À propos

Stat 4 Sport est un site dédié à l’univers des statistiques et de l’analyse de données appliquées au sport. Dans un monde où les performances se mesurent au détail près, les chiffres deviennent un outil essentiel pour comprendre, comparer et anticiper. Que ce soit au football ou dans d’autres disciplines, notre objectif est de rendre les données accessibles et parlantes, aussi bien pour les passionnés que pour les curieux.

Notre vision

Nous croyons que la statistique ne doit pas rester un langage réservé aux experts. Bien interprétées, les données révèlent des tendances, éclairent des choix tactiques et permettent de mieux saisir la dynamique des matchs et des compétitions. Nous souhaitons mettre en avant des analyses claires, visuelles et pédagogiques pour que chacun puisse découvrir l’impact des chiffres sur le jeu.

Nos objectifs

. Décoder la performance : mettre en lumière les forces et faiblesses des joueurs et équipes grâce à des indicateurs pertinents.

. Rendre les statistiques accessibles : proposer des présentations simples et visuelles pour que chacun comprenne l’essentiel sans jargon technique.

. Allier passion et précision : offrir un contenu à la fois rigoureux et agréable à lire, au service de tous les amateurs de sport.

. Ouvrir de nouvelles perspectives : montrer comment la donnée peut enrichir l’expérience des spectateurs, nourrir les discussions et inspirer les passionnés.

Notre méthodologie

Ce projet a pour objectif de présenter une analyse statistique complète du championnat de Ligue 1 à travers des indicateurs avancés (xG, xA, xGot, etc.).
Il s’inscrit dans une démarche personnelle de valorisation de mes compétences en data analyse appliquée au sport, et vise à démontrer la capacité à collecter, structurer et visualiser des données complexes.

Les données utilisées proviennent du site FBref, reconnu pour la fiabilité et la richesse de ses statistiques footballistiques.
Elles ont été récupérées par web scraping, avant d’être nettoyées, normalisées et restructurées afin d’obtenir une base exploitable et cohérente.
Chaque variable — plus de 200 au total — a été étudiée pour en comprendre la signification, la granularité et la pertinence analytique.
Une sélection rigoureuse a ensuite été effectuée pour retenir les indicateurs les plus représentatifs du jeu : efficacité offensive, création d’occasions, performance défensive, contribution des gardiens et métriques avancées issues des modèles de probabilité (xG, xA…).

L’ensemble du traitement (scraping, nettoyage, transformation, analyse) a été réalisé en Python.

Cette méthodologie reflète une approche structurée et reproductible, alliant compétences techniques, compréhension du jeu et souci de vulgarisation statistique.