物以稀為貴，足球比賽之所以能成為世界第一運動，無外乎是進球-這一決定比賽勝負的最關鍵因素具有獨特的魅力。正因為如此，最能完成進球的前鋒往往更能受到外界的關注，在現代足球的百年曆史中，大多數能夠留下絢麗筆畫的也是鋒線球員。而對於一支球隊來說，為了取得進球、贏得比賽的勝利，他們也會在比賽中將更多的資源傾斜給尋找射門機會能力更強的球員，因為只有能夠創造出足夠多的射門機會，才能形成更多的進球。
在當今足壇現役所有前鋒中，葡萄牙球星C羅無疑是場均創造射門機會最多的球員，他也是能夠將射門平穩轉化為進球最出色的球員之一。在歐洲聯賽休戰前，C羅完成了自己職業生涯的第1000場比賽，成為千場俱樂部的第26名成員，在他之前的鋒線球員中，只有勞爾和吉格斯完成了這一成就。
射門是進球的基礎，足球運動進球很困難
在所有知名的同類型球類運動中，足球比賽的進球率無疑是最低的。梅西可以連過數名防守球員最後推射破門，C羅可以在禁區外30米爆射入網，但這些憑藉一己之力簡化足球戰術的世界波並不會常有，大多數進球都要花費很多的努力，而每一個進球都有可能改變比賽的結果，也正因為足球比賽的低進球率，使得足球成為世界第一運動。
從最直觀的柱狀圖可以看出，足球的場均進球數遠低於美式足球、橄欖球、籃球和冰球，不僅如此，足球比賽的場均射門次數也是最低的，冰球場均射門次數可以達到30次左右，而本賽季五大聯賽98支參賽球隊有63支場均射門次數不足13次。雖然為了增強足球比賽的觀賞性，國際足聯多次修改足球比賽的規則鼓勵進攻，但依然難以長期改變足球比賽低進球的本質。
上圖是從1950年到2015年足球比賽場均進球數的統計圖，每個點代表當年度的所有比賽平均進球，曲線代表進球數量演化趨勢，從圖中的時間節點可以發現，在二戰後隨著歐洲國家越來越深的介入足球運動，足球比賽中的進球數逐漸減少，這裡最重要的時間節點為1966年世界盃，在那屆盃賽上，首次使用442陣型的英格蘭隊讓此前稱霸世界足壇的巴西隊陷入了長期的風格迷茫期。
泊松分佈是是統計與概率學裡常見到的離散概率分佈，在足球水平較高的地方，它也被經常用於賽後技術統計中，在一系列的複雜公式中，λ為事件出現的期望值。在上圖的統計中，可以很直觀的看出足球比賽的場均進球數接近於2.71個，並且在很長一段時間裡，這個數值都會被神奇的保持，所以為了能夠在個別的場次中突破2.71的定值，就需要極限增加射門次數，以量變達到質變。
在過去的十多年時間裡，C羅場均能夠完成6.56次射門，送出1.73次關鍵傳球，這意味著他可以在一場比賽中創造接近於8.3次的射門機會，這個數據也超越梅西的場均4.9次射門和2.3次關鍵傳球，成為五大聯賽最“危險”的球員。C羅和梅西一樣，能夠為球隊貢獻長期穩定的進攻輸出，這也是他們能夠長期稱霸足壇的重要因素，兩位自帶1:0屬性的球員在足球比賽進球均值2.73的鐵律下，無疑為球隊獲勝增添了重要砝碼。
射轉率低意味著能力不行？不要上了傳統數據的當
射轉率在過去一段時間內一直被認為是衡量一名前鋒射術優秀與否的重要數據，同樣的射門次數，進球數高者自然而然比進球數低者更加優秀。本賽季C羅射門130次，收穫21粒進球，射轉率為16.2%，低於很多禁區捕獵者。
分析一名前鋒的射門要從多方面考量，而場上活動範圍則是最重要的衡量能力的指標，如果一名前鋒的核心活動範圍在大禁區附近，那他就類似於伊卡爾迪、約維奇這樣的單純吃餅型球員，一旦球隊進攻組織乏力、這類球員往往會隱身。
而從C羅多個賽季的場上熱點圖可以發現，他的活動區域更多在左邊路和肋部區域，活動重心也基本在大禁區外，場上位置更像是一名左邊鋒，位置的後傾、側向面對球門也使他的射門點比正面于禁區活動的球員更遠、難度更大。
到了尤文圖斯，中場的乏力使得C羅在比賽中更多的參與到了球隊的進攻組織中去。
結合C羅近十年的進攻數據以及組織數據，可以發現在加盟尤文圖斯後，他的場均傳球次數逐賽季增加，位置的靠後也提升了他的傳球成功率，但相對應的是，C羅的射門次數出現了一定程度的下滑，禁區內觸球次數也下降到職業生涯的新低-場均不足10次，本賽季尤文的場均關鍵傳球為12.9次，低於17/18賽季皇馬的14.5次，由此可見尤文圖斯對於C羅的支持有限。
相較硬數據射轉率，xG更為科學
射轉率是一個過於粗暴的硬數據，它簡單的將射門次數與進球聯繫起來，忽略了影響射門質量的諸如傳球質量、射門角度、射門距離、防守球員緊逼程度、射門方式、是否逆足等多重因素。舉個例子，阿根廷球星伊卡爾迪在本賽季的法甲射轉率高達33.3%，在意甲征戰時最好也能達到28.7%，但卻少有豪門願意用重金引入他，這就是看起來很美的禁區獵手的尷尬之處，同樣皇馬本賽季引進的約維奇也存在同樣的問題。
xG的比值要比真實比分更準確反映比賽雙方的實力和表現，而對於個體球員來說，在比賽中所獲得xG越高一方面說明球隊中場創造能力強，另一方面也說明他個人具備尋找機會的能力；而如果一名球員在xG極低的情況下收穫進球，就意味著球員具備在困難情況下射門得分的能力。
上圖是一次xG值0.01的射門，這次0.01的射門在xG的統計模型中意味著幾乎很難破門得分，但卻最終收穫了進球，如果用傳統的射轉率來統計，並不能說明本次射門的難度。
而在這次進攻中，切爾西的佩德羅接後場隊友長傳獲得一次單刀的機會，在射門瞬間他直面門將、角度合適、射門距離合適、也沒有防守球員干擾，這次射門的xG值高達0.35，但他卻未能打進，浪費了一次絕佳的機會。如果用射轉率來統計，就是簡單的1次射門未進球。
上圖是近5個賽季意甲聯賽鋒線球員每90分鐘xG值排行榜，在這個榜單中19/20賽季的C羅排名第三，xG值為0.74，這似乎是個不錯的成績，也顯示不出他的射門有多大難度。
如果考慮到C羅在本賽季單場5.9次的射門，就可以算出他每次射門的xG值僅為0.125。
第二名的因莫比萊xG值為0.77，但他本賽季在拉齊奧單場射門次數為3.9次，由此得出因莫比萊單次射門的xG值為0.197，可見拉齊奧的中場為他創造了更好的射門機會。
同樣的，梅西在這項數據上表現也不佳，本賽季他每90分鐘xG值為0.54，射門次數為4.9次，單次射門xG值僅為0.11，同樣飽受中場支持力度不夠的困擾，但他依然可以收穫西甲最高的19粒進球。可見，真正優秀的鋒線球員在中場支持有限的情況下，伊然可以通過個人能力創造更多的射門機會幫助球隊打破進球瓶頸。
結語
足球是一項團隊運動，球員的表現不能僅通過簡單的硬數據去斷定，世界足壇也有很多球員在更換球隊後出現硬數據嚴重下滑的現象。所以鋒線球員的表現是否出色，不但與他自身能力有關，也和球隊能夠為他提供多大的支持有關，頂級球星可以通過個人能力射門為球隊增加射門機會，而能力較弱的前鋒如果在一箇中場優秀的團隊中也能刷出頂星數據，但這兩者背後的本質還是有很大不同的。
