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 Dossiê Pro Analytics · Liga dos Campeões da UEFA (Champions League) · 2025-2026· v3.2

Juventus

10 jogos Méd 25,8 anos 47,7% posse 24 usados Liga dos Campeões da UEFA (Champions League) Ataque Direto
Gols
19
xG 19,0 · G−xG 0,0
#13 / 36
xG + xA
27,1
xA 8,1 · A−xA +4,9
#12 ofensiva
Gols Sofridos
17
xGA 17,3 · GS−xGA -0,3
#22 defesa
Saldo Esperado
+1,7
xG − xGA · Real: +2
xPoints ⚡
14,9
Real: 16 · Diff +1,1
#17 esperado
EDC ⚡
44
Eficiência Defensiva
#16 EDC
Clean Sheets
3
30,0% · Save 72,2%
Perfil Geral Competições: Liga Europa da UEFA2026-2027 Campeonato Italiano2026-2027 Liga dos Campeões da UEFA2025-2026 Copa da Itália2025-2026 Campeonato Italiano2025-2026
Criação Acima do xA

Análise de Desempenho do Juventus na Temporada 2026

Acompanhe as estatísticas completas e números do Juventus na atual temporada do Liga dos Campeões da UEFA (Champions League). Até o momento, a equipe disputou 10 jogos, marcou 19 gols e sofreu 17. O saldo de gols esperado (xG) é de +1,7, indicando uma performance ofensiva dominante. O time-base tem uma média de idade de 25,8 anos e o estilo de jogo predominante da equipe é o Ataque Direto.

xG Total ⚡
19,0
1,84/90 · npxG 18,3
#13
xA (proxy) ⚡
8,1
0,78/90 · A−xA +4,9
#15
xPoints ⚡
14,9
1,49/jogo
Diff +1,1
xGA Total ⚡
17,3
1,68/90
#22 solidez
EDC ⚡
44/100
Defesa composta
#16
Pressing
22,8
Liga méd 24,5
/jogo
Assinatura Tática
Percentis vs 36 times · 8 dimensões
RADAR
Perfil Tático e Identidade de Jogo
8 arquétipos detectados via score multivariado
v3.2
Ataque Direto★ Principal
Bolas longas, cruzamentos, jogo aéreo
70%
Construção Posicional
Posse paciente, criação trabalhada
67%
Pressing Alto
Pressiona alto, recupera bola adiantado
65%
Posse Dominante
Controla jogo via posse e construção
33%
Time de Transição
Vertical, eficiente em situação aberta
30%
Time Caótico
Alta variância, desempenho instável
0%
Bloco Baixo Sólido
Defesa compacta, sai jogando longo
0%
Contra-Ataque Letal
Cede posse e finaliza com eficiência
0%
Estilo de Jogo
5 dimensões vs liga
Análise Tática e Scouting Report
Análise textual + Alert de Regressão (xPTS) · v3.2
AI
Identidade dominante: Ataque Direto. Traços secundários de Construção Posicional. Estilo equilibrado (47.7% de posse), com transição e organização entre as fases de jogo sem dependência excessiva da posse. Em 10 jogos, gerou 19.0 xG (1.84/90) e marcou 19 gols — abaixo do esperado (G−xG = 0,0). Em criatividade: 8.1 xA com 13 assistências reais (A−xA = +4,9). Envolvimento ofensivo total: xG+xA = 27.1 (#12 na liga). Defensivamente: 17.3 xGA (defesa acima do esperado: GS−xGA = -0,3). EDC (Eficiência Defensiva Composta): 43.9/100. Save%: 72.2%. xPoints (xPTS): o time deveria ter 14.9 pontos com base em xG/xGA (Poisson bivariada). Pontos reais: 16.0. Diferencial: +1,1. ✅ Resultados sustentáveis: pontos reais alinhados com o nível real da equipe. Saldo esperado levemente positivo (+1,7), competitivo sem folga expressiva. 🎯 Pontos fortes vs liga: Clean Sheets (+17%) · xG (+8%) · Gols (+8%). ⚠️ Pontos a melhorar: Interceptações (-34%) · Desarmes (-15%) · Cartões Am. (-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
42,5%
Por jogo
Empate esperado
21,7%
Por jogo
Derrota esperada
35,7%
Por jogo
Distribuição W/D/L esperada
43%
22%
36%
xPTS
14,9
Pts Reais
16
Diferencial
+1,1
xG/jogo
1,90
xGA/jogo
1,73
Pontos Fortes e Fraquezas vs. Média da Liga
Pontos fortes e fracos vs média da liga (% acima/abaixo)
v3.2
Pontos Fortes
Clean Sheets
3,0 · liga: 2,6
+17%
xG
19,0 · liga: 17,6
+8%
Gols
19,0 · liga: 17,6
+8%
Save%
72,2 · liga: 67,6
+7%
Pontos a Melhorar
Interceptações
62,0 · liga: 93,5
-34%
Desarmes
87,0 · liga: 102,2
-15%
Cartões Am.
20,0 · liga: 18,3
-9%
Pressing
22,8 · liga: 24,5
-7%
Comparação de Desempenho vs Média da Liga
Barras na média (50% = liga) · 36 times
Métrica Time
Média
Gols Marcados 19
18
Assistências 13
12
xG Total ⚡ 19,0
17,6
xA (proxy) ⚡ 8,1
7,6
xG + xA ⚡ 27,1
25,3
xGA ⚡ 17,3
16,7
EDC ⚡ 43,9
43,0
xPTS ⚡ 14,9
15,1
Pressing ⚡ 22,8
24,5
Finalizações 163
143
Posse de Bola 47,7%
49,2%
Save% 72,2%
67,6%
Cartões Am. 20
18
Distribuição de Idades e Minutos do Elenco
Minutos por faixa etária × posição · diagnóstico de planejamento de elenco
v3.2
≤2021–2425–2829–3233+Total
GK
—
—
540
390
—
930
DF
—
—
3.924
102
—
4.026
MF
951
1.508
2.138
64
—
4.661
FW
—
—
517
—
—
517
Menor
Maior · valores em minutos
Minutos por Posição
GK
9,2%
DF
39,7%
MF
46,0%
FW
5,1%
Profundidade
Tit ≥65% · Rot 30–65% · Res <30%
GK
Tit2
Rot0
Res0
Idade29.7a
DF
Tit4
Rot2
Res2
Idade26.2a
MF
Tit4
Rot2
Res6
Idade23.9a
FW
Tit1
Rot1
Res0
Idade25a
Stability Index
Concentração nos 11 mais usados
v3.2
73,5%
top 11 · do total
✅ Equilíbrio saudável entre time-base e rotação.
Análise de Pênaltis
tx_pk da liga: 74.7%
Cobrados
1
Tentativas
Convertidos
1
100,0% conv
Conquistados
0
PKs a favor
Sofridos
2
Defendidos: 0
Elenco Completo 24 jogadores
Por posição · minutos decrescentes · clique no nome para perfil completo
GK Goleiros · 2 jogadores
9,2% min
Jogador Pos Idade J Tit Min G A G+A Fin NoA% Des Int FC Am +/-
Michele Di Gregorio GK 28 6 6 540 0 0 0 0 — 0 0 0 0 —
Mattia Perin GK 32 4 4 390 0 0 0 0 — 0 0 0 0 +2
DF Defensores · 8 jogadores
39,7% min
Jogador Pos Idade J Tit Min G A G+A Fin NoA% Des Int FC Am +/-
Pierre Kalulu DF,MF 25 10 10 918 0 1 1 4 25,0% 8 5 9 0 +3
Lloyd Kelly DF 26 9 9 768 1 1 2 6 16,7% 5 4 20 3 +2
Teun Koopmeiners MF,DF 27 10 9 742 2 1 3 9 44,4% 7 6 14 0 -1
Andrea Cambiaso MF,DF 25 9 8 639 0 1 1 6 0,0% 7 2 10 3 +6
Federico Gatti DF 27 5 4 447 2 0 2 6 66,7% 4 7 4 0 -4
Gleison Bremer DF 28 4 4 303 0 0 0 1 0,0% 2 5 7 0 +3
João Mário Lopes DF,MF 25 2 0 107 0 1 1 0 — 1 1 2 0 +1
Daniele Rugani DF 31 2 1 102 0 0 0 1 0,0% 2 0 0 0 -2
MF Meio-Campistas · 12 jogadores
46,0% min
Jogador Pos Idade J Tit Min G A G+A Fin NoA% Des Int FC Am +/-
Weston McKennie MF,FW 26 10 10 898 4 1 5 12 58,3% 16 10 12 1 +1
Kenan Yıldız MF,FW 20 10 8 760 1 3 4 25 40,0% 2 2 12 2 +5
Manuel Locatelli MF 27 9 7 644 1 0 1 9 33,3% 13 10 11 2 +2
Khéphren Thuram MF 24 9 7 591 1 1 2 9 33,3% 2 4 9 1 +1
Francisco Conceição MF,FW 22 9 5 497 1 0 1 17 35,3% 2 2 7 1 +6
Jonathan David FW,MF 25 9 5 394 2 1 3 11 36,4% 1 1 5 0 +5
Fabio Miretti MF 21 7 4 266 0 1 1 6 16,7% 4 2 6 1 —
Vasilije Adžić MF 19 7 1 191 0 0 0 3 33,3% 4 0 8 1 -3
Juan David Cabal MF 24 6 2 154 0 0 0 1 0,0% 4 1 5 4 -2
Edon Zhegrova MF 26 6 1 148 0 0 0 8 37,5% 1 0 1 0 +2
Filip Kostić FW,MF 32 5 0 64 0 0 0 5 40,0% 2 0 1 0 -3
Jeremie Boga FW,MF 28 1 0 54 0 0 0 3 0,0% 0 0 1 0 —
FW Atacantes · 2 jogadores
5,1% min
Jogador Pos Idade J Tit Min G A G+A Fin NoA% Des Int FC Am +/-
Loïs Openda FW 25 8 3 323 1 0 1 11 18,2% 0 0 7 0 +1
Dušan Vlahović FW 25 4 2 194 3 1 4 10 90,0% 0 0 7 0 -1
Perguntas Frequentes sobre o Juventus

Quem é o artilheiro do Juventus na temporada 2026?

O principal artilheiro da equipe é Weston McKennie, com 4 gols marcados em 10 jogos.

Quantos jogos o Juventus já disputou no Liga dos Campeões da UEFA (Champions League)?

A equipe entrou em campo 10 vezes na competição, com um aproveitamento de pontos reais de 16 pontos (xPoints esperados: 14,9).

Qual é o estilo de jogo (perfil tático) do Juventus?

Com base em nossas métricas avançadas, o time se enquadra no perfil de Ataque Direto, possuindo 47,7% de posse de bola média e focando em transições rápidas e solidez defensiva.

Como está o desempenho defensivo do time?

O Juventus sofreu 17 gols, com um xGA (gols esperados sofridos) de 17,3. O Índice de Eficiência Defensiva (EDC) da equipe é de 44/100.

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