射门或射正数常常出现在足球比赛的赛后技术统计中，但它们究竟能多大程度上反映出双方射门机会的优劣呢？假设一场比赛中双方均有10脚射门，那么它们转化为进球的机会相同吗？射门是在禁区外围面对密集防守时的无奈之举，还是门前近在咫尺的绝佳破门机会？显然，仅凭射门或射正数无法给出这个问题的答案。
期望进球（Expected Goals，常简写为ExpG或xG），当下足球数据分析领域中最热门的研究对象之一，提供了一种量化射门机会优劣的途径。
目前关于期望进球（下文简称为xG）的研究正在迅速发展，在很多国外的足球网站或博客中都能看到其身影，同时xG的作用也得到了广泛认可。在此背景下，创冰推出了自己的xG计算方法。本文旨在介绍、解释xG的定义、作用以及我们的计算方法，以供参考。
期望进球的定义
与实际进球不同，期望进球是指我们期望一支球队的射门（抑或某一脚射门或某一名球员的射门）能够转化为多少粒进球的一个可能值。
简言之，这个概念的出现源于每一次射门的价值都是不同的。造成射门价值不同的原因可能有：
射门位置，即射门发生在球场的哪个区域；
射门部位（头球，左脚，右脚，或身体其他部位）；
进攻方式（定位球，阵地进攻，快速反击等）；
助攻类型（射门前一脚传球是直塞，传中，直接任意球，还是反弹球等）；
射门时的比赛状态（平局，领先1球，领先2球，落后1球，落后2球等）；
面对的防守压力（对方防守队员是否在位置上，射门球员有无人盯防等）
…….
我们可以根据以上所提到的这些信息预测出一次射门转化为进球的机会大小，即为每次射门都赋予一个xG值。整场比赛下来，xG高于对手的球队获得了更多或更好的射门机会，更可能赢得比赛。
期望进球的作用
xG是衡量球队表现的有效手段，也是评估球员（尤其进攻球员）的重要指标。和实际进球数相比，由于xG是通过射门数计算出来的，而射门比进球出现得更频繁，故xG的连续性更强，受运气的影响更小。而同射门或射正数相比，xG可以体现前者无法包括的信息（如射门位置，进攻方式等），更加准确全面。
以第一轮上海上港5:1长春亚泰为例，上港18脚射门7脚射正，而亚泰12脚射门同样7脚射正，看起来上港略占上风但优势有限。然而当我们结合射门位置来看时差距就明显得多，上港的大部分射门都在禁区内，且射门角度更正。而亚泰只有2脚射门位于禁区内。
通过计算得出，上港和亚泰该场比赛的xG分别是3.01和0.68，这比射门或射正数更加准确地反映了双方的表现。
（2017中超第一轮 上港VS亚泰射门射正数）
（2017中超第一轮 上港VS亚泰射门点）
期望进球的计算方法
我们采用中超近几个赛季所有比赛的射门数据（不含乌龙球）来计算xG值。球场被划分为若干个子区域，每个区域中进球占射门的比例都被计算出来，剔除异常值之后，将比例近似的区域合并为一个整体，得到下面的xG分区图。最后，根据位置及射门类型等信息，计算出每一次射门的xG值。
（xG区域划分）
值得一提的是，xG是基于整个中超联赛的数据进行计算的，也就是说，xG代表着一支拥有中超平均水平的球队能够在已发生的射门机会下进多少个球。举个例子，如果一支球队一场比赛有10脚射门，xG是3的话，则说明按照中超的平均水平，能利用这10次机会打进3个进球。
据此，我们可以统计一支球队或一名球员在一场比赛或一个赛季中的xG值，并与实际的进球数进行对比，以评价该球队或球员的表现是在联赛平均水平之上还是之下，这部分内容我们留待今日推送的第二篇文章再讲。
最后，我们需要指出，前文所介绍的xG计算方法，其精度和复杂度都仍存在提升空间。事实上，现有的xG模型几乎都无法有效衡量攻方所面对的防守压力，因为出于技术或规则所限，无球球员的位置信息难以获得。但随着数据分析在足球领域中应用的越来越广，相信我们距离问题的解决不会遥远。