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Die reguläre Saison ist vorbei. Die Playoffs stehen vor der Tür. Diesbezüglich füge ich mal 3 Tiers bei, die die jeweiligen Offenses und Defenses darstellen.


Zum einen die Team Tiers von RBSDM, die die "rohen" EPA/Play Daten aufzeigen. Also die tatsächlichen Leistungen des Teams. Hier sind Rams, Patriots und Bills ganz vorne. Die Niners haben zwar die sechstbeste Offense nach EPA/Play, aber aufgrund der schwachen Defense sind sie nur im dritten Tier.


FTNs DVOA (kreiert von Aaron Schatz). Hier sind die Rams weit vorne. Die Niners haben die zweitbeste Offense und wenn man wie bei RBSDM Tiers zeichnen würde, dann wären die Niners hier im zweiten Tier. Auch hier wird wieder der starke Leistungsabfall zwischen Offense und Defense deutlich.

Zuletzt noch die "OA" Stats von  49ersStats. Vorab, die Teamlogos wurden händisch eingefügt, daher kann es minimale Abweichungen zu den tatsächlichen Daten geben (habe ich hier aus optischen Gründen gewählt). Auch hier sind die Rams allein auf weiter Flur. Bills, Patriots und 49ers folgen mit starker Offense, einige Playoff Teams um die Seahawks mit sehr starker Defense. Wenn man sich anschaut, dass die Eagles sich irgendwo in dem "Dreieck" zwischen Seahawks, Texans und Jaguars befinden, ist das für uns nicht das beste Omen. 



Da EPA, DVOA und OA nicht jedem ein Begriff sein wird, füge ich mal Erklärungen dazu bei:

Erklärung EPA (Quelle Sidelinereporter):

EPA – Weil dem so ist, kommt in der Analytics-Welt immer stärker ein anderer Wert auf: EPA – die Abkürzung für ,,Expected Points Added". Das genau Konzept für EPA zu erklären, würde viele Seiten verschlingen, daher an dieser Stelle nur eine kurze Erklärung.

Die Grundidee ist ähnlich wie hinter dem DVOA: Jede Spielsituation am Spielfeld hat einen bestimmten Erwartungswert an Punkten zum Ende des jeweiligen Drives, und jeder Spielzug trägt positiv oder negativ zur Erhöhung des Punktewerts bei. Es handelt sich beim EPA-Modell also um ,,virtuelle Punkte".

Wo im reellen Leben eine Offense bei 1st & Goal noch gar nix erreicht hat, weil erst mit dem Überqueren der Goal Line die 6 Punkte für den TD vergeben werden, zählt das EPA-Modell Play für Play den erwarteten Gewinn an Punkten dazu.

z.B. ist ein 1st & 10 an der eigenen 15 Yards Line in etwa der Punkt, an dem eine Offense für den aktuellen Drive null Punkte erwarten kann. Der EP (expected points) Wert an dieser Stelle ist also 0.00.

Ein 1st & Goal an der gegnerischen 1 dagegen kommt einem fast sicheren TD gleich – also hat die Offense an dem Zeitpunkt bereits virtuell fast alle 7 Punkte gesammelt. Der Touchdown-Scorer bekommt nur noch wenig ,,Credit" für den einfachen Run gutgeschrieben.

Und so addiert EPA Spielzug für Spielzug den Gewinn an virtuellen Punkten für die Offense und versucht somit besser zu messen, welche Spielzüge / Spieler mehr oder weniger zum Punktezuwachs der Mannschaft beitragen.

Das Modell gibt es in verschiedenen Ausprägungen: EPA wird auf Basis von historischen Daten gerechnet, in das Modell eingespeist und mit Markov-Ketten gerechnet. Welchen Zeitraum an Daten man dabei einfließen lässt, ist der Interpretation des Analysten überlassen. Brian Burke war nicht der Erfinder des Modells, doch er hat vor rund 12 Jahren zum ersten Mal en detail erklärt, wie er sein Modell aufgesetzt hat (hier seine Erklärung / hier ESPN).

Die aktuell bei Twitter kursierenden EPA-Zahlen kommen fast immer for free von den Studenten um Maksim Horowitz und Ron Yurko. Sie haben ihre EPA-Interpretation en detail in einer Präsentation geschildert.

Weitere Vorteile von EPA:

    Es gibt einem Raumgewinn Kontext: Ein 7-yds Play bei 2nd&5 ist wesentlich mehr wert als ein 10yds-Play bei 3rd & 15.
    Es ist einfach interpretierbar: Jeder versteht, was 6.5 Points Added pro Spiel bedeutet.
    Es lässt sich einfach als ,,Rate-Statistik" anwenden: EPA/Spielzug, EPA/Pass, EPA/Run usw.


Erklärung DVOA (Quelle FTN):

DVOA ist eine Methode zur Bewertung von Teams, Spielzügen oder Spielern. Dabei wird jeder einzelne Spielzug der NFL-Saison mit einem ligaweiten Durchschnittswert verglichen, der auf der jeweiligen Spielsituation basiert. DVOA misst nicht nur die erzielten Yards, sondern auch die Yards bis zum First Down: Fünf Yards im dritten Versuch mit vier Yards zu gehen sind wertvoller als fünf Yards im ersten Versuch mit zehn Yards zu gehen und deutlich wertvoller als fünf Yards im dritten Versuch mit zwölf Yards zu gehen. Die Leistung wird zudem an die Stärke des Gegners angepasst. DVOA ist ein Prozentwert. Ein Team mit einem DVOA-Wert von 10,0 % ist also 10 % besser als der Durchschnitt, und ein Quarterback mit einem DVOA-Wert von -20,0 % ist 20 % schlechter als der durchschnittliche Quarterback. Da DVOA die erzielten Punkte misst, sind Defensivreihen umso besser, je negativer der Wert ist. Jedes Jahr wird der Wert normalisiert, sodass der Durchschnitt für das jeweilige Jahr bei 0 % liegt. Weitere Details finden Sie unten.


EPA/Play "OA" (Quelle 49ersStats):

"OA" steht für "Over Average". Ähnlich wie bei DVOA wird jede Spielleistung anhand der Gegnerstärke adjustiert und nach Plays gewichtet. Daher bringt jedes Spiel für die Offensive und Defensive einen "OA"-Wert der positiv oder negativ sein kann. Diese werden dann addiert. Der Vorteil von "OA" Stats zu rohen Daten liegt darin, dass die Leistungen "ehrlicher" dargestellt werden. Wenn man z.B. wie die Niners nicht gut den Ball im Laufspiel bewegt, bleibt das weiterhin natürlich schlecht. Aber mit dem Vergleich, wie andere Offenses gegen diese Defenses gespielt haben, kann man die Leistungen fairer bewerten.

Anmerkung: Die Playoff Teams sind bei der FTN - DVOA Darstellung in gelb hervorgehoben.

Wenn man die "rohen" EPA/Play Daten mit den "OA" Daten vergleicht, dann fällt z.B. auf, dass die Packers oder Cowboys bei "OA" offensiv schlechter dargestellt werden als bei den "rohen" Daten von RBSDM. Das ist ein Indiz dafür, dass beide eher gegen schwächere Defenses gespielt haben werden.

Wenn ich das alles durchlese, denke ich erst einmal: Funky ist ein Tier! 

Sehr interessant, danke Funky.
Welche Bewertungen nutzen die Teams selber? Wie ist es im College football, gibt es ein anderes System?

Zitat von: snoopy am Sa, 10. Jan. ’26, 10:31Wenn ich das alles durchlese, denke ich erst einmal: Funky ist ein Tier! 

 

Zitat von: nik am Sa, 10. Jan. ’26, 11:21Sehr interessant, danke Funky.
Welche Bewertungen nutzen die Teams selber? Wie ist es im College football, gibt es ein anderes System?

Kann ich dir nicht sagen. Ich denke, dass man der Öffentlichkeit gegenüber eher die "einfachen" und gängigen Stats äußert, wie Yards (Total, per Game, per Run...). Intern wird man wahrscheinlich "advanced metrics" wie EPA nutzen.

Bei den Niners ist Matt Ploenzke (VP Football R&D) in der Verantwortung. Die Beschreibung seines Arbeitsplatzes lautet lt. 49ers.com so:

Matt Ploenzke ist in seiner sechsten Saison bei den 49ers und in seiner ersten als Vizepräsident für Football-Forschung und -Entwicklung. In dieser Funktion verantwortet er die Forschungsstrategien der Abteilung und berät hinsichtlich der angewandten methodischen Ansätze. Zu seinen Hauptaufgaben gehört die Entwicklung von Kennzahlen zur Spielerbewertung mithilfe fortgeschrittener statistischer Verfahren sowie die Interpretation dieser Kennzahlen zur Unterstützung der Kaderzusammenstellung. Ploenzke kam 2020 als Football-Datenwissenschaftler zu den 49ers und bekleidete diese Position zwei Saisons (2020–21), bevor er 2022 zum Manager und 2023 zum Direktor der Football-Forschung und -Entwicklung befördert wurde.

Ihm unterstellt ist z.B. Meredith Manley. Das habe ich über sie gefunden:

Meredith Manley ist eine Analystin im Bereich Forschung und Entwicklung für Football-Teams. Sie verbindet fundierte Kenntnisse in Mathematik und Statistik mit praktischer Erfahrung in der Sportanalyse, um Personalentscheidungen im Football zu unterstützen. Aktuell arbeitet sie für die San Francisco 49ers und entwickelt prädiktive Modelle und Analysen zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen und Prozessoptimierungen. Dabei baut sie auf ihrer vorherigen Tätigkeit bei den Arizona Cardinals auf, wo sie sich auf überwachtes und unüberwachtes Lernen in der Football-Analyse konzentrierte. Als ehemalige Studentin und Sportlerin des Amherst College erwarb sie einen Bachelor-Abschluss in Mathematik und Statistik und war Kapitänin der Frauenfußballmannschaft. Ihre Teamfähigkeit und ihr Wettbewerbsgeist prägen ihre datengetriebene Arbeit. Ihre Erfahrung umfasst den gesamten Softwareentwicklungszyklus bei Deloitte Consulting sowie Praktika im Bereich Analytics und zeugt von einer soliden Grundlage sowohl in der technischen Umsetzung als auch in der Zusammenarbeit mit Kunden. Meredith schätzt interdisziplinäres Lernen und den Austausch mit anderen, die sich für Daten, Sport und Analytics begeistern. Sie lebt in Amherst, Massachusetts, und sucht nach Möglichkeiten, ihr Fachwissen zu erweitern und Analytics auf komplexe, reale Herausforderungen im Sport anzuwenden.

Selbst als Anfänger scheint man damit nicht so schlecht zu verdienen:

San Francisco 49ers is hiring a Data Analyst, Performance R&D with 0 - 3 years of experience. Based in United States - Santa Clara, CA and with In-office ways of working. The expected salary range for this role is $110,000 - $120,000

@Funky Danke und Wahnsinn was du uns da wieder ablieferst.
Ich habe großen Respekt vor deiner Arbeit

Zitat von: wizard49er am Sa, 10. Jan. ’26, 12:01@Funky Danke und Wahnsinn was du uns da wieder ablieferst.
Ich habe großen Respekt vor deiner Arbeit

 

Ich möchte nochmal auf unser Rungame eingehen. Zunächst mal grundsätzlich der Unterschied zwischen Yards/Versuch und EPA/Versuch (Rushing Stats; Daten von FTN).

Baltimore hat über die Saison gesehen bei weitem den besten Boxscore hinsichtlich Yards/Att., aber Buffalo hatte das effizienteste Laufspiel. Die Niners haben die drittwenigsten Yards/Att., aber sind von der Effizienz durchschnittlich. Das kann z.B. damit zu tun haben, wenn bei 3rd long 14 Yards zurückgelegt werden. Wenn die nicht für ein 1st Down reichen, dann wird das gut für die Statistik Yards/Att. sein, aber da es kein Erfolg war, leidet EPA darunter. Andersherum können 4 Yards für EPA sehr gut sein, wenn man nur 3 Yards zu überbrücken hat. Also EPA filtert da schon die erfolgreichen Yards heraus. Es gibt allerdings diverse EPA-Modelle. Sind meist ähnlich, können aber zu etwas unterschiedlichen Daten führen. Bei Yards/Att. können allerdings auch so Aktionen wie kneel downs der QBS enthalten sein, weil die offiziell als Läufe zählen.


Um auf die Niners Saison zurückzublicken, einmal die Laufverteidigung (rohe EPA und Success Rate Daten von RBSDM) "Defensive Rush Efficiency", die schon zeigen, dass wir gegen starke Laufverteidigungen gespielt haben und die adj. Daten "OA" in denen auch die offensive Laufstärke gegen die die Laufverteidigungen spielen mussten, brücksichtigt ist. Rechts oben ist jeweils gut, links unten schlecht.

Was das Laufspiel angeht, hätten wir es durchaus leichter erwischen können. Nach "OA" adjusted, hatten wir das 7. beste Laufspiel sowohl nach EPA/Play als auch nach Success Rate. Auch wenn es einem nicht so vorgekommen ist.

@Funky auch wenn es hier nicht passt, ich hoffe du kommst zum MM nach Leipzig

Zitat von: wizard49er am Sa, 10. Jan. ’26, 12:22@Funky auch wenn es hier nicht passt, ich hoffe du kommst zum MM nach Leipzig

Ich denke, dass ich das im Frühjahr wieder weiß. Wenn ich es einrichten kann, komme ich wieder gerne.