守门员效率 ( ) 基于扑救概率 ( )，源自进球概率 ( ) 模型，表示射门被扑救的概率。 每次射门都会根据球的轨迹、与前锋的距离、球与球门的角度以及守门员的精确位置进行单独分析。 该数据与当前和最近德甲赛季的约 20,000 次射门进行了比较。 在此基础上，实时计算守门员扑救成功的概率。 守门员效率是个人数值的累积：如果守门员在一定时间内成功扑救次数超过累计射门扑救概率值，则该守门员具有正守门员效率。

控球时间精确到十分之一秒，衡量球队在丢球后重新获得控球权的速度。 该算法会自动跟踪哪支球队拥有控球权，当一支球队失去控球权时，它会测量他们重新获得控球权所需的时间。 赢球时间必须结合球队策略和比赛阶段来看待。 例如，有些球队试图尽快夺回球权，而另一些球队则让对手控球并等待反击的机会。 比赛剩余时间和比分也会影响球队是紧逼还是撤退。

自 2020 年初以来，德国足球联盟和亚马逊云技术在多个项目上进行了合作德甲球队分析，包括数据分析的使用。 这些合作实时处理数据以创建创新的统计数据，从而产生了由亚马逊云技术提供支持的德甲直播。 它们帮助观众更好地了解球队的表现和比赛策略，并更深入地了解他们最喜欢的球员。 在电视转播期间，德甲联赛结果以屏幕图形的形式呈现德甲球队分析，也可以通过德甲平台、频道和德甲应用程序获取。 德甲联赛在国际足联 211 个成员国中的 200 多个国家进行电视转播。

德国足球联盟使用亚马逊云技术的分析和机器学习工具以及计算、存储、数据库和无服务器服务来实时收集和分析每场比赛的 360 万个数据点，从而生成德甲联赛结果。 在一项针对国际德甲球迷的在线调查中，91% 的人表示这些先进的统计数据为他们的德甲体验增添了价值和乐趣。

这两场全新的“德甲比赛”上线后，亚马逊云技术支持的“德甲比赛”总数已达到14场，为全球数百万德甲球迷提供了一套全面、实时的高级分析。 除了这两项新统计数据外，德甲统计数据还包括压力管理、胜率、定位球、技能排名、最受压制的球员、进攻区域、平均位置变化、射门效率、传球概况、速度提示、平均位置和进球概率。 有关这些统计数据的信息可以在亚马逊云技术德甲网站上找到。

除了德甲之外，亚马逊云技术还与全球领先的体育组织（包括 F1、NFL Next Gen Stats 和 NHL Edge IQ 等）合作德甲球队分析，利用亚马逊云技术无与伦比的云计算技术生成先进的统计见解。 3月30日，北美国家冰球联盟（NHL）在西雅图“气候承诺竞技场”举办NHL技术展示会。 在会议上，他们预览了由亚马逊云技术支持的“机会分析”( ) 工具。 这是第四种类型的高级分析，由 NHL 与 Cloud 合作开发，是 NHL EDGE IQ 的一部分，旨在让球迷更深入地了解球员在冰上的动作。

“机会分析”是一种由亚马逊云技术支持的新分析方法。 它使用机器学习模型来分析数百万历史和实时数据，向球迷展示某个球在出手那一刻得分有多么困难。 该模型首先实时观察冰面上存在的数十种因素的影响，如射门位置、冰球动作、守门员站位、冰球运动和站位等。 机会分析评估构成射门的解释因素，提供高、中或低的排名，其中“高”表示射门最有可能得分。 “机会分析”可以帮助球迷根据球员在出手时对投篮的评估，更细致地了解球员为何投失或得分。