Dossiê Pro Analytics ·
Campeonato Italiano — Série B (Serie B Italia) · 2025-2026· v3.2
Monza
38 jogos
Méd 28,5 anos
53,4% posse
28 usados
Campeonato Italiano — Série B (Serie B Italia)
Construção Posicional
Gols
61
xG 52,8 · G−xG +8,2
#3 / 20
xG + xA
75,9
xA 23,1 · A−xA +16,9
#3 ofensiva
Gols Sofridos
32
xGA 36,9 · GS−xGA -4,9
#1 defesa
Saldo Esperado
+15,9
xG − xGA · Real: +29
xPoints ⚡
63,4
Real: 76 · Diff +12,6
#3 esperado
EDC ⚡
60
Eficiência Defensiva
#1 EDC
Clean Sheets
16
42,1% · Save 77,6%
Clínico nas Finais
Criação Acima do xA
Defesa Sólida
Favorito ao Título
Muitos Clean Sheets
Top xG+xA
Sorte Acima da Média
Análise de Desempenho do Monza na Temporada 2026
Acompanhe as estatísticas completas e números do Monza na atual temporada do Campeonato Italiano — Série B (Serie B Italia).
Até o momento, a equipe disputou 38 jogos, marcou 61 gols e sofreu 32.
O saldo de gols esperado (xG) é de +15,9, indicando uma performance ofensiva dominante.
O time-base tem uma média de idade de 28,5 anos e o estilo de jogo predominante da equipe é o Construção Posicional.
xG Total ⚡
52,8
1,39/90 · npxG 50,4
#6
xA (proxy) ⚡
23,1
0,61/90 · A−xA +16,9
#4
xPoints ⚡
63,4
1,67/jogo
Diff +12,6
xGA Total ⚡
36,9
0,97/90
#1 solidez
EDC ⚡
60/100
Defesa composta
#1
Pressing
22,6
Liga méd 23,5
/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
94%
Posse Dominante
Controla jogo via posse e construção
89%
Bloco Baixo Sólido
Defesa compacta, sai jogando longo
70%
Pressing Alto
Pressiona alto, recupera bola adiantado
67%
Time Caótico
Alta variância, desempenho instável
40%
Time de Transição
Vertical, eficiente em situação aberta
40%
Contra-Ataque Letal
Cede posse e finaliza com eficiência
20%
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 Posse Dominante.
Estilo equilibrado (53.4% de posse), com transição e organização entre as fases de jogo sem dependência excessiva da posse.
Em 38 jogos, gerou 52.8 xG (1.39/90) e marcou 61 gols — acima do esperado (G−xG = +8,2).
Em criatividade: 23.1 xA com 40 assistências reais (A−xA = +16,9). Envolvimento ofensivo total: xG+xA = 75.9 (#3 na liga).
Defensivamente: 36.9 xGA (defesa acima do esperado: GS−xGA = -4,9). EDC (Eficiência Defensiva Composta): 60.1/100. Save%: 77.6%.
xPoints (xPTS): o time deveria ter 63.4 pontos com base em xG/xGA (Poisson bivariada). Pontos reais: 76.0. Diferencial: +12,6. ⚠️ Alerta de regressão à média: pontuação acima do sustentável — tendência de queda.
Saldo esperado positivo de +15,9 xG a favor — um dos times mais dominantes desta Campeonato Italiano — Série B (Serie B Italia).
🎯 Pontos fortes vs liga: Clean Sheets (+58%) · Gols (+29%) · xA (+25%).
⚠️ Pontos a melhorar: Interceptações (-6%).
⚠️ 6 cartões vermelhos — frequência alta indica problemas táticos ou disciplinares.
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
46,6%
Por jogo
Empate esperado
27,2%
Por jogo
Derrota esperada
26,3%
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
16,0 · liga: 10,1
+58%
Pontos a Melhorar
Interceptações
261,0 · liga: 276,6
-6%
Comparação de Desempenho vs Média da Liga
Barras na média (50% = liga) · 20 times
Posse de Bola
53,4%
50,0%
Artilheiros do Monza na Temporada
Principais Assistentes do Elenco
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 |
— | — | 3.420 | — | — | 3.420 |
| DF |
17 | 1.627 | 7.250 | 2.433 | 1.115 | 12.442 |
| MF |
1.910 | 268 | 4.971 | 10.100 | 2.329 | 19.578 |
| FW |
— | — | 880 | 1.120 | — | 2.000 |
Menor
Maior · valores em minutos
Profundidade
Tit ≥65% · Rot 30–65% · Res <30%
GK
Tit1
Rot0
Res0
Idade28a
DF
Tit4
Rot2
Res3
Idade26.9a
MF
Tit3
Rot7
Res6
Idade29a
FW
Tit2
Rot0
Res0
Idade27.8a
Stability Index
Concentração nos 11 mais usados
v3.2
68,5%
top 11 · do total
✅ Equilíbrio saudável entre time-base e rotação.
Análise de Pênaltis
tx_pk da liga: 79.4%
| Jogador |
Pos |
Idade |
J |
Tit |
Min |
G |
A |
G+A |
Fin |
NoA% |
Des |
Int |
FC |
Am |
+/- |
| Demba Thiam 1998 |
GK |
28 |
38 |
38 |
3.420 |
0 |
0 |
0 |
0 |
— |
0 |
0 |
1 |
2 |
+29 |
| Jogador |
Pos |
Idade |
J |
Tit |
Min |
G |
A |
G+A |
Fin |
NoA% |
Des |
Int |
FC |
Am |
+/- |
| Matteo Pessina |
MF |
29 |
33 |
33 |
2.904 |
5 |
1 |
6 |
34 |
38,2% |
30 |
40 |
28 |
4 |
+33 |
| Paulo Azzi |
MF |
31 |
34 |
33 |
2.865 |
5 |
6 |
11 |
52 |
32,7% |
47 |
17 |
40 |
3 |
+24 |
| Pedro Obiang |
MF |
34 |
32 |
28 |
2.329 |
2 |
1 |
3 |
26 |
19,2% |
30 |
23 |
31 |
3 |
+19 |
| Dany Mota |
FW,MF |
28 |
30 |
22 |
1.647 |
5 |
2 |
7 |
41 |
29,3% |
2 |
4 |
27 |
0 |
+13 |
| Patrick Ciurria |
MF |
31 |
28 |
18 |
1.575 |
1 |
2 |
3 |
18 |
27,8% |
7 |
1 |
20 |
4 |
+18 |
| Andrea Colpani |
MF |
27 |
25 |
17 |
1.305 |
2 |
1 |
3 |
50 |
26,0% |
14 |
10 |
11 |
0 |
+13 |
| Leonardo Colombo |
MF |
20 |
27 |
11 |
1.135 |
1 |
2 |
3 |
19 |
36,8% |
9 |
10 |
26 |
6 |
+3 |
| Patrick Cutrone |
FW,MF |
28 |
16 |
14 |
1.102 |
4 |
3 |
7 |
35 |
40,0% |
4 |
1 |
13 |
3 |
+10 |
| Hernani |
MF |
32 |
18 |
13 |
1.045 |
5 |
1 |
6 |
30 |
30,0% |
9 |
5 |
17 |
3 |
+6 |
| Keita Baldé |
MF |
31 |
21 |
11 |
991 |
2 |
2 |
4 |
24 |
37,5% |
5 |
1 |
23 |
9 |
+15 |
| Adam Bakoune |
MF |
20 |
18 |
6 |
775 |
0 |
2 |
2 |
6 |
50,0% |
13 |
3 |
19 |
1 |
+8 |
| Giuseppe Caso |
MF |
27 |
13 |
4 |
529 |
1 |
4 |
5 |
15 |
33,3% |
1 |
1 |
1 |
0 |
+13 |
| Nicolas Galazzi |
MF |
25 |
11 |
4 |
388 |
0 |
0 |
0 |
8 |
25,0% |
1 |
0 |
5 |
0 |
+1 |
| Mirko Marić |
MF,FW |
31 |
13 |
3 |
383 |
1 |
0 |
1 |
8 |
50,0% |
2 |
0 |
8 |
1 |
+3 |
| Gianluca Caprari |
MF |
32 |
8 |
4 |
337 |
0 |
1 |
1 |
9 |
11,1% |
6 |
5 |
6 |
1 |
— |
| Kevin Zeroli |
MF |
21 |
5 |
2 |
268 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0,0% |
2 |
1 |
6 |
2 |
+1 |
| Jogador |
Pos |
Idade |
J |
Tit |
Min |
G |
A |
G+A |
Fin |
NoA% |
Des |
Int |
FC |
Am |
+/- |
| Andrea Petagna |
FW |
30 |
27 |
10 |
1.120 |
9 |
2 |
11 |
28 |
57,1% |
4 |
1 |
18 |
4 |
+5 |
| Agustín Álvarez |
FW |
25 |
24 |
9 |
880 |
4 |
1 |
5 |
33 |
27,3% |
2 |
0 |
11 |
0 |
+6 |
Perguntas Frequentes sobre o Monza
Quem é o artilheiro do Monza na temporada 2026?
O principal artilheiro da equipe é Andrea Petagna, com 9 gols marcados em 27 jogos.
Quantos jogos o Monza já disputou no Campeonato Italiano — Série B (Serie B Italia)?
A equipe entrou em campo 38 vezes na competição, com um aproveitamento de pontos reais de 76 pontos (xPoints esperados: 63,4).
Qual é o estilo de jogo (perfil tático) do Monza?
Com base em nossas métricas avançadas, o time se enquadra no perfil de Construção Posicional, possuindo 53,4% de posse de bola média e focando em construção e volume ofensivo.
Como está o desempenho defensivo do time?
O Monza sofreu 32 gols, com um xGA (gols esperados sofridos) de 36,9. O Índice de Eficiência Defensiva (EDC) da equipe é de 60/100.