物以稀为贵，足球比赛之所以能成为世界第一运动，无外乎是进球-这一决定比赛胜负的最关键因素具有独特的魅力。正因为如此，最能完成进球的前锋往往更能受到外界的关注，在现代足球的百年历史中，大多数能够留下绚丽笔画的也是锋线球员。而对于一支球队来说，为了取得进球、赢得比赛的胜利，他们也会在比赛中将更多的资源倾斜给寻找射门机会能力更强的球员，因为只有能够创造出足够多的射门机会，才能形成更多的进球。
在当今足坛现役所有前锋中，葡萄牙球星C罗无疑是场均创造射门机会最多的球员，他也是能够将射门平稳转化为进球最出色的球员之一。在欧洲联赛休战前，C罗完成了自己职业生涯的第1000场比赛，成为千场俱乐部的第26名成员，在他之前的锋线球员中，只有劳尔和吉格斯完成了这一成就。
射门是进球的基础，足球运动进球很困难
在所有知名的同类型球类运动中，足球比赛的进球率无疑是最低的。梅西可以连过数名防守球员最后推射破门，C罗可以在禁区外30米爆射入网，但这些凭借一己之力简化足球战术的世界波并不会常有，大多数进球都要花费很多的努力，而每一个进球都有可能改变比赛的结果，也正因为足球比赛的低进球率，使得足球成为世界第一运动。
从最直观的柱状图可以看出，足球的场均进球数远低于美式足球、橄榄球、篮球和冰球，不仅如此，足球比赛的场均射门次数也是最低的，冰球场均射门次数可以达到30次左右，而本赛季五大联赛98支参赛球队有63支场均射门次数不足13次。虽然为了增强足球比赛的观赏性，国际足联多次修改足球比赛的规则鼓励进攻，但依然难以长期改变足球比赛低进球的本质。
上图是从1950年到2015年足球比赛场均进球数的统计图，每个点代表当年度的所有比赛平均进球，曲线代表进球数量演化趋势，从图中的时间节点可以发现，在二战后随着欧洲国家越来越深的介入足球运动，足球比赛中的进球数逐渐减少，这里最重要的时间节点为1966年世界杯，在那届杯赛上，首次使用442阵型的英格兰队让此前称霸世界足坛的巴西队陷入了长期的风格迷茫期。
泊松分布是是统计与概率学里常见到的离散概率分布，在足球水平较高的地方，它也被经常用于赛后技术统计中，在一系列的复杂公式中，λ为事件出现的期望值。在上图的统计中，可以很直观的看出足球比赛的场均进球数接近于2.71个，并且在很长一段时间里，这个数值都会被神奇的保持，所以为了能够在个别的场次中突破2.71的定值，就需要极限增加射门次数，以量变达到质变。
在过去的十多年时间里，C罗场均能够完成6.56次射门，送出1.73次关键传球，这意味着他可以在一场比赛中创造接近于8.3次的射门机会，这个数据也超越梅西的场均4.9次射门和2.3次关键传球，成为五大联赛最“危险”的球员。C罗和梅西一样，能够为球队贡献长期稳定的进攻输出，这也是他们能够长期称霸足坛的重要因素，两位自带1:0属性的球员在足球比赛进球均值2.73的铁律下，无疑为球队获胜增添了重要砝码。
射转率低意味着能力不行？不要上了传统数据的当
射转率在过去一段时间内一直被认为是衡量一名前锋射术优秀与否的重要数据，同样的射门次数，进球数高者自然而然比进球数低者更加优秀。本赛季C罗射门130次，收获21粒进球，射转率为16.2%，低于很多禁区捕猎者。
分析一名前锋的射门要从多方面考量，而场上活动范围则是最重要的衡量能力的指标，如果一名前锋的核心活动范围在大禁区附近，那他就类似于伊卡尔迪、约维奇这样的单纯吃饼型球员，一旦球队进攻组织乏力、这类球员往往会隐身。
而从C罗多个赛季的场上热点图可以发现，他的活动区域更多在左边路和肋部区域，活动重心也基本在大禁区外，场上位置更像是一名左边锋，位置的后倾、侧向面对球门也使他的射门点比正面于禁区活动的球员更远、难度更大。
到了尤文图斯，中场的乏力使得C罗在比赛中更多的参与到了球队的进攻组织中去。
结合C罗近十年的进攻数据以及组织数据，可以发现在加盟尤文图斯后，他的场均传球次数逐赛季增加，位置的靠后也提升了他的传球成功率，但相对应的是，C罗的射门次数出现了一定程度的下滑，禁区内触球次数也下降到职业生涯的新低-场均不足10次，本赛季尤文的场均关键传球为12.9次，低于17/18赛季皇马的14.5次，由此可见尤文图斯对于C罗的支持有限。
相较硬数据射转率，xG更为科学
射转率是一个过于粗暴的硬数据，它简单的将射门次数与进球联系起来，忽略了影响射门质量的诸如传球质量、射门角度、射门距离、防守球员紧逼程度、射门方式、是否逆足等多重因素。举个例子，阿根廷球星伊卡尔迪在本赛季的法甲射转率高达33.3%，在意甲征战时最好也能达到28.7%，但却少有豪门愿意用重金引入他，这就是看起来很美的禁区猎手的尴尬之处，同样皇马本赛季引进的约维奇也存在同样的问题。
xG的比值要比真实比分更准确反映比赛双方的实力和表现，而对于个体球员来说，在比赛中所获得xG越高一方面说明球队中场创造能力强，另一方面也说明他个人具备寻找机会的能力；而如果一名球员在xG极低的情况下收获进球，就意味着球员具备在困难情况下射门得分的能力。
上图是一次xG值0.01的射门，这次0.01的射门在xG的统计模型中意味着几乎很难破门得分，但却最终收获了进球，如果用传统的射转率来统计，并不能说明本次射门的难度。
而在这次进攻中，切尔西的佩德罗接后场队友长传获得一次单刀的机会，在射门瞬间他直面门将、角度合适、射门距离合适、也没有防守球员干扰，这次射门的xG值高达0.35，但他却未能打进，浪费了一次绝佳的机会。如果用射转率来统计，就是简单的1次射门未进球。
上图是近5个赛季意甲联赛锋线球员每90分钟xG值排行榜，在这个榜单中19/20赛季的C罗排名第三，xG值为0.74，这似乎是个不错的成绩，也显示不出他的射门有多大难度。
如果考虑到C罗在本赛季单场5.9次的射门，就可以算出他每次射门的xG值仅为0.125。
第二名的因莫比莱xG值为0.77，但他本赛季在拉齐奥单场射门次数为3.9次，由此得出因莫比莱单次射门的xG值为0.197，可见拉齐奥的中场为他创造了更好的射门机会。
同样的，梅西在这项数据上表现也不佳，本赛季他每90分钟xG值为0.54，射门次数为4.9次，单次射门xG值仅为0.11，同样饱受中场支持力度不够的困扰，但他依然可以收获西甲最高的19粒进球。可见，真正优秀的锋线球员在中场支持有限的情况下，伊然可以通过个人能力创造更多的射门机会帮助球队打破进球瓶颈。
结语
足球是一项团队运动，球员的表现不能仅通过简单的硬数据去断定，世界足坛也有很多球员在更换球队后出现硬数据严重下滑的现象。所以锋线球员的表现是否出色，不但与他自身能力有关，也和球队能够为他提供多大的支持有关，顶级球星可以通过个人能力射门为球队增加射门机会，而能力较弱的前锋如果在一个中场优秀的团队中也能刷出顶星数据，但这两者背后的本质还是有很大不同的。
