Dataset: Jogos 2019 A 2022 Campeonato Paulista Série A1

About this Dataset

Jogos 2019 A 2022 Campeonato Paulista Série A1

Context

Estes dados contém estatísticas e eventos dos jogos do Campeonato Paulista da Série A1 (Brasil) dos anos de 2019 a 2022 e foram utilizados para ilustrar como estruturar dados de futebol neste vídeo (https://youtu.be/5AwqRsMtkCo)

Content

Os dados estão estruturados da seguinte forma:
**Tabela de Jogos

1 jogo por linha
Dados como o estádio, juiz, resultado, id do jogo, nome dos times, etc.
Base para a união dos dados para as demais tabelas

**Tabela Estatísticas

Pode variar, neste caso são 2 linhas por jogo (1 para o time da casa e 1 para o visitante)
Trazem os dados como posse de bola, chutes a gol, escanteios, cartões, etc.
Com os tratamentos, transformando 1 linha por jogo, geralmente é o input para análises e modelos estatísticos

**Tabela Eventos

1 linha por tipo de evento/time/jogador/tempo
Geralmente traz os principais eventos do jogos: Substituições, cartões, gols
Interessante para montar uma linha do tempo do jogo e entender o efeito destes eventos no resultado. Será que um cartão vermelho acima dos 30 minutos garante que o time com 1 a mais será vencedor? Fica a questão para análises...hehe

Acknowledgements

Estes dados foram extraídos por meio da minha assinatura no serviço api-football.

Inspiration

Destes dados podemos tirar diversos insights interessantes e a idéia é estimular a comunidade a explorá-los.

Como torcedor, quando o time adversário perde um jogador logo nos animamos, o grito no estádio aumenta e a esperança de uma goleada logo se acende. Mas, nos números, será que isto é realmente verdade ou estamos sendo enganados pelo nosso senso comum?
Qual a probabilidade de sair o segundo gol, do mesmo time, após a marcação do primeiro?
Os gols aos últimos minutos são eventos extremamente raros?
Um time que ganhou um jogo de virada aumenta a probabilidade de ganhar o próximo jogo? (mudança na motivação)
...

Tables

Events Paulista

@kaggle.tiagodatascience_campeonato_paulista_a1.events_paulista

39.27 KB
3626 rows
9 columns


CREATE TABLE events_paulista (
  "idevent" BIGINT,
  "timeelapsed" BIGINT,
  "idteam" BIGINT,
  "strteam" VARCHAR,
  "idplayer" BIGINT,
  "strplayer" VARCHAR,
  "tipo" VARCHAR,
  "detail" VARCHAR,
  "comments" VARCHAR
);

Jogos Paulista

@kaggle.tiagodatascience_campeonato_paulista_a1.jogos_paulista

48.68 KB
251 rows
47 columns


CREATE TABLE jogos_paulista (
  "idevent" BIGINT,
  "dateevent" TIMESTAMP,
  "eventcity" VARCHAR,
  "eventstatus" VARCHAR,
  "eventelapsed" BIGINT,
  "eventleague" VARCHAR,
  "eventround" VARCHAR,
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  "logohometeam" VARCHAR,
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  "strawayteam" VARCHAR,
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  "intawayscore" BIGINT,
  "inthomeht" BIGINT,
  "intawayht" BIGINT,
  "date" TIMESTAMP,
  "hour" VARCHAR,
  "idwinner" DOUBLE,
  "winner" VARCHAR,
  "winordraw" BOOLEAN,
  "underover" DOUBLE,
  "predgoalshome" DOUBLE,
  "predgoalsaway" DOUBLE,
  "advice" VARCHAR,
  "formhome" BIGINT,
  "formaway" BIGINT,
  "atthome" BIGINT,
  "attaway" BIGINT,
  "defhome" BIGINT,
  "defaway" BIGINT,
  "poissonhome" BIGINT,
  "poissonaway" BIGINT,
  "h2hhome" BIGINT,
  "h2haway" BIGINT,
  "goalshome" BIGINT,
  "goalsaway" BIGINT,
  "totalhome" DOUBLE,
  "totalaway" DOUBLE,
  "homeodd" DOUBLE,
  "drawodd" DOUBLE,
  "awayodd" DOUBLE,
  "over05" DOUBLE,
  "over05ht" DOUBLE,
  "under15" DOUBLE,
  "under15ht" DOUBLE
);

Stats Paulista

@kaggle.tiagodatascience_campeonato_paulista_a1.stats_paulista

22.46 KB
358 rows
20 columns


CREATE TABLE stats_paulista (
  "idevent" BIGINT,
  "idteam" BIGINT,
  "strteam" VARCHAR,
  "ishome" BOOLEAN,
  "shots_on_goal" DOUBLE,
  "shots_off_goal" DOUBLE,
  "total_shots" DOUBLE,
  "blocked_shots" DOUBLE,
  "shots_insidebox" DOUBLE,
  "shots_outsidebox" DOUBLE,
  "fouls" DOUBLE,
  "corner_kicks" DOUBLE,
  "offsides" DOUBLE,
  "ball_possession" VARCHAR,
  "yellow_cards" DOUBLE,
  "red_cards" DOUBLE,
  "goalkeeper_saves" DOUBLE,
  "total_passes" DOUBLE,
  "passes_accurate" DOUBLE,
  "passes" VARCHAR
);