Dossiê Pro Analytics ·
Campeonato Alemão (Bundesliga) · 2025-2026· v3.2
Dortmund
34 jogos
Méd 26,2 anos
53,3% posse
27 usados
Campeonato Alemão (Bundesliga)
Construção Posicional
Gols
69
xG 55,6 · G−xG +13,5
#3 / 18
xG + xA
85,2
xA 29,6 · A−xA +21,4
#6 ofensiva
Gols Sofridos
34
xGA 39,2 · GS−xGA -5,2
#2 defesa
Saldo Esperado
+16,4
xG − xGA · Real: +35
xPoints ⚡
57,9
Real: 73 · Diff +15,2
#4 esperado
EDC ⚡
57
Eficiência Defensiva
#1 EDC
Clean Sheets
15
44,1% · Save 75,2%
Clínico nas Finais
Criação Acima do xA
Defesa Sólida
Favorito ao Título
Muitos Clean Sheets
Alta Conversão
Sorte Acima da Média
Análise de Desempenho do Dortmund na Temporada 2026
Acompanhe as estatísticas completas e números do Dortmund na atual temporada do Campeonato Alemão (Bundesliga).
Até o momento, a equipe disputou 34 jogos, marcou 69 gols e sofreu 34.
O saldo de gols esperado (xG) é de +16,4, indicando uma performance ofensiva dominante.
O time-base tem uma média de idade de 26,2 anos e o estilo de jogo predominante da equipe é o Construção Posicional.
xG Total ⚡
55,6
1,63/90 · npxG 48,5
#6
xA (proxy) ⚡
29,6
0,87/90 · A−xA +21,4
#4
xPoints ⚡
57,9
1,70/jogo
Diff +15,2
xGA Total ⚡
39,2
1,15/90
#2 solidez
EDC ⚡
57/100
Defesa composta
#1
Pressing
22,9
Liga méd 23,3
/jogo
Assinatura Tática
Percentis vs 18 times · 8 dimensões
RADAR
Perfil Tático e Identidade de Jogo
8 arquétipos detectados via score multivariado
v3.2
Construção Posicional★ Principal
Posse paciente, criação trabalhada
100%
Time de Transição
Vertical, eficiente em situação aberta
70%
Bloco Baixo Sólido
Defesa compacta, sai jogando longo
70%
Pressing Alto
Pressiona alto, recupera bola adiantado
69%
Contra-Ataque Letal
Cede posse e finaliza com eficiência
50%
Time Caótico
Alta variância, desempenho instável
40%
Posse Dominante
Controla jogo via posse e construção
26%
Ataque Direto
Bolas longas, cruzamentos, jogo aéreo
0%
Estilo de Jogo
5 dimensões vs liga
Análise Tática e Scouting Report
Análise textual + Alert de Regressão (xPTS) · v3.2
AI
Identidade dominante: Construção Posicional. Traços secundários de Time de Transição.
Estilo equilibrado (53.3% de posse), com transição e organização entre as fases de jogo sem dependência excessiva da posse.
Em 34 jogos, gerou 55.5 xG (1.63/90) e marcou 69 gols — acima do esperado (G−xG = +13,5).
Em criatividade: 29.6 xA com 51 assistências reais (A−xA = +21,4). Envolvimento ofensivo total: xG+xA = 85.2 (#6 na liga).
Defensivamente: 39.2 xGA (defesa acima do esperado: GS−xGA = -5,2). EDC (Eficiência Defensiva Composta): 56.9/100. Save%: 75.2%.
xPoints (xPTS): o time deveria ter 57.9 pontos com base em xG/xGA (Poisson bivariada). Pontos reais: 73.1. Diferencial: +15,2. ⚠️ Alerta de regressão à média: pontuação acima do sustentável — tendência de queda.
Saldo esperado positivo de +16,4 xG a favor — um dos times mais dominantes desta Campeonato Alemão (Bundesliga).
🎯 Pontos fortes vs liga: Clean Sheets (+109%) · EDC (+30%) · Gols (+28%).
⚠️ Pontos a melhorar: Interceptações (-9%).
Metodologia v3.2:
xPoints via Poisson bivariada (independente) sobre xG e xGA/jogo.
EDC pondera Save% (40%), xGA invertido (30%), CS% (20%) e saldo (10%).
xA Proxy Matricial (v5.4) = (Ast×0,32) + [(Ast×1,7)×(npxG/Fin)] + [(Fin/Fin)×npxG×0,08].
URLs canônicas: /time/Nome-Time/comp/temporada.
xPoints — Análise de Probabilidades
Distribuição esperada via Poisson bivariada · base xG/xGA/jogo
v3.2
Vitória esperada
48,5%
Por jogo
Empate esperado
24,5%
Por jogo
Derrota esperada
26,9%
Por jogo
Distribuição W/D/L esperada
Pontos Fortes e Fraquezas vs. Média da Liga
Pontos fortes e fracos vs média da liga (% acima/abaixo)
v3.2
Pontos Fortes
Clean Sheets
15,0 · liga: 7,2
+109%
Pontos a Melhorar
Interceptações
271,0 · liga: 296,8
-9%
Comparação de Desempenho vs Média da Liga
Barras na média (50% = liga) · 18 times
Posse de Bola
53,3%
50,0%
Artilheiros do Dortmund na Temporada
Principais Assistentes do Elenco
1
Julian Ryerson
MF · 0,60/90
15A
2
Maximilian Beier
MF,FW · 0,27/90
6A
3
Fábio Silva
FW,MF · 0,66/90
6A
4
Julian Brandt
MF,FW · 0,22/90
4A
5
Karim Adeyemi
MF,FW · 0,30/90
4A
6
Felix Nmecha
MF · 0,12/90
3A
Jogadores Mais Utilizados
Distribuição de Idades e Minutos do Elenco
Minutos por faixa etária × posição · diagnóstico de planejamento de elenco
v3.2
|
≤20 | 21–24 | 25–28 | 29–32 | 33+ | Total |
| GK |
— | — | 3.060 | — | — | 3.060 |
| DF |
1.026 | — | 2.520 | 5.517 | — | 9.063 |
| MF |
2.170 | 10.584 | 2.347 | 3.423 | 613 | 19.137 |
| FW |
19 | — | — | 2.337 | — | 2.356 |
Menor
Maior · valores em minutos
Profundidade
Tit ≥65% · Rot 30–65% · Res <30%
GK
Tit1
Rot0
Res0
Idade27a
DF
Tit2
Rot1
Res6
Idade27a
MF
Tit7
Rot4
Res3
Idade24.5a
FW
Tit1
Rot0
Res2
Idade28.9a
Stability Index
Concentração nos 11 mais usados
v3.2
74,2%
top 11 · do total
✅ Equilíbrio saudável entre time-base e rotação.
Análise de Pênaltis
tx_pk da liga: 78.9%
| Jogador |
Pos |
Idade |
J |
Tit |
Min |
G |
A |
G+A |
Fin |
NoA% |
Des |
Int |
FC |
Am |
+/- |
| Gregor Kobel |
GK |
27 |
34 |
34 |
3.060 |
0 |
0 |
0 |
0 |
— |
0 |
0 |
0 |
3 |
+36 |
| Jogador |
Pos |
Idade |
J |
Tit |
Min |
G |
A |
G+A |
Fin |
NoA% |
Des |
Int |
FC |
Am |
+/- |
| Daniel Svensson |
MF |
23 |
33 |
27 |
2.454 |
2 |
2 |
4 |
12 |
33,3% |
26 |
20 |
28 |
0 |
+26 |
| Julian Ryerson |
MF |
27 |
31 |
26 |
2.266 |
0 |
15 |
15 |
12 |
8,3% |
21 |
12 |
26 |
8 |
+27 |
| Felix Nmecha |
MF |
24 |
29 |
25 |
2.176 |
2 |
3 |
5 |
33 |
21,2% |
23 |
25 |
28 |
0 |
+23 |
| Maximilian Beier |
MF,FW |
22 |
32 |
24 |
2.026 |
9 |
6 |
15 |
50 |
40,0% |
16 |
11 |
31 |
3 |
+30 |
| Marcel Sabitzer |
MF |
31 |
26 |
21 |
1.817 |
1 |
2 |
3 |
20 |
20,0% |
19 |
20 |
20 |
3 |
+17 |
| Jobe Bellingham |
MF |
19 |
32 |
20 |
1.786 |
0 |
1 |
1 |
19 |
31,6% |
23 |
41 |
15 |
2 |
+24 |
| Julian Brandt |
MF,FW |
29 |
29 |
17 |
1.606 |
7 |
4 |
11 |
38 |
47,4% |
8 |
5 |
8 |
0 |
+24 |
| Karim Adeyemi |
MF,FW |
23 |
28 |
15 |
1.195 |
7 |
4 |
11 |
31 |
45,2% |
4 |
8 |
21 |
5 |
+13 |
| Yan Couto |
MF |
23 |
19 |
11 |
997 |
2 |
2 |
4 |
9 |
44,4% |
15 |
9 |
17 |
4 |
+11 |
| Carney Chukwuemeka |
MF,FW |
21 |
28 |
8 |
919 |
2 |
0 |
2 |
18 |
11,1% |
15 |
6 |
11 |
2 |
+14 |
| Fábio Silva |
FW,MF |
23 |
28 |
7 |
817 |
2 |
6 |
8 |
23 |
34,8% |
2 |
2 |
19 |
3 |
+14 |
| Pascal Groß |
MF |
34 |
11 |
7 |
613 |
0 |
1 |
1 |
8 |
12,5% |
6 |
5 |
10 |
0 |
+4 |
| Samuele Inácio |
MF |
17 |
7 |
4 |
384 |
1 |
0 |
1 |
9 |
55,6% |
2 |
2 |
7 |
2 |
+4 |
| Salih Özcan |
MF |
27 |
11 |
0 |
81 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0,0% |
2 |
0 |
1 |
0 |
-2 |
| Jogador |
Pos |
Idade |
J |
Tit |
Min |
G |
A |
G+A |
Fin |
NoA% |
Des |
Int |
FC |
Am |
+/- |
| Serhou Guirassy |
FW |
29 |
33 |
27 |
2.337 |
17 |
1 |
18 |
84 |
47,6% |
1 |
0 |
37 |
3 |
+30 |
| Cole Campbell |
FW |
19 |
1 |
0 |
17 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0,0% |
0 |
0 |
0 |
0 |
— |
| Mathis Albert |
FW |
16 |
1 |
0 |
2 |
0 |
0 |
0 |
0 |
— |
1 |
0 |
1 |
0 |
— |
Perguntas Frequentes sobre o Dortmund
Quem é o artilheiro do Dortmund na temporada 2026?
O principal artilheiro da equipe é Serhou Guirassy, com 17 gols marcados em 33 jogos.
Quantos jogos o Dortmund já disputou no Campeonato Alemão (Bundesliga)?
A equipe entrou em campo 34 vezes na competição, com um aproveitamento de pontos reais de 73 pontos (xPoints esperados: 57,9).
Qual é o estilo de jogo (perfil tático) do Dortmund?
Com base em nossas métricas avançadas, o time se enquadra no perfil de Construção Posicional, possuindo 53,3% de posse de bola média e focando em construção e volume ofensivo.
Como está o desempenho defensivo do time?
O Dortmund sofreu 34 gols, com um xGA (gols esperados sofridos) de 39,2. O Índice de Eficiência Defensiva (EDC) da equipe é de 57/100.