Das Hauptproblem der sogenannten Advanced Stats ist dass viele Leute sie nicht verstehen, leider. Und wie mit allem neuen Zeuchs brauchts manchmal ein wenig Zeit, habt keine Angst :-)
Zuerst mal kurz zu Datsyuk4ever, natürlich interessieren Babcock die Statistiken nur am Rande, der ist ja auch Coach und muss während des Spiels situativ und intuitiv entscheiden was für die aktuelle Spielsituation am besten ist. Aber Du kannst sicher sein dass sich fast jeder GM gegenüber seinen Eigentümern rechtfertigen muss wieso er einem 23 jährigen Spieler einen 8 Jahresvertrag über 50 Million USD aushändigen will. Und da ist Scouting, Intuition und Bauchgefühl sicher enorm wichtig, aber wieso auch nicht einen Blick auf die Daten werfen und dann entscheiden?
Ich versuche das mal anhand von ein, zwei Beispielen zu erläutern in der Hoffnung das Skeptiker vielleicht ein wenig mehr Verständnis entwickeln können.
Sagen wir mal wir brauchen einen Topscorer für’s Team. Also gehe ich in die Statistik und schaue mir die Top 20 Goal Scorer der vergangenen Saison an (Achtung: die erste Statistik die wir soeben verwenden). Um nun zu entscheiden ob einer eine einmalige Saison hatte oder ob er die Marke halten kann schauen wir uns zwei weitere Statistiken an: die Anzahl Schüsse pro Spiel und die Shooting Percentage. Sind diese Werte nämlich abnormal hoch dann kommen erste Zweifel, siehe Nyquist Gustav in der vergangenen Saison zum Beispiel. Die Frage wie nachhaltig so eine Saison ist, ist relativ wichtig wenn es um den nächsten Vertrag geht.
Gehen wir nun einen Schritt weiter. Um nämlich Tore zu schiessen braucht es sogenannte Scoring Chances, ohne die wird’s nichts. Da kommen Corsi und Fenwick ins Spiel. CF% heisst nichts anderes dass ein Spieler mehr Torchancen kreiert wenn er auf dem Eis ist als das sein Team „erhält“. Clevere Leute haben herausgefunden dass dies ziemlich gut mit der Puck Posession korreliert. Also kann man sagen dass Teams mit hohen CF% Werten gute Teams sind die viel den Puck in den eigenen Reihen haben, und daher die Wahrscheinlichkeit auf einen Sieg erhöhen. Und das ist wirklich alles was es ist: Korrelationen finden und Wahrscheinlichkeit berechnen um zu verstehen wie man das für den eigenen Vorteil nutzen kann.
Noch was: Der Salary Cap zwingt die Teams die besten Spieler für’s begrenzte Geld zu finden. Und da könnten solche Statistiken helfen Sleepers zu finden.
Aber was weiss ich schon, ich habe ja nie in der NHL gespielt :-)