Zpět na domů

Analytika Clubs EA FC: vlastní metriky

Článek popisuje vytvoření analytického systému pro režim Clubs v EA FC bez oficiálního API. Byly zavedeny vlastní metriky jako pXA a Beaten Rate pro hodnocení hráčů. Implementace na Next.js, Prisma a MySQL s automatizací prostřednictvím ChatGPT.

Systém analytiky pro EA FC Clubs: metriky a stack
Advertisement 728x90

Vytvoření analytického systému pro režim Clubs v EA FC: od Excelu k plnohodnotnému webu

V režimu Clubs EA FC (11×11 s reálnými hráči) neexistuje oficiální API pro statistiky. Ruční sběr dat – góly, asistence, přihrávky – vede k tabulkám bez hloubkové analýzy. Takové metriky neumožňují porovnávat hráče, hodnotit jejich přínos pro hru nebo určovat styl hry.

Standardní přístup omezuje porozumění: základní ukazatele odrážejí výsledek, ale ignorují proces vytváření šancí, stabilitu v soubojích a efektivitu pozic pro střely.

Vývoj vlastních metrik

Klíčovým krokem je zavedení metrik, které odpovídají na otázky: efektivita hráče, vliv na tým, role na hřišti.

Google AdInline article slot

pXA: přihrávky na očekávanou gólovou příležitost

pXA měří počet přihrávek potřebných k vytvoření nebezpečné šance.

  • Nízké pXA: hráč rychle dostane míč do hrozivé pozice.
  • Vysoké pXA: mnoho neefektivních přihrávek.

Rozděluje tvůrce šancí od hráčů, kteří přihrávají bez hrozby.

Beaten Rate: frekvence prohraných soubojů

Odráží zranitelnost v 1v1 situacích.

Google AdInline article slot
  • Nízká hodnota: stabilita, zřídka prohrává.
  • Vysoká: slabý v obraně.

Kritické pro obránce a záložníky, kde základní statistika je slepá.

Koeficient nebezpečnosti střely

Hodnotí kvalitu pozic pro střely.

  • Vysoký: výhodné zóny.
  • Nízký: vzdálené nebo neefektivní pokusy.

Rozlišuje střelce s velkým objemem od přesných.

Google AdInline article slot

Kompozitní profily a vizualizace

Metriky se agregují do radarů, hodnocení a srovnání podle herní role. To umožňuje:

  • Rychle hodnotit profil.
  • Porovnávat hráče.
  • Odhalovat silné/slabé stránky.

Aplikace:

  • Výběr hráčů do týmů.
  • Analýza zápasů.
  • Skauting.
  • Automatické reporty.

Metriky jsou jednoduché, praktické a předčí základní statistiku v informační hodnotě.

Fáze realizace

Začátek – Excel reporty a příspěvky na sociálních sítích s interpretací ručních dat. Poptávka po srovnáních potvrdila potřebu nástrojů.

Dále – Yandex DataLens pro agregaci a vizualizaci metrik.

Automatizace s ChatGPT: generování textů, rozborů zápasů (z 1 hodiny na 10 minut), radarů a šablon.

Technická architektura

Plnohodnotný web vytvořen bez zkušeností s vývojem:

Zásobník:

  • Frontend: Next.js
  • Backend: API routes (Next.js)
  • Databáze: MySQL
  • ORM: Prisma
  • Nasazení: Docker + cloud

Tok dat:

  • Sběr → uložení v databázi.
  • Agregace → API.
  • Zobrazení → UI.

Funkce:

  • Profily hráčů/týmů.
  • Rozšířená statistika.
  • Srovnání.
  • Skauting podle stylu.
  • Fantasy liga.

Cesta: od ručních tabulek k automatizované platformě.

Co je důležité

  • Absence EA API nutila spoléhat na ruční zadávání a vlastní metriky.
  • pXA, Beaten Rate a koeficient nebezpečnosti střely poskytují hloubku analýzy.
  • Systém na Next.js + Prisma automatizuje sběr, agregaci a vizualizaci.
  • Praxe: skauting, výběr, reporty – metriky se používají v ligách.
  • Důkaz: projekt realizován solo bez vývojářského pozadí.

— Editorial Team

Advertisement 728x90

Číst dál