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Caso de uso de Power BI en fútbol: Análisis práctico desde cero

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Caso de uso de Power BI en fútbol- Análisis práctico desde cero

En un mundo del fútbol tan competitivo e igualado como el actual cualquier detalle es clave a la hora de decidir partidos, puntos, eliminatorias e incluso campeonatos, por ello es determinante la optimización del análisis de fútbol. El objetivo de este artículo es explicar y desarrollar un caso de uso y práctico real desde 0 con Power BI que aporte valor a esta optimización.

El surgimiento de la figura del analista dentro de los cuerpos técnicos e incluso la creación de departamentos específicos dedicados al análisis dentro del organigrama de los clubs se está haciendo imprescindible en los últimos años. Esta figura de relativamente cercana implantación, llegó hace unos años para quedarse y seguir creciendo. Ningún club que compita, sea en el nivel que sea, quiere perder la oportunidad de sacar ventaja del más mínimo detalle a través del análisis detallado de estadísticas.

Con el objetivo de realizar estos análisis, Microsoft proporciona el software Power BI. Profundizaremos en sus características y aspectos principales, permitiendo obtener el máximo rendimiento con datos de fútbol. Detallaremos un ejemplo práctico y la forma de construir un cuadro de mando con datos reales de utilidad.

Mi nombre es Carlos Gil, soy técnico de Sistemas Informáticos y Analista de datos y táctico. Soy un apasionado del fútbol, al cual me he dedicado y lo sigo haciendo desde distintos roles y puntos de vista. Actualmente me desempeño desde la figura de Analista, para la que he ido adquiriendo conocimientos a través de las distintas formaciones 360º de Objetivo Analista. En este artículo te explicaré paso a paso cómo analizar datos usando Power BI para el fútbol.

Fundamentos del Análisis de Fútbol

1. Estadísticas clave en el fútbol

Existen multitud de estadísticas en el fútbol las cuales aportan mucho valor a la hora de representarlos en Power BI, estas estadísticas las sacamos con distintos datos que podemos diferenciar entre:

  • Básicos: pueden ser recopiladas manualmente mediante tageado durante el visionado de un partido, siendo algunas de ellas: goles marcados, tiros a puerta, faltas cometidas, pases completados, porcentajes de posesión, amonestaciones, expulsiones, recuperaciones, pérdidas.
  • Avanzados: Son facilitadas por proveedores de datos especializados: Opta, Instat, Wyscout, SICS. Este tipo de estadísticas ofrecen un valor diferencial. Entre muchas destacan: xG (Goles esperados), xGA (Asistencias esperadas), PrgC (Conducciones progresivas), PrgP (Pases progresivos).

2. Herramientas y tecnologías

Con los avances tecnológicos actuales disponemos de herramientas imprescindibles y necesarias para realizar la labor de analista, tanto para la recogida de datos y estadísticas como para el tratamiento de estos y su presentación.

Existen multitud de opciones, siendo lo mínimo recomendable:

  • Software de Video análisis: Nacsport, Eric Sports o Longo Match
  • Edición de vídeo: Klipdraw
  • Herramientas ofimáticas (plantillas): Excel
  • Plataformas de partidos y datos: Die Ligen, Instat, Wyscout, SICS
  • Solución para análisis interactivos: Power BI

3. Rol del analista en un equipo de fútbol

Con estadísticas obtenidas a partir de la recopilación de datos y con el empleo de los medios tecnológicos necesarios, el analista desempeña su rol, bien integrado en el cuerpo técnico de un equipo o como parte de un departamento especializado.

En general las funciones de un analista van desde la recogida de información necesaria (datos, imágenes), la limpieza o preparación de esta, su tratamiento correspondiente y la posterior comunicación y presentación a los miembros del equipo. Todo ello en coordinación con el cuerpo técnico.

Power BI: Una herramienta poderosa

1. ¿Qué es Power BI?

Se trata de la herramienta ideal para manejar gran cantidad de datos, visualizarlos y compartirlos con la mayor facilidad y fiabilidad. Además es accesible a todo el mundo tanto para desarrollar informes interactivos en él, como para compartirlos y visualizarlos. Dispone de versiones de registro gratuito.

2. Configuración inicial y requisitos

Para el desarrollo de este caso práctico desde 0 utilizaremos la versión Power BI Desktop.

Los requisitos técnicos básicos para poder instalar y trabajar con esta versión son:

  • Sistema operativo: Windows 8.1 o Windows Server 2012 R2 o posterior.
  • Explorador: Microsoft Edge
  • Memoria (RAM): Al menos 2 GB disponible; se recomienda 4 GB o más.
  • Pantalla: se necesita al menos 1440×900 o 1600×900 (16:9).
  • CPU: se recomienda un procesador de 64 bits (x64) a 1 gigahercio (GHz) o superior.

3. Descarga e instalación

En primer lugar, necesitamos obtener Power BI Desktop, esta obtención se realizará en los siguientes pasos:

  • Descarga: Desde la página de download de Microsoft Download Power BI Desktop from Official Microsoft Download Center comenzamos la descarga de Power BI Desktop seleccionando el idioma con el que deseamos trabajar y el archivo ejecutable compatible al tipo de sistema de nuestro equipo (32 o 64 bits).
  • Instalación: Se distribuye como un único paquete de instalación (.exe).

Al iniciar el paquete descargado, Power BI Desktop se instala como una aplicación y se ejecuta en el escritorio.

Se puede ver con más detalle tanto los requerimientos como la instalación en la documentación de Microsoft: Obtener Power BI Desktop – Power BI | Microsoft Learn

4. Interfaz de usuario

Una vez tenemos instalado Power BI Desktop podemos explorar su interfaz de usuario, la cual es muy visual e intuitiva.

Accedemos desde 3 iconos situados en la zona lateral izquierda del panel principal, las secciones en las que se divide son:

  • Vista de informe: Desde esta vista desarrollamos la parte visual del informe, es decir el resultado final. Creamos visualizaciones, generamos filtros y trabajamos con los datos que disponemos en las tablas que estamos utilizando.
  • Vista de tabla: Visualizamos el contenido de la totalidad de tablas, así como las medidas creadas que vamos a incluir en nuestro informe.
  • Vista de modelo: Aquí tenemos la estructura de modelo de datos a crear en base a las tablas que vamos a utilizar, definiendo relaciones y vínculos entre ellas para que tengan la integridad necesaria.
Captura de informe en Power Bi

5. Obtención de datos

Para conectarse a los orígenes de datos Power BI utiliza Power Query, existen muchos orígenes disponibles a los que se puede acceder para integrar en el informe desde la cinta de ‘Inicio’ botón ‘Obtener datos’, siendo los orígenes más accesibles y frecuentes para trabajar con datos de fútbol:

  • Libro de Excel
  • Texto o CSV
  • XML
  • JSON
  • Carpeta (Local)
  • Carpeta (SharePoint)
  • PDF

También existen orígenes más complejos como bases de datos, Power Platform, Azure, servicios en línea, etc. Prácticamente para cualquier origen existe la posibilidad de conectarse a él y obtener datos.

Caso práctico de uso Power Bi en fútbol

Para este ejemplo utilizaremos Libro de Excel con datos obtenidos tanto del proveedor FBREF como propios.

Caso Práctico: Analizando Datos en una Competición

1. Creación de un nuevo informe en Power BI

El caso práctico desde 0 con Power BI que vamos a explicar es un cuadro de mando del pasado Mundial 2023 disputado en Australia y Nueva Zelanda.

El resultado final de este cuadro de mando incluye numerosas visualizaciones personalizables e interactivas, como son: mapa geográfico de selecciones participantes, calendario completo con resultados, clasificación de fase de grupos, tabla con estadísticas y métricas diversas de las selecciones y de las jugadoras, gráficos de dispersión comparando métricas de todas las jugadoras, fichas individuales y gráficos de radar.

Lo más importante y necesario antes de trabajar con Power BI en el cuadro de mando, es reservar un tiempo para realizar un análisis previo sobre qué tipo de datos vamos a utilizar, cómo queremos que esté diseñado nuestro cuadro y como vamos a mostrar la información que deseamos analizar y compartir.

Poster de Copa del mundo femenina 2023

2. Importación y Limpieza de Datos

En el fútbol cualquier dato generado o creado es susceptible de ser analizado.

Disponemos de multitud de orígenes donde obtener esos datos desde plataformas de pago especializadas (SICS, Wyscout …) a webs gratuitas (Whoscores, Transfermark, FBref…), podemos ver un resumen de los principales proveedores de datos gratuitos en este artículo.

En función del proveedor de datos podemos conseguir estos datos mediante:

  • Descarga directa de ficheros: xml, csv, Excel..
  • Copiado de datos de la página
  • Técnicas de scrapeado
  • De forma manual: Power BI da la posibilidad de crear tablas propias

Para nuestro caso práctico desde 0 con Power BI hemos elegido obtener los datos desde FBref Estadísticas e Historia del Fútbol | FBref.com y la forma de obtenerlos es mediante el copiado de datos.

Nuestros datos van a estar todos en una hoja de Excel, se llamará ‘Mundial_Femenino_2023.xlsx’, esta hoja estará dividida en las siguientes pestañas:

  • Equipos
  • Partidos
  • Clasificaciones
  • Clasificación_global
  • Estadios
  • Jugadoras
  • Datos_jugadoras

Las diferentes hojas con sus datos correspondientes nos servirán para ir importándolas a Power BI e ir creando las tablas con las que vamos a trabajar.

Para rellenar la pestaña Datos_jugadoras lo haremos desde FBref de la siguiente manera:

  • 1. Elegimos ‘Competencias’ -> ‘Copa Mundial Femenina de la FIFA’ y de aquí nos dirigirá a la edición de 2023.
  • 2. Vamos a ‘Estadísticas del equipo y del jugador’ -> ‘Estadísticas estándar’ y de aquí a la sección de jugadoras.
  • 3. Seleccionamos la tabla manualmente y la copiamos a una hoja de Excel externa.

Con el resto de pestañas iremos haciendo de igual forma para ir dando forma a la base de datos que vamos a crear.

Carga de datos

Una vez que disponemos en nuestra hoja Excel la información que vamos a utilizar en el Cuadro de Mando, procederemos a cargarla en Power BI.·

  • Desde la opción ‘Insertar’ -> ‘Obtener datos’ -> ‘Libro de Excel’ seleccionamos la hoja donde tenemos los datos.
  • En las opciones de presentación seleccionamos la hoja u hojas que queremos cargar y ejecutamos el botón ‘Cargar’.
Tabla con datos a importar a Power Bi
  • Tras la carga vamos a poder comprobar desde la ‘Vista de Tabla’ que tenemos cargados en bruto los datos que teníamos en Excel.

Estos datos se encuentran cargados en Power BI tal cual los teníamos en Excel, esto quiere decir que habrá alguna información que no necesitemos, otra que necesitemos modelar y otra que necesitemos crear.

El editor para poder trabajar con los datos, dejándolos limpios y darle sentido al Cuadro de mando, es Power Query. Accedemos a él desde ‘Inicio’ -> ‘Transformar datos’ -> ‘Transformar datos’.

Lo más importante es que los datos de estas tablas puedan estar relacionados según la estructura que hemos diseñado, para ello es imprescindible dividirlas:

División de tablas

Las Tablas las dividimos en diferentes tipos:

o   Hechos. Datos variables durante el campeonato.

  • Resultados de partidos
  • Datos de jugadoras
  • Clasificaciones

o   Dimensiones. Datos fijos para todo el campeonato.

  • Equipos
  • Estadios
  • BBDD de Jugadoras

Para ello renombraremos cada tabla en el editor, iniciando con H (Hechos) o D (Dimensiones) en función del tipo que sea.

Identificadores

Crearemos identificadores únicos para poder relacionar las tablas.

Por ejemplo en la tabla ‘H_Jugadoras’, concatenamos la columna ‘Selección’ con la de ‘Jugadora’ (eliminando los espacios).

Añadiremos un paso desde ‘Agregar columna’ -> ‘Columna personalizada’ en la que indicamos que un nuevo campo llamado ‘id_jugadora’ se forma con la unión de las columnas ‘Selección’ y ‘Jugador’.

La gran ventaja es que la totalidad de los pasos que realicemos para modelar los datos se van a ir agregando en el editor avanzado de cada tabla y se ejecutarán tal como lo hemos definido en cada carga de actualización de datos. Es decir, solo tendremos que hacer el modelado una vez.

Caso práctico de uso Power Bi en fútbol

3. Integración de datos de partidos y jugadores

Ahora que tenemos un correcto modelado de datos, es decir que nos hemos quedado con los datos necesarios de una forma limpia y ordenada, es el momento de relacionar las tablas que tenemos para que estos datos cobren sentido, definiendo así un correcto modelo de datos.

Existen varias formas de relacionar tablas en Power BI. En cada relación entre tablas, según los datos que tengamos y como queramos relacionarlos, se elige el tipo de cardinalidad que se desea (Varios a uno, Unos a uno, Uno a varios y Varios a varios) y como debe ser la dirección del filtro cruzado (Única o Ambas).

En nuestro caso práctico desde 0 Power BI relacionaremos desde la ‘Vista de modelo’: 3 tablas centrales de dimensiones (‘Jugadoras’, ‘Equipos’ y ‘Estadios’), con 4 tablas de hechos (‘Clasificaciones’, ‘Clasificación_global’, ‘Jugadoras’ y ‘Partidos’), estarán vinculadas entre ellas con los campos ‘id’, de la siguiente manera:

Relaciones de datos en Power Bi.

4. Utilización de medidas personalizadas

Para obtener una información más específica y eficiente Power BI nos da la opción de crear métricas o medidas personalizadas que aporten más valor y contexto a los datos que estamos descargando.

La forma de integrarlos en Power BI, será creando una nueva tabla llamada ‘Medidas’. Desde la opción ‘Modelado’ -> ‘Nueva tabla’.

Y dentro de esta tabla vamos creando con la correspondiente fórmula DAX tantas métricas como queramos incluir en el informe.

Para nuestro caso práctico añadiremos:

  • Sumas de minutos jugados, goles, asistencias…
  • Cálculo de goles por minutos jugados, goles por 90 minutos, goles por partidos…
  • Utilizaremos, además parámetros avanzados que nos facilita directamente el proveedor:

o   De expectativa como son: xG (goles esperados), XGA (goles esperados con asistencia), npxG (goles esperados sin contar penaltis).

A estos parámetros les daremos el contexto adecuado con su correspondiente métrica por 90 minutos jugados.

Cuando tengamos la totalidad de medidas personalizadas creadas e incluidas en la tabla Medidas, es muy importante tener en cuenta que esta tabla no debe estar relacionada en el modelo de datos con ninguna tabla anterior.

5. Diseño y personalización de paneles de control

Una vez tenemos los datos cargados, están correctamente relacionados mediante el Modelo de Datos y tenemos creadas las métricas que necesitamos, pasamos a diseñar y personalizar las distintas pestañas que van a componer nuestro cuadro de mando.

Este cuadro de mando se va a dividir en una pantalla de inicio y varias pantallas con distintas opciones.

  • 1. En primer lugar, definiremos en la pestaña principal el diseño general que queremos que se aplique a todas las pestañas.
  • 2. Mediante ‘Insertar’ -> ‘Imagen’ añadimos los logos que deseemos incluir.
  • 3. Creamos botones para navegar por las distintas opciones del menú. Lo hacemos desde ‘Insertar’ -> ‘Botones’ -> ‘Navegador’ -> ‘Navegador de páginas’ y le aplicamos el formato que deseamos. De momento solo nos mostrará la opción de la única pestaña que tenemos.
  • 4. Una vez confirmamos que el diseño que tenemos en la pestaña ‘INICIO’ es el queremos aplicar al resto de opciones, vamos duplicando pestañas y cambiándole el nombre a cada una de ellas.
  • 5. De esta forma nos quedaría un mismo diseño para cada una de las opciones.

A continuación, crearemos la pestaña de Inicio: Añadiremos como portada el cartel oficial de la competición (al igual que hicimos con los logos generales).

Aunque el informe se compondrá de varias pestañas, nos centraremos en una de ellas como ejemplo donde se representan los datos de manera más efectiva:

Métricas:

Este apartado estará destinado a combinar en un gráfico de dispersión las distintas métricas creadas. En ese sentido, desde visualizaciones añadiremos:

·       Una ‘Tabla’.

·       Un ‘Gráfico de dispersión’.

·       Una ‘Segmentación de datos’ para filtrar por selecciones que interactuara con la tabla y con el gráfico de dispersión.

Paso a paso

1.       En primer lugar, vamos a añadir un filtro para selecciones: Para lo cual añadimos una segmentación de datos y le arrastramos a la opción ‘Campo’ el campo ‘Equipo’ de la tabla ‘D_Equipos’.

A esta segmentación le damos formato. Filtramos por todos los datos excepto la opción (En blanco) y le marcamos además ‘Selección Múltiple’ y ‘Mostrar opción Seleccionar todo’.

2.       A continuación, vamos a crear las 2 segmentaciones correspondientes a las medidas que van a influir en los ejes del gráfico de dispersión, estas segmentaciones van a filtrar por cada métrica, para ello por cada uno de los ejes:

·       Creamos una nueva tabla: Desde ‘Transformar Datos’ -> ‘Inicio’ -> ‘Especificar Datos’ e introduciremos manualmente todas las medidas creadas previamente, la llamaremos ‘D_Medidas’.

·       Hacemos lo mismo para el eje secundario, llamándola ‘D_Medidas2’.

Caso práctico de uso Power Bi en fútbol

·       Se crean 2 nuevas medidas llamadas ‘Selector_Medidas’ y ‘Selector_Medidas2’ en las que a través de la función SWITCH se añaden cada una de las medidas que vamos a incluir en los filtros.

·       Estas 2 tablas las aplicamos y no deben estar relacionadas con alguna otra tabla.

3.       Añadimos una visualización de ‘Gráfico de dispersión’.

·       Arrastramos las medidas creadas con anterioridad a cada uno de los ejes de este gráfico. Es decir ‘Selector_Medidas’ al Eje X y ‘Selector_Medidas2’ al Eje Y. En valores incluimos el campo ‘Nombre_camiseta’ que tenemos en la tabla de dimensiones ‘D_Jugadoras’.

4.       Creamos una Tabla e incluimos en sus columnas los datos que disponemos en las tablas y medidas y que queremos visualizar. Estos datos serán las columnas ‘Bandera’, ‘Selección’, ‘Nombre_Jugadora’, y las medidas ‘Partidos jugados’ y ‘Minutos jugados’ además de las 2 últimas creadas para el gráfico de dispersión: ‘Selector_Medidas’ y ‘Selector_Medidas2’.

6. Visualización de datos relevantes para el fútbol

Con estos pasos habremos diseñado y personalizado una de las opciones de nuestro cuadro de mando donde podremos ver los datos en:

·       Gráfico de dispersión: Visualizando la relación entre 2 métricas definidas en los ejes X e Y.

·       Tabla: Cuadrícula con serie lógica de filas y columnas.

En el ejemplo visto utilizando los 3 filtros incluidos, tanto el de Selección como los de Medida Principal y Medida Secundaria podemos visualizar datos relevantes, tanto en la tabla como en el gráfico de dispersión, de gran utilidad de una forma muy clara.

Caso práctico de uso Power Bi en fútbol

Otras visualizaciones de gran interés que se pueden crear son:

·       Radar: A través de un gráfico bidimensional se podrá comparar entre un grupo de jugadoras distintos parámetros incluidos.

Gráfico de radar en Power Bi

·       Fichas individuales: Permite hacer seguimiento de valores únicos y actualizables de distintos valores y métricas creadas mediante la visualización de Tarjetas.

Caso práctico de uso Power Bi en fútbol

7. Interpretación de resultados

Estas visualizaciones facilitan la interpretación de información de la forma más coherente y útil para el analista con el fin de tomar decisiones estratégicas y tácticas.

Por ejemplo, podemos ver de una forma clara la relación entre goles marcados y goles esperados de jugadoras de un equipo al que nos enfrentemos, para saber quiénes están siendo las jugadoras más efectivas.

Gráfico de dispersión en Power Bi

8. Elaboración de informes y presentación de hallazgos

Para presentar los hallazgos de lo analizado con el cuadro de mando, Power BI nos da la posibilidad de elaborar informes de varias maneras para así presentarlos y compartirlos, las formas más destacables son:

Exportar a PDF

Se generaría un archivo PDF que se podrá enviar, imprimir o presentar.

Una vez que tenemos la pestaña o pestañas del informe que deseamos exportar, tendremos que Ocultar el resto de las pestañas que no queremos que se exporten:

Después ejecutaremos ‘Archivo’ -> ‘Exportar’ -> ‘Exportar a PDF’  

Sincronizar con Power BI Service y publicar en la web

Lo sincronizamos con Power BI Service, mediante el Botón ‘Publicar’ de la opción ‘Inicio’.

Una vez publicado lo tendremos disponible en el Área de trabajo de nuestra cuenta de Power BI Service.

Desde Power BI Service podemos tanto trabajar con el informe y modificarlo (tal como hacíamos con la versión Desktop), cómo publicarlo en la web creando así un enlace para compartir con cualquier persona, no siendo necesario que la persona que lo reciba tenga instalado ninguna versión de Power BI en su ordenador para visualizarlo.

Conclusiones

Los beneficios del análisis de fútbol con Power BI

Con todo lo visto podemos determinar que Power BI facilita la labor del analista por diferentes razones: se pueden integrar datos a nuestros informes desde distintos orígenes, además es accesible la actualización de información de forma rápida. También, disponemos de interfaces muy visuales e intuitivas donde todos los paneles y gráficos son interactivos y hay acceso a multitud de visualizaciones tanto propias como descargables desde la comunidad Power BI. Por último, la transformación de datos mediante Power Query permite un modelado fácil de crear en la que no es necesario ser desarrollador ni informático.

Perspectivas futuras del análisis de datos en el fútbol

Vamos encaminados a disponer cada vez de más medios gracias a los avances de la tecnología y por tanto más información disponible para analizar. De esta manera necesitaremos estar al día y tener así lo mejores conocimientos para obtener el mejor rendimiento, siendo clave y fundamental la optimización del tiempo empleado. Esta optimización es fundamental en el Análisis de Fútbol y se logra de una forma clara y eficiente con Power BI.

El manejo óptimo de esta herramienta se conseguirá gracias a la obtención de los conocimientos fundamentales de forma directa, clara y orientados completamente al mundo del fútbol, como la que se ofrece desde el curso de Power Bi 360 aplicado al futbol. Por otro lado, es muy importante la representación y desarrollo de casos prácticos concretos que nos puedan ser de utilidad en nuestro día a día.

Para finalizar compartiré como BONUS el resultado final del caso práctico creado desde 0, explicado en este artículo.

¿Os ha parecido de interés? Es solo un ejemplo de las numerosas cosas que se pueden llegar a hacer con Power BI. Animaros a ponerlo en práctica y adaptarlo a vuestro entorno y trabajo. Cualquier opinión o consulta que surja no dudes en dejarla en los comentarios o enviarla a través de mis datos de contacto.

Carlos Gil

Analista de Datos y Táctico Técnico en Administración de Sistemas Informáticos Formaciones Objetivo Analista: Analista 360º/R para Analistas/Power BI 360º Apasionado del Fútbol, Lector, Viajero En constante aprendizaje y evolución Puedes contactar conmigo a través de: E-mail: carlosgil.analista@gmail.com X: @CarlosGilAnalis IG: @carlosgilanalis
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