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 Dossiê Pro Analytics · Campeonato Italiano (Serie a Italia) · 2025-2026· v3.2

Juventus

38 jogos Méd 26,0 anos 57,6% posse 27 usados Campeonato Italiano (Serie a Italia) Construção Posicional
Gols
59
xG 65,2 · G−xG -6,2
#3 / 20
xG + xA
90,0
xA 24,7 · A−xA +16,3
#2 ofensiva
Gols Sofridos
34
xGA 30,1 · GS−xGA +3,9
#1 defesa
Saldo Esperado
+35,1
xG − xGA · Real: +25
xPoints ⚡
76,7
Real: 69 · Diff -7,5
#1 esperado
EDC ⚡
59
Eficiência Defensiva
#4 EDC
Clean Sheets
16
42,1% · Save 69,2%
Perfil Geral Competições: Liga Europa da UEFA2026-2027 Campeonato Italiano2026-2027 Liga dos Campeões da UEFA2025-2026 Copa da Itália2025-2026 Campeonato Italiano2025-2026
Posse Dominante Sub-aproveitando Criação Acima do xA Defensivamente Frágil Favorito ao Título Muitos Clean Sheets Top xG+xA Azar nos Resultados Time-Base Estável

Análise de Desempenho do Juventus na Temporada 2026

Acompanhe as estatísticas completas e números do Juventus na atual temporada do Campeonato Italiano (Serie a Italia). Até o momento, a equipe disputou 38 jogos, marcou 59 gols e sofreu 34. O saldo de gols esperado (xG) é de +35,1, indicando uma performance ofensiva dominante. O time-base tem uma média de idade de 26,0 anos e o estilo de jogo predominante da equipe é o Construção Posicional.

xG Total ⚡
65,2
1,72/90 · npxG 61,4
#2
xA (proxy) ⚡
24,7
0,65/90 · A−xA +16,3
#3
xPoints ⚡
76,7
2,02/jogo
Diff -7,5
xGA Total ⚡
30,1
0,79/90
#1 solidez
EDC ⚡
59/100
Defesa composta
#4
Pressing
22,1
Liga méd 23,1
/jogo
Assinatura Tática
Percentis vs 20 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%
Posse Dominante
Controla jogo via posse e construção
94%
Bloco Baixo Sólido
Defesa compacta, sai jogando longo
70%
Pressing Alto
Pressiona alto, recupera bola adiantado
67%
Ataque Direto
Bolas longas, cruzamentos, jogo aéreo
40%
Time Caótico
Alta variância, desempenho instável
0%
Time de Transição
Vertical, eficiente em situação aberta
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: Construção Posicional. Traços secundários de Posse Dominante. Opera com posse dominante (57.6%) — pressão alta, construção pelo chão, exige meio-campo tecnicamente capaz de circular. Em 38 jogos, gerou 65.2 xG (1.72/90) e marcou 59 gols — abaixo do esperado (G−xG = -6,2). Em criatividade: 24.7 xA com 41 assistências reais (A−xA = +16,3). Envolvimento ofensivo total: xG+xA = 90.0 (#2 na liga). Defensivamente: 30.1 xGA (defesa abaixo do esperado: GS−xGA = +3,9). EDC (Eficiência Defensiva Composta): 59.4/100. Save%: 69.2%. xPoints (xPTS): o time deveria ter 76.7 pontos com base em xG/xGA (Poisson bivariada). Pontos reais: 69.2. Diferencial: -7,5. 🚀 Oportunidade: pontua abaixo do xPTS — provável reversão positiva à média. Saldo esperado positivo de +35,1 xG a favor — um dos times mais dominantes desta Campeonato Italiano (Serie a Italia). 🎯 Pontos fortes vs liga: xG (+45%) · xA (+40%) · Clean Sheets (+31%). ⚠️ Pontos a melhorar: Interceptações (-16%).
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
59,4%
Por jogo
Empate esperado
23,6%
Por jogo
Derrota esperada
17,0%
Por jogo
Distribuição W/D/L esperada
59%
24%
17%
xPTS
76,7
Pts Reais
69
Diferencial
-7,5
xG/jogo
1,72
xGA/jogo
0,79
Pontos Fortes e Fraquezas vs. Média da Liga
Pontos fortes e fracos vs média da liga (% acima/abaixo)
v3.2
Pontos Fortes
xG
65,2 · liga: 45,0
+45%
xA
24,7 · liga: 17,7
+40%
Clean Sheets
16,0 · liga: 12,2
+31%
Gols
59,0 · liga: 45,0
+31%
Pontos a Melhorar
Interceptações
245,0 · liga: 291,2
-16%
Comparação de Desempenho vs Média da Liga
Barras na média (50% = liga) · 20 times
Métrica Time
Média
Gols Marcados 59
45
Assistências 41
31
xG Total ⚡ 65,2
45,0
xA (proxy) ⚡ 24,7
17,7
xG + xA ⚡ 90,0
62,7
xGA ⚡ 30,1
42,7
EDC ⚡ 59,4
53,1
xPTS ⚡ 76,7
53,2
Pressing ⚡ 22,1
23,1
Finalizações 639
468
Posse de Bola 57,6%
50,1%
Save% 69,2%
71,3%
Cartões Am. 52
70
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
—
—
2.655
765
—
3.420
DF
—
—
14.137
250
—
14.387
MF
2.996
5.433
8.063
479
—
16.971
FW
—
—
2.749
36
—
2.785
Menor
Maior · valores em minutos
Minutos por Posição
GK
9,1%
DF
38,3%
MF
45,2%
FW
7,4%
Profundidade
Tit ≥65% · Rot 30–65% · Res <30%
GK
Tit1
Rot0
Res1
Idade28.9a
DF
Tit4
Rot2
Res1
Idade26.2a
MF
Tit5
Rot0
Res10
Idade24.3a
FW
Tit1
Rot1
Res1
Idade25.1a
Stability Index
Concentração nos 11 mais usados
v3.2
76,9%
top 11 · do total
✅ Equilíbrio saudável entre time-base e rotação.
Análise de Pênaltis
tx_pk da liga: 76.4%
Cobrados
5
Tentativas
Convertidos
2
40,0% conv
Conquistados
0
PKs a favor
Sofridos
1
Defendidos: 0
Elenco Completo 27 jogadores
Por posição · minutos decrescentes · clique no nome para perfil completo
GK Goleiros · 2 jogadores
9,1% min
Jogador Pos Idade J Tit Min G A G+A Fin NoA% Des Int FC Am +/-
Michele Di Gregorio GK 28 30 29 2.655 0 0 0 0 — 0 0 0 1 +21
Mattia Perin GK 32 9 9 765 0 0 0 0 — 0 0 0 0 +6
DF Defensores · 7 jogadores
38,3% min
Jogador Pos Idade J Tit Min G A G+A Fin NoA% Des Int FC Am +/-
Pierre Kalulu DF,MF 25 37 37 3.281 2 4 6 13 30,8% 35 24 34 4 +30
Lloyd Kelly DF 26 35 33 2.996 1 1 2 17 17,6% 33 14 43 4 +25
Andrea Cambiaso MF,DF 25 36 35 2.769 3 4 7 26 50,0% 39 20 29 3 +19
Gleison Bremer DF 28 26 25 2.171 4 3 7 23 39,1% 14 30 21 5 +26
Teun Koopmeiners MF,DF 27 33 18 1.827 0 0 0 28 25,0% 13 18 33 5 +3
Federico Gatti DF 27 21 12 1.093 2 0 2 14 42,9% 10 12 17 3 -1
Daniele Rugani DF 31 6 3 250 0 0 0 0 — 3 5 2 0 -1
MF Meio-Campistas · 15 jogadores
45,2% min
Jogador Pos Idade J Tit Min G A G+A Fin NoA% Des Int FC Am +/-
Manuel Locatelli MF 27 36 36 2.994 1 2 3 46 26,1% 66 38 55 9 +21
Weston McKennie MF 26 36 32 2.835 5 5 10 43 37,2% 24 26 44 5 +22
Kenan Yıldız MF,FW 20 36 33 2.825 10 6 16 97 41,2% 14 7 23 2 +23
Khéphren Thuram MF 24 35 30 2.442 3 3 6 50 30,0% 32 12 38 2 +24
Francisco Conceição MF,FW 22 31 27 2.078 3 5 8 73 31,5% 26 7 32 3 +12
Jeremie Boga MF,FW 28 15 6 679 4 0 4 24 50,0% 3 2 3 1 +9
Loïs Openda FW,MF 25 24 6 666 1 0 1 26 23,1% 4 1 8 0 +3
Fabio Miretti MF 21 23 5 617 1 2 3 18 27,8% 9 4 15 1 +11
Filip Kostić MF 32 18 4 479 3 1 4 9 44,4% 10 4 8 1 +8
Edon Zhegrova MF 26 19 0 382 0 0 0 19 47,4% 3 0 4 1 +6
Juan David Cabal MF 24 12 2 296 2 0 2 5 40,0% 5 4 4 1 +3
João Mário Lopes MF 25 10 2 258 0 0 0 3 0,0% 3 3 5 1 +4
Emil Holm MF 25 7 2 230 0 0 0 5 20,0% 5 3 0 0 —
Vasilije Adžić MF 19 10 1 171 1 0 1 6 66,7% 2 3 3 0 -1
Nicolás González FW,MF 27 2 0 19 0 0 0 2 0,0% 0 0 0 0 +1
FW Atacantes · 3 jogadores
7,4% min
Jogador Pos Idade J Tit Min G A G+A Fin NoA% Des Int FC Am +/-
Jonathan David FW 25 35 20 1.781 6 4 10 41 39,0% 10 6 30 0 +18
Dušan Vlahović FW 25 19 11 968 7 1 8 49 36,7% 3 2 9 0 +4
Arkadiusz Milik FW 31 2 0 36 0 0 0 2 100,0% 0 0 1 0 —
Perguntas Frequentes sobre o Juventus

Quem é o artilheiro do Juventus na temporada 2026?

O principal artilheiro da equipe é Kenan Yıldız, com 10 gols marcados em 36 jogos.

Quantos jogos o Juventus já disputou no Campeonato Italiano (Serie a Italia)?

A equipe entrou em campo 38 vezes na competição, com um aproveitamento de pontos reais de 69 pontos (xPoints esperados: 76,7).

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

Com base em nossas métricas avançadas, o time se enquadra no perfil de Construção Posicional, possuindo 57,6% de posse de bola média e focando em construção e volume ofensivo.

Como está o desempenho defensivo do time?

O Juventus sofreu 34 gols, com um xGA (gols esperados sofridos) de 30,1. O Índice de Eficiência Defensiva (EDC) da equipe é de 59/100.

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