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Per quasi tutti i modelli xG in circolazione, due tiri effettuati in maniera molto differente hanno più o meno lo stesso...
09/05/2026

Per quasi tutti i modelli xG in circolazione, due tiri effettuati in maniera molto differente hanno più o meno lo stesso valore.

Ma è davvero così?
Una rovesciata acrobatica con tre difensori intorno.

Un destro piazzato dalla stessa identica posizione del campo.
Chi fa anlisi dati sportiva ed ha guardato l'azione sa che non è così.
L'xG tradizionale lavora con coordinate: vede dove sono i giocatori, non come sono.
Non distingue tra un attaccante bilanciato e uno in caduta, tra un portiere fermo e uno già in tuffo dalla parte sbagliata.

Un paper presentato al CVPR 2025 (Xu et al., KTH Royal Institute of Technology) prova a chiudere questo punto cieco con Skor-xG: il primo modello che integra scheletri 3D dei giocatori nella stima della probabilità di gol.

Per ogni tiro ricostruisce la postura di tutti i corpi coinvolti e la dà in pasto a una graph neural network.

Gli altri modelli, non vedendo il corpo, sovrastimano l'occasione di parecchio.
Il calcio in 2D ha avuto quindici anni di vantaggio.
Quello in 3D inizia adesso.

Scopri di più nel nostro approfondimento:

https://www.star-consulting.it/post/skor-xg-la-postura-del-corpo

C'è una domanda che chi lavora con i dati nel calcio dovrebbe porsi più spesso: la metrica con cui descriviamo come è an...
29/04/2026

C'è una domanda che chi lavora con i dati nel calcio dovrebbe porsi più spesso: la metrica con cui descriviamo come è andata una partita è davvero la stessa con cui dovremmo prevedere come andrà la prossima?

L'intuito dice di sì. I numeri dicono di no.
Uno studio appena pubblicato su Frontiers in Sports and Active Living (Forcher et al., novembre 2025) ha messo xG ed EPV in competizione diretta su tre stagioni di Bundesliga e 306 partite di test.
Il risultato è netto.

Per descrivere la partita appena giocata vince l'xG: accuracy 65,6% contro 59,6%. Per prevedere la prossima partita la classifica si capovolge: l'EPV sale al 58,3%, l'xG si ferma al 55,6%.

La spiegazione è semplice.
L'xG vede solo i tiri.

L'EPV vede tutto il possesso, anche le azioni pericolose che non finiscono in conclusione. Quando il compito è raccontare il passato, i tiri bastano.
Quando il compito è prevedere il futuro, serve molto di più.

Usare la metrica giusta nel momento sbagliato è un errore sistematico, non una semplificazione accettabile.

Scopri di più su:

https://www.star-consulting.it/post/xg-epv-non-sono-intercambiabili

C'è un'idea che diamo per scontata in ogni modello xG: che i tiri siano eventi indipendenti. Si sommano i valori xG di u...
25/04/2026

C'è un'idea che diamo per scontata in ogni modello xG: che i tiri siano eventi indipendenti.
Si sommano i valori xG di un'azione e si ottiene la sua pericolosità.
Peccato che, nella realtà, le cose non funzionino così.

In un singolo possesso si può segnare al massimo un gol.
Se un attaccante tira tre volte da 0,4 xG ciascuno — una parata, una ribattuta, un tiro a lato — il modello somma 1,2 xG.
Ma quell'azione poteva produrre un solo gol, non più di uno.
Non è un dettaglio statistico: è un errore strutturale che si trascina in tutto ciò che costruiamo sopra l'xG.

Un recente paper della Wharton School (arXiv 2512.00203, novembre 2025) propone una soluzione: xG+, un modello che separa due cose oggi confuse insieme — la probabilità che un tiro avvenga e quella che sia gol.

Il risultato è interessante: la qualità di un attaccante misurata con xG+ resta più stabile da una stagione all'altra.

Trovi l'approfondimento su:
https://www.star-consulting.it/post/il-limite-che-l-xg-ignora

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Ogni volta che inserisci un tiro da 30 metri nel tuo dataset, stai aggiungendo rumore.Ogni volta che leggi l'xG di una s...
16/04/2026

Ogni volta che inserisci un tiro da 30 metri nel tuo dataset, stai aggiungendo rumore.

Ogni volta che leggi l'xG di una squadra senza chiederti da dove arrivano quei tiri, stai perdendo un'informazione fondamentale.

Il Long-Shot Problem è uno dei bias più documentati — e meno discussi — dell'analisi xG moderna.

I modelli tendono a sovrastimare la pericolosità dei tiri da fuori area, gonfiando l'xG delle squadre meno competitive e distorcendo qualsiasi valutazione costruita sopra.
In Premier League 2024/25, i tiri da fuori area convertono al 4,2% contro il 14,7% di quelli dall'interno.

Eppure la maggior parte dei modelli non distingue abbastanza tra i due.

Nel tuo processo di analisi, segmenti i tiri per zona prima di leggere l'xG cumulativo di un giocatore o di una squadra?

Il nostro approfondimento completo è su star-consulting.it 🔗

https://www.star-consulting.it/post/il-long-shot-problem-modelli-xg

IL PORTIERE MIGLIORE DELLA STAGIONE? I DATI DICONO UNA COSA DIVERSA DA QUELLO CHE PENSI.I clean sheet fanno classifica. ...
12/04/2026

IL PORTIERE MIGLIORE DELLA STAGIONE?
I DATI DICONO UNA COSA DIVERSA DA QUELLO CHE PENSI.

I clean sheet fanno classifica.

Le parate spettacolari finiscono in highlight.
Ma nessuno di questi numeri ti dice davvero quanto vale un portiere.
Il PSxG — Post-Shot Expected Goals — fa esattamente questo: misura la probabilità che un tiro entri in porta dopo che è stato calciato, tenendo conto di traiettoria, angolo di impatto e posizione nell'area della porta.

La differenza con i gol realmente subìti (PSxG+/-) è la metrica più onesta che abbiamo oggi per valutare un numero uno al netto del sistema difensivo che lo circonda.
Un portiere con PSxG+/- positivo su due stagioni non ha avuto fortuna.
Ha una skill reale.

Quanti tiri subìti ritieni necessari perché il PSxG+/- di un portiere diventi statisticamente affidabile?

Il nostro approfondimento completo è su star-consulting.it 🔗
https://www.star-consulting.it/post/psxg-quando-l-xg-non-basta-il-portiere

I FINISHER ESISTONO DAVVERO? O STIAMO SOLO LEGGENDO MALE I DATI?Ogni stagione, qualcuno "esplode": segna il doppio di qu...
04/04/2026

I FINISHER ESISTONO DAVVERO?
O STIAMO SOLO LEGGENDO MALE I DATI?
Ogni stagione, qualcuno "esplode": segna il doppio di quello che l'xG gli assegna, viene etichettato come bomber letale, e il mercato adegua le sue quotazioni di conseguenza.

Ma quanta parte di quella overperformance è skill reale — e quanta è semplicemente varianza destinata a correggersi?

La ricerca accademica degli ultimi due anni risponde in modo netto: il GAX (Goals Above Expected) è una metrica instabile, e la maggior parte degli attaccanti non accumula mai abbastanza tiri in una stagione per rendere quel dato statisticamente affidabile.
👉 Se un attaccante sovraperforma l'xG per tre stagioni consecutive su alti volumi di tiro, stai guardando una skill. Se lo fa in mezza stagione su 20 tiri, stai guardando rumore.

🔍 Nel tuo processo di valutazione, distingui il tipo di tiro quando analizzi l'efficienza di un finalizzatore — colpi di testa, tiri a botta sicura, conclusioni da fuori area?

🔍 Quante stagioni di dati ritieni necessarie prima di fidarti davvero di un GAX positivo?

Il nostro nuovo approfondimento smonta alcune certezze e offre una lettura più onesta della metrica:

https://www.star-consulting.it/post/finisher-xg-la-scienza-del-gol







Nelle pipeline attuali l’organizzazione misura davvero la qualità esecutiva del tiro, o si limita a variabili “geometric...
28/03/2026

Nelle pipeline attuali l’organizzazione misura davvero la qualità esecutiva del tiro, o si limita a variabili “geometriche”?

Nel calcio moderno, lo xG basato su event data e tracking 2D descrive bene “dove” nasce un tiro, ma spesso non riesce a misurare “come” viene eseguito.

È qui che nascono skeleton/pose e tracking 3D: keypoint del corpo, angoli articolari, orientamento del busto, appoggi e postura del portiere aggiungono informazione biomeccanica che può rendere i modelli probabilistici più aderenti alla realtà del gesto.

L’idea è già stata esplorata in lavori recenti che integrano skeleton 3D per stimare lo xG e in dataset orientati alla comprensione 3D della scena da broadcast replay, aprendo a feature più ricche su distanze reali, profondità e traiettorie.

L’eventuale incremento di accuratezza viene verificato con metriche probabilistiche e calibrazione, oppure ci si ferma a confronti superficiali di performance?

Scopri di più su:
https://www.star-consulting.it/post/data-skeleton-pose-e-tracking-3d

L’organizzazione dispone di criteri condivisi per qualificare i lead e governare il passaggio marketing→sales, oppure le...
19/03/2026

L’organizzazione dispone di criteri condivisi per qualificare i lead e governare il passaggio marketing→sales, oppure le priorità cambiano in base a valutazioni non standardizzate?

Nel gaming sportivo, Sales & Marketing diventa una leva strategica quando marketing e vendite operano come un unico sistema, guidato dai dati.

CRM e matrici di lead scoring permettono di trasformare contatti e interazioni in priorità operative replicabili, migliorare la tracciabilità del funnel e ridurre la dispersione decisionale tra team.

L’integrazione con l’analisi dati sportiva consente inoltre segmentazioni più pertinenti, comunicazioni più coerenti con il contesto e misurazioni più difendibili nel tempo.

Scopri di più su:
https://www.star-consulting.it/post/sales-marketing-nel-gaming-sportivo

Esiste un sistema di controllo qualità continuo con KPI coerenti, escalation e tracciabilità delle non conformità, in gr...
13/03/2026

Esiste un sistema di controllo qualità continuo con KPI coerenti, escalation e tracciabilità delle non conformità, in grado di preservare il brand mentre la rete cresce?

La crescita della rete retail nei mercati sportivi regolamentati è sostenibile solo se supportata da una governance commerciale e qualitativa strutturata.

Standard operativi omogenei, criteri di selezione degli asset, onboarding disciplinato e controllo qualità continuo sono leve che rendono la rete comparabile, misurabile e difendibile nel tempo, riducendo il rischio operativo e reputazionale legato all’espansione territoriale.

I criteri di selezione e onboarding degli asset sono definiti con responsabilità chiare e soglie di accettazione, o vengono corretti solo ex-post?

Scopri di più su:
https://www.star-consulting.it/post/governance-mercati-sportivi

Nei mercati sportivi regolamentati, la compliance è un tema di modello operativo: tradurre regole, policy e requisiti di...
04/03/2026

Nei mercati sportivi regolamentati, la compliance è un tema di modello operativo: tradurre regole, policy e requisiti di licenza in processi concreti, controlli interni, responsabilità chiare e tracciabilità delle decisioni.

L’approccio più maturo parte dallo studio della regolamentazione del mercato e dall’assessment dei processi aziendali, fino all’adeguamento delle procedure anche in caso di ingresso in nuove giurisdizioni.

Le iniziative commerciali vengono validate con un processo di review strutturato e periodico?

In contesti internazionali, la direzione è sempre più “processo-centrica”: programmi strutturati, formazione, verifiche e controlli che dimostrino efficacia nel tempo; attenzione specifica anche a advertising e marketing responsabile; presìdi di integrity basati su monitoraggio e rilevazione di pattern sospetti.

L’organizzazione dispone di un sistema di controlli interni che consenta di dimostrare, con evidenze, l’aderenza alle regole nel quotidiano?

Ne parliamo nel nostro approfondimento:
https://www.star-consulting.it/post/compliance-nei-mercati-sportivi-regolamentati

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