Os melhores gráficos de futebol

Sabias que, graças aos gráficos de futebol, os analistas conseguem observar como os jogadores se movimentam, que zonas do campo dominam ou como se constroem as jogadas que acabam em golo. Cada visualização oferece uma leitura diferente do jogo e ajuda a ligar os dados à realidade tática.

Por exemplo, um mapa de calor revela a influência posicional, uma rede de passes mostra a estrutura coletiva e um gráfico de remates reflete a eficácia na finalização. A força do uso dos gráficos no futebol está na sua capacidade de transformar informação estatística em compreensão real do jogo.

Neste artigo analisam-se os modelos mais eficazes e as ferramentas que os clubes profissionais utilizam para tomar decisões baseadas em dados e melhorar o seu rendimento desportivo.

Quais são os melhores gráficos de futebol para analisar o jogo com dados

Os gráficos de futebol são uma linguagem visual central na análise atual, porque permitem compreender dinâmicas coletivas, identificar padrões repetidos e descobrir pormenores que o olho humano não consegue captar durante um jogo. Cada visualização responde a uma necessidade concreta, desde avaliar o posicionamento até medir a eficácia de uma jogada. O seu valor está em traduzir milhões de registos numa imagem clara para treinadores e analistas.

Entre as representações mais usadas destacam-se os mapas de calor, que mostram a ocupação espacial e as zonas de maior atividade ofensiva ou defensiva. As redes de passe revelam as ligações entre jogadores e evidenciam como o jogo se organiza em cada fase. Os shotmaps e os modelos de golos esperados permitem quantificar a qualidade real das ocasiões, enquanto os radar charts facilitam a comparação entre perfis de jogadores, oferecendo uma visão equilibrada do rendimento.

O avanço das plataformas de análise multiplica as possibilidades de visualização e muda a forma como o jogo é interpretado. Graças a esta evolução, ferramentas como StatsBomb IQ, Wyscout ou Tableau integram gráficos interativos que combinam dados de eventos, tracking e métricas contextuais num único ambiente. A partir dessa integração, os analistas conseguem sobrepor sequências, filtrar ações específicas e detetar variações táticas entre jogos ou competições com maior precisão. Esta flexibilidade permite que os sistemas modernos se adaptem a diferentes estilos de jogo, ajustando a escala e a granularidade do dado consoante a posição do jogador ou o modelo da equipa.

Os melhores gráficos de futebol são aqueles que contam uma história sem precisarem de explicações adicionais. Um bom design não procura impressionar, mas sim esclarecer. Quando uma visualização comunica com precisão o que acontece em campo, transforma-se numa ferramenta estratégica que liga dados, tática e tomada de decisão

Tipos de gráficos de futebol mais utilizados

O uso de gráficos no futebol muda a forma de interpretar o rendimento e de comunicar informação tática, já que cada visualização traduz uma parte do jogo em dados compreensíveis, permitindo aos analistas transformar milhares de ações em conhecimento visual. A chave está em escolher o tipo de gráfico que melhor representa a dinâmica que se pretende estudar.

Mapas de calor

Os mapas de calor são uma das representações mais usadas na análise do rendimento, porque permitem visualizar a ocupação espacial e a intensidade de participação de um jogador ou de toda a equipa. Cada zona do campo reflete a frequência de ações realizadas, transformando grandes volumes de dados numa imagem intuitiva e fácil de interpretar.

No futebol, estes gráficos ajudam a perceber como uma equipa se comporta nas diferentes fases do jogo. Em organização defensiva, mostram se o bloco se mantém compacto ou se surgem espaços entre linhas. Em fase ofensiva, permitem identificar as zonas onde se constroem as jogadas mais perigosas ou os corredores preferenciais para progredir até à área adversária.

Os analistas costumam comparar mapas de calor entre jogos ou períodos específicos para detetar mudanças de papel, ajustes táticos ou desequilíbrios estruturais. Por exemplo, uma variação na densidade da cor pode evidenciar uma pressão mais alta, uma alteração no sistema ou uma adaptação do adversário.

As ferramentas atuais, como StatsBomb IQ ou Wyscout, permitem criar mapas de calor dinâmicos ao filtrar por jogador, tipo de ação ou intervalo temporal. Isto transforma esta visualização num recurso-chave para interpretar comportamentos coletivos com rigor e precisão tática.

Redes de passe

As redes de passe representam a estrutura coletiva de uma equipa e mostram como a posse de bola circula entre os jogadores. Cada nó do gráfico simboliza um futebolista e as linhas que os ligam refletem a frequência e a direção dos passes. A espessura das linhas indica a quantidade de ligações, enquanto a posição dos nós costuma corresponder ao mapa médio de calor de cada jogador, criando uma imagem clara da organização tática.

Este tipo de visualização permite identificar padrões de associação, zonas de maior ligação e jogadores-chave dentro do sistema. Um médio com muitas conexões, por exemplo, atua como eixo do jogo, enquanto uma rede desequilibrada pode indicar uma dependência excessiva de um setor ou de um jogador específico.

Os analistas comparam redes de passe entre jogos para avaliar se a equipa mantém coerência estrutural ou se a pressão do adversário altera o seu fluxo natural. Além disso, variações na densidade ou na simetria da rede revelam mudanças estratégicas, como a utilização de um duplo pivô ou uma saída de bola a três.

Plataformas como Tableau, Power BI ou bibliotecas de Python como NetworkX e Plotly facilitam a criação de redes dinâmicas que permitem filtrar por fases do jogo, tempo ou resultado, transformando a posse de bola num verdadeiro mapa de decisões coletivas.

Gráficos de remates e modelos xG (shotmaps)

Os gráficos de remates e os modelos de golos esperados, conhecidos como xG (expected goals), são ferramentas fundamentais para avaliar a eficácia ofensiva real de uma equipa ou de um jogador. Ao contrário das estatísticas simples de remates, estas visualizações analisam a qualidade e a probabilidade de conversão de cada tentativa com base em múltiplas variáveis, como a distância à baliza, o ângulo de remate, a parte do corpo utilizada, o tipo de assistência ou o número de defensores próximos.

Os shotmaps representam visualmente todos os remates realizados durante um jogo ou uma época, mostrando a sua localização, o resultado e o valor de xG associado. Diferentes cores ou tamanhos dos pontos indicam o nível de perigo de cada ocasião. Esta informação permite distinguir entre um jogador que gera muitas oportunidades de baixa qualidade e outro que cria menos situações, mas com um valor elevado de golo esperado.

Os analistas utilizam estes gráficos para detetar padrões ofensivos, medir a eficiência na tomada de decisão e avaliar a sustentabilidade do rendimento goleador. Também são muito úteis no scouting, já que mostram o tipo de oportunidades que um jogador costuma criar ou finalizar ao longo do tempo.

Ferramentas como StatsBomb IQ, FBref ou bibliotecas de Python como Matplotlib e Seaborn permitem construir shotmaps interativos e personalizáveis, transformando os dados ofensivos em conhecimento tático diretamente aplicável ao jogo.

Radar charts ou gráficos polares

Os radar charts, também conhecidos como gráficos polares, são uma das ferramentas mais potentes para comparar jogadores ou equipas através de múltiplas métricas em simultâneo. Cada eixo do gráfico representa uma variável de rendimento, como passes progressivos, duelos ganhos, remates ou ações defensivas, e a forma do polígono resultante oferece uma leitura imediata do perfil competitivo de cada futebolista.

A sua principal vantagem é a facilidade em visualizar pontos fortes e fragilidades num único olhar. Um radar equilibrado mostra consistência em todas as áreas, enquanto um radar irregular revela especialização ou carências em determinados aspetos. Os analistas usam este tipo de gráfico para contextualizar o rendimento em relação à média da competição ou a jogadores da mesma posição, permitindo comparações mais justas e objetivas.

No scouting e na direção desportiva, os radar charts são essenciais para identificar perfis compatíveis com um modelo de jogo específico. Por exemplo, um médio com elevada percentagem de passes verticais e eficácia na pressão pode encaixar bem em sistemas de posse dominante.

Plataformas como Twenty3 Sport, The Analyst ou scripts em Python com bibliotecas como Plotly e Matplotlib permitem personalizar estes gráficos, normalizar os dados por percentis e criar comparações dinâmicas que simplificam a tomada de decisões estratégicas.

Visualizações avançadas

As visualizações avançadas representam um tipo de gráfico que permite analisar o futebol a partir de uma perspetiva mais profunda, ligando o dado à estrutura tática e ao comportamento coletivo. Ao contrário das visualizações descritivas, não mostram apenas o resultado das ações, mas também como estas se geram e evoluem dentro do contexto do jogo.

Entre as mais utilizadas destacam-se:

• Positional plots: refletem a posição média e o movimento dos jogadores durante as diferentes fases do jogo. Permitem analisar a compactação do bloco, a amplitude ofensiva e possíveis desajustes defensivos.
• Gráficos de pressão: representam as zonas do campo onde a equipa aplica maior intensidade defensiva. Facilitam a identificação das áreas de recuperação de bola e a eficácia do pressing.
• Scatter plots multivariáveis: cruzam métricas como progressão, eficácia ou duelos ganhos, usando cor e tamanho para acrescentar novas dimensões de análise. São úteis para descobrir relações entre rendimento individual e coletivo.
• Sequências temporais interativas: mostram o fluxo da bola ou ações encadeadas ao longo do jogo, permitindo detetar ritmos, transições e padrões de posse.

Em conjunto, estas visualizações avançadas oferecem uma leitura dinâmica do jogo e transformam o dado numa ferramenta tática e preditiva.

Os gráficos de futebol funcionam como uma representação visual da análise moderna, ao revelarem padrões coletivos, repetições táticas e pormenores impossíveis de captar apenas através da observação humana

Como se criam os gráficos de futebol

A criação de gráficos de futebol combina a precisão do dado com a compreensão tática do jogo.

• Tudo começa com a recolha de informação proveniente de sistemas de tracking, câmaras óticas e dispositivos GPS, juntamente com fornecedores como StatsBomb, Wyscout ou Opta, que registam cada ação com detalhe centimétrico.
• A partir dessa base, os dados são limpos e normalizados para eliminar erros e garantir coerência antes de se transformarem numa visualização útil e fiável.
• Depois de validada a informação, o analista define as variáveis que pretende representar de acordo com o objetivo do estudo. Se o foco for analisar a progressão ofensiva, seleciona métricas ligadas a passes verticais ou entradas no último terço. Se a intenção for avaliar a pressão, prioriza recuperações, duelos ou zonas de roubo. Esta escolha determina o tipo de gráfico que melhor reflete o padrão que se quer observar.
• O passo seguinte é o desenho da visualização. Python, com bibliotecas como Matplotlib, Seaborn ou Plotly, permite criar gráficos personalizados e interativos. O R é comum em contextos académicos e de scouting, enquanto ferramentas como Power BI e Tableau facilitam painéis dinâmicos que integram métricas em tempo real.
• O design final exige critério visual e clareza informativa. A escolha de cores, escalas e disposição deve orientar o olhar para os elementos essenciais, sem sobrecarregar a leitura. Um bom gráfico não procura impressionar, mas explicar. A sua função é traduzir o dado em conhecimento tático, sintetizando milhares de ações numa imagem que ajude a perceber o que acontece em campo.

Erros comuns ao interpretar gráficos de futebol

O valor dos gráficos no futebol depende da capacidade do analista para os interpretar dentro do contexto do jogo. Um design pode ser tecnicamente impecável, mas perde sentido se as conclusões não refletem a realidade tática. A visualização não substitui o conhecimento futebolístico, complementa-o e torna-o mais preciso. Por isso, os erros mais frequentes não são técnicos, mas sim de interpretação, quando o dado é analisado sem compreender a intenção que o gera.

• Um dos erros mais comuns é analisar um gráfico de forma isolada. Por exemplo, um mapa de calor pode mostrar muita atividade num determinado setor, mas sem saber se a equipa estava a atacar ou a defender, a informação fica distorcida. O mesmo acontece com as redes de passe, já que um elevado volume de ligações nem sempre significa controlo, podendo indicar também lentidão ou falta de verticalidade. O contexto posicional, temporal e competitivo deve acompanhar sempre a visualização.
• Outro erro frequente é confundir correlação com causalidade. O facto de duas variáveis coincidirem visualmente não implica que uma cause a outra. Nos gráficos de dispersão, por exemplo, uma relação aparente entre posse de bola e sucesso ofensivo pode resultar de outros fatores, como a qualidade do adversário ou a estratégia de pressão adotada.
• Também é comum sobrecarregar as visualizações. Incluir demasiadas métricas ou usar cores com pouco contraste dificulta a leitura e conduz a interpretações erradas. Um gráfico eficaz privilegia a clareza em vez da estética. Em vez de procurar impacto visual, deve facilitar uma compreensão imediata.
• O último erro é ignorar a variabilidade do dado. Analisar apenas um jogo ou um número reduzido de ações pode levar a conclusões enganadoras. Os gráficos ganham valor quando se baseiam numa amostra representativa e são comparados com a média histórica do jogador ou da equipa.

A interpretação correta exige combinar intuição tática com rigor estatístico, porque o dado só ganha verdadeiro sentido quando explica o jogo.

Que tipos de gráficos de futebol se recomendam para visualizar tendências e estatísticas de forma eficaz

Para além dos gráficos que mostram a estrutura do jogo, existem visualizações pensadas para analisar a evolução temporal e as tendências de rendimento. Estas ferramentas permitem observar como as métricas mudam ao longo de um jogo ou de uma época e ajudam a identificar padrões de melhoria, estabilidade ou regressão dentro do modelo tático.

Entre as visualizações mais eficazes para representar tendências e estatísticas destacam-se:

• Gráficos de linhas acumuladas ou xG timeline: refletem a evolução do ataque e os momentos de domínio ofensivo. Mostram de forma clara a progressão dos golos esperados ao longo do jogo.
• Gráficos de barras normalizados por 90 minutos: permitem comparar jogadores ou equipas em igualdade de tempo, revelando a consistência real do rendimento.
• Scatter plots avançados: ajudam a detetar relações entre variáveis, como pressão efetiva e progressão ofensiva, destacando padrões que não se percebem apenas através de valores totais.
• Small multiples: apresentam a mesma métrica em diferentes jogos, sendo úteis para analisar a continuidade tática ou variações estruturais ao longo do tempo.

Em conjunto, estas visualizações oferecem uma leitura longitudinal do jogo e transformam os dados em conhecimento estratégico sobre a evolução do rendimento coletivo.

Os gráficos orientados para tendências não servem apenas para acompanhar a evolução do jogo, mas também para compreender como o dado se converte em conhecimento tático aplicável. A chave está em usar estas visualizações dentro de um ecossistema de trabalho que combine metodologia, tecnologia e critério analítico.

Não existe uma única aplicação perfeita, mas sim um conjunto de ferramentas que evolui de acordo com as necessidades e a metodologia de cada equipa. O essencial é dominar a lógica por detrás de cada gráfico e perceber que informação se pretende comunicar.

Formar-se em visualização e análise avançada é o passo seguinte. O Master em Big Data Aplicado ao Futebol ensina a criar, interpretar e aplicar gráficos de futebol com dados reais, formando analistas que hoje transformam a forma de entender o jogo.

versão em espanhol https://sportsdatacampus.com/cuales-son-los-mejores-graficos-de-futbol/