces visualisations pour optimiser vos décisions, rendez-vous sur Stat Scout.