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⚽ FIFA World Cup 2022 — Data Analysis

Análisis exploratorio del Mundial Qatar 2022 usando Python y datos oficiales de la FIFA. El proyecto examina el rendimiento de los equipos desde múltiples ángulos: goles, posesión, estilo de juego, y estadísticas avanzadas partido a partido.


📋 Contenido del análisis

🏆 Análisis 1 — Argentina campeón (rendimiento ofensivo)

  • Goles a favor y en contra por partido
  • Evolución del rendimiento a lo largo del torneo
  • Visualización de líneas por instancia (Grupos → Final)

🎮 Análisis 2 — Dominio del juego (posesión)

  • Posesión promedio de Argentina vs rivales en cada partido
  • Comparativa de posesión: Argentina vs el resto del torneo

🛣️ Análisis 3 — Estilo de juego del campeón

  • Distribución de ataques por carril (izquierdo, central, derecho)

📊 Análisis exploratorio general

  • Promedio de goles por partido en Qatar 2022
  • Top 10 equipos por eficiencia ofensiva (goles por partido)
  • Partidos más goleadores del torneo
  • Equipo con más goles totales
  • Anomalías tácticas: Alemania remató 25 veces y perdió; España tuvo 78% de posesión y perdió
  • Top 10 partidos con más remates desde afuera del área
  • Top 10 partidos con más presiones defensivas
  • Top 10 partidos con más pérdidas forzadas (forced turnovers)
  • Partido con más córners / menos córners
  • Partido con más goles combinados (Inglaterra 6 - Irán 2)
  • Equipo con más pases completados en un solo partido (España vs Costa Rica: 1070)

🛠️ Tecnologías utilizadas

Librería Uso
pandas Limpieza y transformación de datos
matplotlib Visualizaciones personalizadas
seaborn Estilo y gráficos estadísticos
numpy Cálculos auxiliares

📁 Estructura del proyecto

worldcup2022-data-analysis/
│
├── data/
│   └── worldcup_2022.csv       # Dataset principal (FIFA)
│
├── notebooks/
│   └── 02_worldcup_2022_integration.ipynb  # Análisis completo
│
├── images/
│   └── (gráficos exportados)
│
├── README.md
└── LICENSE

🚀 Cómo ejecutar

  1. Clonar el repositorio:
git clone https://github.com/facuasudata/worldcup2022-data-analysis.git
cd worldcup2022-data-analysis
  1. Instalar dependencias:
pip install pandas matplotlib seaborn numpy jupyter
  1. Abrir el notebook:
jupyter notebook notebooks/02_worldcup_2022_integration.ipynb

💡 Hallazgos destacados

  • Eficiencia ≠ posesión: España (78% posesión vs Japón) y Alemania (25 remates vs Japón) perdieron, demostrando que dominar el juego no garantiza el resultado.
  • Argentina campeón sin dominar la pelota: en las fases eliminatorias, Argentina tuvo posesión inferior al rival en varios partidos clave (44% vs Países Bajos, 34% vs Croacia).
  • Marruecos: el equipo con más presiones defensivas del torneo, marca del estilo que los llevó a semifinales.
  • España vs Costa Rica: el récord de pases completados del torneo (1070), sin traducirse en dominio de toda la competencia.

📂 Dataset

Los datos corresponden a estadísticas oficiales del Mundial Qatar 2022 (FIFA), incluyendo métricas de posesión, remates, pases, córners, presiones defensivas y pérdidas forzadas para los 64 partidos del torneo.


👤 Autor

facuasuadata
GitHub · Proyecto de análisis de datos deportivos


Proyecto desarrollado con fines educativos y de portfolio.

About

Análisis exploratorio del Mundial Qatar 2022 con Python — goles, posesión, estilo de juego y estadísticas avanzadas

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