Cluster Analysis: Digunakan untuk mengelompokkan pemain berdasarkan atribut tertentu, seperti performa atau posisi bermain. Pengelompokan ini dapat digunakan oleh klub untuk membandingkan pemain dengan karakteristik yang mirip dan menentukan apakah nilai pasar mereka sebanding.
Statistik Deskriptif dan Analisis Tren
Rata-rata dan Median: Digunakan untuk menghitung nilai rata-rata atau nilai tengah dari berbagai faktor, seperti gaji, nilai transfer, atau performa pemain. Ini dapat memberikan gambaran umum tentang nilai pasar berdasarkan posisi atau liga tertentu. Distribusi Frekuensi dan Percentiles: Statistik ini bisa menunjukkan seberapa umum atau jarangnya pemain dengan profil tertentu di pasar, yang pada gilirannya memengaruhi nilai pasar mereka. Misalnya, pemain dengan kemampuan mencetak gol yang konsisten dan jarang ada di posisi mereka cenderung dihargai lebih tinggi.
Machine Learning dan Prediksi
Regresi Ridge atau Lasso: Model regresi penalti yang membantu mengurangi overfitting dan membuat prediksi lebih akurat. Teknik ini bisa digunakan untuk memperkirakan nilai pasar pemain di masa mendatang dengan memasukkan banyak variabel performa.
Random Forests dan Gradient Boosting: Algoritma ini digunakan untuk membuat prediksi lebih kompleks berdasarkan variabel-variabel seperti usia, performa, kontrak, dan kesehatan pemain. Algoritma ini menghasilkan model yang dapat digunakan untuk memprediksi nilai transfer pemain di pasar.
Analisis Variabilitas dan Risiko
Analisis Risiko Cedera: Model statistik dapat digunakan untuk menghitung kemungkinan cedera pemain berdasarkan riwayat cederanya. Pemain dengan risiko cedera tinggi mungkin dihargai lebih rendah karena nilai pasar mereka akan terpengaruh jika mereka sering absen.
Monte Carlo Simulation: Teknik ini digunakan untuk mensimulasikan banyak skenario tentang masa depan performa pemain dan memberikan probabilitas berapa nilai pasar yang mungkin terjadi dalam berbagai kondisi.
Analisis Statistik Performa (Expected Goals dan Expected Assists)
Statistik lanjutan seperti Expected Goals (xG) dan Expected Assists (xA) memberikan gambaran yang lebih detail tentang kontribusi pemain di lapangan. xG dan xA adalah metrik yang digunakan untuk memperkirakan berapa banyak gol atau assist yang "seharusnya" diperoleh pemain berdasarkan peluang yang mereka buat atau tembakkan.
