xG क्या है? फुटबॉल प्रशंसकों के लिए अपेक्षित गोल का विश्लेषण

पिछले पाँच वर्षों की हर फुटबॉल बातचीत ने वही तीन अक्षर उठा लिए हैं। कमेंटेटर रिप्ले के बीच लापरवाही से xG बोलते हैं। Twitter टाइमलाइनें असली स्कोर के बगल में xG स्कोरबोर्ड पोस्ट करती हैं। विश्लेषक अपेक्षित गोल का संदर्भ उसी तरह देते हैं जैसे पुरानी पीढ़ियाँ कब्ज़ा प्रतिशत का, मानो हर कोई पहले से जानता है कि वह संख्या क्या मतलब है।

ज़्यादातर प्रशंसक नहीं जानते, और यह समस्या ठीक करने लायक है। xG हमारे पास फुटबॉल के बारे में अंतिम स्कोर से परे बात करने के सबसे उपयोगी तरीकों में से एक है, लेकिन यह सबसे अधिक दुरुपयोग किए जाने वालों में से भी एक है। ओरेकल की तरह बरता जाए, यह निराश करता है। वास्तव में जो यह है, अर्थात् मौके की गुणवत्ता के लिए एक संभावना स्कोर, उस रूप में बरता जाए, तो यह आपके खेल देखने के तरीके को तेज करता है।

यह लेख दो काम करता है। यह xG क्या मापता है को सामान्य भाषा में समझाता है, सांख्यिकी की डिग्री की आवश्यकता के बिना। और यह इस बारे में ईमानदार है कि xG कहाँ गुमराह करता है, क्योंकि वह आधा हिस्सा है जिसे ऑनलाइन अधिकांश सामग्री छोड़ देती है। अंत तक, अगली बार जब आप 2-1 परिणाम के नीचे "xG: 1.4 बनाम 2.8" देखेंगे, तो आप जानेंगे कि यह आपको क्या बताता है और जानबूझकर क्या छोड़ देता है।

xG वास्तव में क्या है

अपेक्षित गोल, जिसे xG लिखा जाता है, एकल शॉट से जुड़ा एक संभावना स्कोर है। यह एक प्रश्न का उत्तर देता है: यह ठीक यही मौका, इस ठीक स्थान पर, इस प्रकार के निर्माण के बाद, जाल में जाने की कितनी संभावना है? उत्तर 0 और 1 के बीच एक दशमलव है।

लगभग 5.5 मीटर पर जगह और आमंत्रित क्रॉस के साथ लिया गया शॉट 0.65 xG दे सकता है। ऐसे हर तीन में से लगभग दो मौके, पूरे ऐतिहासिक नमूने में, गोल बनते हैं। 27 मीटर का अटकलबाज़ प्रहार, कोण रोकते हुए दो डिफेंडरों के साथ, 0.03 xG दे सकता है। हर सौ में से तीन। यह संख्या हजारों समान प्रयासों के औसत है, इस विशिष्ट दिन इस विशिष्ट शूटर के लिए एक अनुमान नहीं।

एक टीम के लिए एक मैच में हर शॉट जोड़ें, और आपको उस मैच के लिए उस टीम का कुल xG मिलता है। 2-1 के गोलों के विरुद्ध xG: 0.9 बनाम 2.4 की स्कोरलाइन आपको बताती है कि 1-गोल वाला पक्ष अवसर सृजन से बेहतर था, और 2-गोल वाले पक्ष ने अपनी अंतर्निहित दर से काफ़ी ऊपर समापन किया। 0-0 के गोलों के साथ xG: 2.7 बनाम 0.4 की स्कोरलाइन आपको बताती है कि किसी को जीतना चाहिए था लेकिन नहीं जीता, जो कि वह पैटर्न है जिसे हर प्रशंसक ऐसे मैचों से पहचानता है जो अनुचित लगते हैं।

यह मीट्रिक पहली बार 2010 के दशक की शुरुआत में व्यावसायिक रूप से उपयोग की गई थी, सबसे प्रमुखता से Opta द्वारा, और तब से पेशेवर फुटबॉल के हर स्तर पर मौका गुणवत्ता का वर्णन करने का डिफ़ॉल्ट तरीका बन गई है। इसकी उपयोगिता विवादास्पद नहीं है। इसका दुरुपयोग है।

xG की गणना कैसे होती है, रूपरेखा में

xG मॉडल किसी एक जादुई इनपुट का उपयोग नहीं करते। वे ऐतिहासिक शॉट्स के विशाल पुस्तकालयों पर प्रशिक्षित होते हैं, आमतौर पर सैकड़ों-हजारों, प्रत्येक को अंतिम परिणाम (गोल या नहीं) और संदर्भ विशेषताओं की सूची से टैग किया जाता है। मॉडल सीखता है कि कौन सी विशेषताएं रूपांतरण दर को ऊपर ले जाती हैं और कौन सी नीचे।

जिन विशेषताओं पर अधिकांश xG मॉडल निर्भर करते हैं वे उद्योग में व्यापक रूप से समान हैं:

• शॉट स्थान। शॉट पिच पर कहाँ लिया गया था, गोल की दूरी और कोण के रूप में मापा गया। यह एकल सबसे मज़बूत चालक है।
• शरीर का भाग। दायाँ पैर, बायाँ पैर, सिर, या अन्य। पैर के शॉट के समान स्थान से हेडर्स बहुत अलग दरों पर रूपांतरित होते हैं।
• सहायता का प्रकार। क्या यह थ्रू बॉल, क्रॉस, कटबैक, सेट पीस, या रिबाउंड था। प्रत्येक डिलीवरी पैटर्न अपना विशिष्ट रूपांतरण उत्पन्न करता है।
• रक्षात्मक दबाव। शॉट और गोल के बीच कितने डिफेंडर थे, और निकटतम कितना क़रीब था। खुले शॉट बंद वालों की तुलना में कहीं अधिक बार रूपांतरित होते हैं।
• खेल स्थिति और चरण। ओपन प्ले, तेज़ जवाबी हमला, सेट पीस, दंड शॉट। विशेष रूप से दंड शॉट को अधिकांश सार्वजनिक मॉडलों में लगभग स्थिर 0.76 से 0.78 xG माना जाता है।

विभिन्न प्रदाता विभिन्न विशिष्ट विशेषता सेटों का उपयोग करते हैं। कुछ ट्रैकिंग डेटा विशेषताओं को शामिल करते हैं जैसे डिफेंडर की स्थिति। कुछ गोलकीपर की प्रारंभिक स्थिति को शामिल करते हैं। कुछ शॉट से पहले निर्माण विशेषताओं को शामिल करते हैं जैसे प्रति कब्ज़ा पास। वे सब जो साझा करते हैं वह है अंतर्निहित विचार: प्रत्येक शॉट को वर्णनात्मक टैगों के एक छोटे सेट तक कम करें, देखें कि ऐतिहासिक रूप से वह टैग संयोजन कितनी बार गोल बना है, और उस दर को xG के रूप में लौटाएँ।

Tactiq विश्लेषण के लिए प्रति-शॉट संदर्भ स्रोत हेतु 1,200 से अधिक लीगों में लाइसेंस प्राप्त स्पोर्ट्स फ़ीड से इवेंट-स्तरीय मैच डेटा का उपयोग करता है। xG संकेत उत्पाद द्वारा देखी जाने वाली बाकी चीज़ों के साथ किस विशिष्ट तरीक़े से जुड़ते हैं, वह ऐप के भीतर रहता है। पाठक के लिए उपयोगी निष्कर्ष है: xG स्वयं उद्योग-मानक है। एक उपकरण xG के साथ बाद में क्या करता है, यही वह जगह है जहाँ उत्पाद भिन्न होते हैं।

xG क्यों मायने रखता है

एक लीग तालिका टीमों को परिणामों के आधार पर रैंक करती है। गोल-स्कोर वाला कॉलम उन्हें समापन के आधार पर रैंक करता है, जो शोरगुल वाला होता है। xG आपको एक तीसरा लेंस देता है: किसने सबसे अधिक गुणवत्ता उत्पन्न की, इस बात से स्वतंत्र कि गेंद अंदर गई या नहीं।

यह कई कारणों से मायने रखता है जिनकी फुटबॉल प्रशंसक वास्तव में परवाह करते हैं।

यह भाग्य को प्रदर्शन से अलग करता है। एक स्ट्राइकर जो 1.8 संचयी xG से तीन मैचों में पाँच गोल करता है, अपनी दर से ऊपर समापन कर रहा है, और वह दर आमतौर पर वापस अपने स्तर पर आएगी। एक स्ट्राइकर जो 4.1 संचयी xG से शून्य गोल करता है, दुर्भाग्यशाली है, और उसके गोल आमतौर पर आएँगे। पर्याप्त शॉट्स में, xG और गोल परिवर्तित होते हैं। जब वे अलग होते हैं, कुछ अस्थायी हो रहा होता है, चाहे वह वीरतापूर्ण समापन हो, निराशाजनक मिस, या कोई गोलकीपर अपना करियर का महीना बिताता है।

यह परिणाम पर प्रक्रिया को पुरस्कृत करता है। एक पक्ष जो 2.5 xG के अवसर बनाता है और सेट-पीस गोल से 0-1 हारता है, अक्सर 90 मिनट में बेहतर पक्ष होता है। xG उस अंतर को उस तरह पकड़ता है जो अंतिम स्कोर नहीं कर सकता। प्रबंधक दशकों से इस विचार के आंतरिक संस्करणों का उपयोग कर रहे हैं। xG ने इसे सार्वजनिक किया।

यह परिणामों से पहले अंतर्निहित फ़ॉर्म को सामने लाता है। एक मध्य-तालिका टीम जिसका xG अंतर छह मैचों में चुपचाप सुधरा है, अक्सर तालिका में चढ़ने वाली होती है, भले ही उनके अंक अभी तक नहीं पकड़ पाए हों। एक शीर्ष-आधे का पक्ष जिसका xG फिसल रहा है जबकि वे करीबी मैच जीतते रहते हैं, एक ऐसे रिग्रेशन के विरुद्ध उधार ले रहा है जो आमतौर पर आता है। चार से आठ मैचों की रोलिंग विंडो में, xG फ़ॉर्म कच्चे परिणामों से अधिक ईमानदार संकेतक है।

यह आपको शॉट गुणवत्ता के बारे में बात करने का तरीक़ा देता है। xG से पहले, "अच्छा मौका" और "ख़राब मौका" व्यक्तिपरक थे। दो लोग एक ही मिस देख सकते थे और असहमत हो सकते थे कि यह गोल होना चाहिए था या नहीं। xG इस पर एक संख्या रखता है। संख्या अपूर्ण है, लेकिन यह मैचों, लीगों और सीज़नों में सुसंगत है।

यह लीगों में यात्रा करता है। डच एरेडिविसी में 0.30 xG शॉट को इतालवी सीरी A में 0.30 xG शॉट के रूप में पहचाना जा सकता है। अंतर्निहित मौका गुणवत्ता समान मीट्रिक है, भले ही इसके चारों ओर सामरिक संदर्भ भिन्न हो। वह पोर्टेबिलिटी इसका हिस्सा है कि xG आधुनिक फुटबॉल विश्लेषण की आम भाषा क्यों बन गया है।

xG कहाँ गुमराह करता है

यह खंड वह है जिसे अधिकांश xG व्याख्याता छोड़ देते हैं, और यही कारण है कि xG को उन लोगों द्वारा जादू माना जाता है जिन्हें बेहतर जानना चाहिए। मीट्रिक के कमज़ोर बिंदुओं के बारे में ईमानदार होना xG का अच्छी तरह उपयोग करने और इससे मूर्ख बनने के बीच का अंतर है।

छोटे नमूने झूठ बोलते हैं। एक मैच लगभग कभी भी किसी चीज़ का आँकने के लिए पर्याप्त xG डेटा नहीं होता। एक स्ट्राइकर एक गहरे ब्लॉक के विरुद्ध 1.4 xG पोस्ट कर सकता है जो उसे पूरी रात बॉक्स के अंदर आने देता है और एक हाई प्रेस के विरुद्ध 0.05 xG पोस्ट कर सकता है जो उसे कभी मुड़ने नहीं देता। दोनों उस विशिष्ट मैचअप के बारे में जानकारी हैं, स्ट्राइकर की क्षमता के बारे में नहीं। निष्कर्ष निकालने से पहले कम से कम चार से छह मैच रोल करना आधार रेखा है। इससे कम कुछ भी संख्या से जुड़ा हुआ किस्सा है।

उत्कृष्ट फिनिशर व्यवस्थित रूप से xG को पीछे छोड़ते हैं। कुछ खिलाड़ी, पूरे करियर में, अपने xG द्वारा सुझाए गए से अधिक गोल करते हैं। Messi, Salah, Haaland और एक छोटा क्लब दूसरों के पास पर्याप्त शॉट मात्रा है कि उनका बेहतर प्रदर्शन केवल शोर नहीं है। एक औसत xG मॉडल नहीं जानता कि कौन शूट कर रहा है, केवल यह कि शॉट कहाँ से आया। यह एक फ़ीचर है, बग नहीं, लेकिन इसका मतलब है कि कच्चा xG उत्कृष्ट स्ट्राइकरों के मूल्य को कम आंकता है और उन वॉल्यूम शूटरों के मूल्य को बढ़ा-चढ़ा कर दिखाता है जो फिनिश नहीं करते।

कमज़ोर फिनिशर व्यवस्थित रूप से xG से चूकते हैं। उल्टा भी समान रूप से सच है। स्ट्राइकर जो पूरे सीज़न में क्रोनिक रूप से xG से कम प्रदर्शन करते हैं आमतौर पर दुर्भाग्यशाली नहीं होते। वे ख़राब फिनिश कर रहे हैं। उनके अंडरपरफ़ॉर्मेंस को आसन्न रिग्रेशन के रूप में मानना, जब करियर पैटर्न अन्यथा कहता है, एक सामान्य जाल है।

रक्षात्मक त्रुटियाँ xG को बढ़ाती हैं। गोलकीपर की फंबल जो एक बिना चिह्नित अटैकर के पास 5.5 मीटर पर लुढ़कती है, उच्च xG स्कोर देती है, क्योंकि शॉट उच्च-गुणवत्ता वाले स्थान से होता है। xG मॉडल उस रक्षात्मक ग़लती को नहीं देखता जिसने अवसर बनाया। एक मैच में, एक टीम प्रभावशाली xG लाइन पोस्ट कर सकती है मुख्य रूप से विरोधी त्रुटियों के दम पर, और यह दोहराने योग्य कौशल नहीं है।

सेट पीस और दंड शॉट हेडलाइन संख्या को विकृत करते हैं। एक दंड शॉट हर बार लगभग 0.76 xG की होती है। एक टीम जो एक मैच में दो दंड शॉट कमाती है, उसके पास फुटबॉल खेलने से पहले ही 1.5 xG पक जाता है। ओपन प्ले प्रदर्शन की परवाह करने वाले विश्लेषक कभी-कभी कुल से दंड शॉट और फ्री किक निकाल देते हैं। सार्वजनिक स्कोरबोर्ड आमतौर पर नहीं करता।

कप फाइनल, डर्बी और रिलीगेशन निर्णायक मॉडल को तोड़ते हैं। xG नियमित-सीज़न मैचों के विशाल ऐतिहासिक आधार के विरुद्ध कैलिब्रेट किया गया है। फाइनल, स्थानीय डर्बी और आख़िरी-दिन के सर्वाइवल मैचों में अलग मनोविज्ञान, अलग रणनीतिक आकार, अलग रेफरी निर्णय, और बहुत छोटे तुलनीय नमूने होते हैं। इन मैचों को पढ़ने के लिए xG का उपयोग वैसे ही करना जैसे आप मध्य-सीज़न लीग खेल पढ़ते हैं, एक ग़लती है। संख्या अभी भी गणना की जाती है। उसके चारों ओर विश्वास कम होना चाहिए, और अधिकांश सार्वजनिक डैशबोर्ड इसे दृश्यमान नहीं बनाते।

देर-खेल स्थिति प्रभाव कुल को घुमाते हैं। अंतिम बीस मिनट में गोल के पीछे भाग रही टीम बेचैनी के अवसर बनाती है जो उनकी वास्तविक गुणवत्ता का प्रतिनिधित्व नहीं करते। 1-0 की बढ़त की रक्षा करने वाली टीम एक ऐसी शक्ल में उतर जाती है जो जानबूझकर कब्ज़ा और शॉट मात्रा छोड़ देती है। कच्चा पूर्ण-मैच xG इन चरणों को एक साथ मिलाता है। खेल-स्थिति-समायोजित xG मौजूद है, लेकिन वह नहीं है जो हेडलाइन स्कोरबोर्ड दिखाता है।

यह टीम-स्तरीय संकेत है जिसे खिलाड़ी-स्तरीय संकेत के रूप में गलत पढ़ा जाता है। "खिलाड़ी X के इस मैच में 0.8 xG हैं" का अर्थ हो सकता है कि उसने एक अच्छा मौक़ा लिया और चूक गया या छह अर्ध-मौक़े लिए और सब चूक गया। अंतर्निहित शॉट वितरण का आकार मायने रखता है, सिर्फ़ योग नहीं। संचयी xG को खिलाड़ी रिपोर्ट कार्ड के रूप में मानना, शॉट आवृत्ति और गुणवत्ता प्रसार को देखे बिना, वही है जिसके चलते प्रशंसक अलग-अलग चीज़ों का वर्णन करने वाली संख्याओं पर बहस करते हैं।

इन सबसे जो नियम निकलता है: xG एक व्यापक पठन में एक इनपुट के रूप में सबसे उपयोगी है, कई मैचों की विंडो में तुलना की जाए, जिसमें फिनिशर गुणवत्ता और मैच संदर्भ आपके दिमाग में हों। यह एकल खेल पर एक स्वतंत्र फ़ैसले के रूप में सबसे कम उपयोगी है।

Tactiq विश्लेषण में xG का उपयोग कैसे करता है

Tactiq xG को उसी तरह मानता है जैसा इस लेख ने अभी वर्णित किया है: अंतर्निहित प्रदर्शन डेटा के एक टुकड़े के रूप में, अपने आप में विश्लेषण नहीं।

एक मैच विश्लेषण के अंदर, xG संकेत इस तस्वीर में योगदान करते हैं कि किसने हाल के मैचों में किस स्तर पर प्रदर्शन किया है, कौन से खिलाड़ी और टीमें अपनी गुणवत्ता से अधिक या कम प्रदर्शन कर रही हैं, और एक मैचअप का अंतर्निहित आकार कितना तंग या एकतरफ़ा है। xG फ़ॉर्म कई अन्य इनपुट्स के साथ बैठता है। इनमें से किसी को उत्तर के रूप में नहीं माना जाता।

Tactiq का विश्लेषण xG को उन बाक़ी चीज़ों के साथ मिश्रित करने का विशिष्ट तरीक़ा, जो वह देखता है, उत्पाद के भीतर रहता है। यह एक जानबूझकर डिज़ाइन विकल्प है, कोई छुपाना नहीं। प्रकाशित कार्यप्रणाली कुछ हफ़्तों के भीतर कॉपी और ग़लत कैलिब्रेट हो जाती है; जो उपयोगकर्ता तक पहुँचता है वह विश्वास-योग्य विश्लेषण है जिसकी तर्क सामान्य भाषा में समझाई जाती है, एक पाठ्यपुस्तक नहीं।

उपयोगकर्ता मैच कार्ड पर क्या देखता है:

• प्रत्येक पक्ष के लिए एक अपेक्षित गोल आँकड़ा, हाल की प्रवृत्ति संकेतक के साथ ताकि आप बता सकें कि संख्या किस दिशा में जा रही है।
• परिणाम के लिए संभावना त्रिक, एक दृश्यमान विश्वास संकेतक द्वारा योग्य बनाई गई जो इस विशिष्ट मैच के लिए अंतर्निहित संकेत कितने स्थिर हैं यह दर्शाती है।
• एक लिखित विश्लेषण जो सामान्य भाषा में xG संदर्भ का नाम लेता है: "होम पक्ष की हालिया xG प्रवृत्ति उनके पिछले पाँच मैचों में उठी है, ज़्यादातर सेट-पीस गुणवत्ता से," नहीं "हमारा मॉडल फ़ीचर वेक्टर तीन को भार देता है।"
• Tactiq एक स्वतंत्र सांख्यिकीय विश्लेषण है। कोई बाहरी बाज़ार डेटा फ़ीड नहीं। किसी तीसरे पक्ष के प्लेटफ़ॉर्म पर पुनर्निर्देशन नहीं। कोई आभासी मुद्रा नहीं। फ़्रेम सांख्यिकीय विश्लेषण है, और वह वैसा ही रहता है।

मकसद यह है कि Tactiq कार्ड पढ़ने वाला प्रशंसक मैच पर एक तेज़ पठन के साथ दूर जाता है, कहीं और कॉपी करने के लिए एक संख्या नहीं।

पेशेवर की तरह xG कैसे पढ़ें

छह आदतें उन लोगों को अलग करती हैं जो xG का अच्छा उपयोग करते हैं उन लोगों से जो इसे केवल उद्धृत करते हैं।

1. हमेशा रोलिंग विंडो देखें, एक मैच नहीं। प्रति टीम चार से आठ मैच आधार रेखा है। एक खेल एक कहानी है, पैटर्न नहीं।
2. xG अंतर की तुलना करें, कच्चा xG नहीं। "इस टीम ने उनसे स्वीकार किए गए की तुलना में कितनी अधिक गुणवत्ता उत्पन्न की" आमतौर पर अकेले किसी भी पक्ष के कुल से अधिक जानकारीपूर्ण है।
3. जब आप ओपन प्ले की परवाह करें तो दंड शॉट और फ्री किक को अलग कर दें। सार्वजनिक हेडलाइन अक्सर नहीं करती। प्रत्येक दंड शॉट के लिए 0.76 घटाएँ ताकि ओपन-प्ले आकार कैसा दिखता था यह देख सकें।
4. देखें कि कौन शूट कर रहा है। एक उत्कृष्ट फिनिशर xG से बेहतर प्रदर्शन करना समाचार नहीं है। एक रोटेशन फ़ॉरवर्ड xG से बेहतर प्रदर्शन करना एक झंडा है जो "नमूना आकार" कहता है।
5. xG को फिनिशिंग इतिहास के साथ पढ़ें। कुछ मैचों के लिए बेहतर प्रदर्शन शोर हो सकता है। तीन सीज़न के लिए बेहतर प्रदर्शन जानकारी है।
6. डर्बी, कप और फाइनल मैचों को सावधानी से लें। उन मैचों पर xG पठन में अपना विश्वास कम करें जिनके लिए मॉडल के पास कम तुलनीय खेल हैं। संख्या गणना की जाती है। इसके चारों ओर का बैंड डैशबोर्ड आपको बताता है उससे चौड़ा है।

एक साथ लागू, ये आदतें xG को एक ट्रिविया संख्या से एक लेंस में बदल देती हैं। लेंस इस बारे में ईमानदार है कि यह क्या देख सकता है। यही पूरा बिंदु है।

निष्कर्ष

xG मौक़ा गुणवत्ता के बारे में एक डेटा-आधारित विश्लेषण है, एक मैच पर फ़ैसला नहीं। कई मैचों की विंडो के भीतर उपयोग किया जाए, फिनिशर गुणवत्ता और मैच संदर्भ के साथ पढ़ा जाए, और जब प्रश्न ओपन प्ले हो तब दंड शॉट और सेट-पीस मुद्रास्फीति से अलग कर दिया जाए, यह प्रशंसक के पास फुटबॉल के बारे में अंतिम स्कोर से परे बात करने के सबसे तेज़ उपकरणों में से एक है।

एकल मैच ओरेकल के रूप में, या संदर्भ के बिना लीडरबोर्ड संख्या के रूप में, या खेल देखने के विकल्प के रूप में उपयोग किया जाए, यह गुमराह करता है। मीट्रिक नहीं बदली। पठन बदला।

Tactiq उसी पठन के आस-पास बना है। ऐप xG को संदर्भ में सामने लाता है, इसे विश्वास के साथ योग्य बनाता है, इस बात को उस भाषा में समझाता है कि संख्या का क्या मतलब है जिसे एक प्रशंसक वास्तव में उपयोग कर सकता है, और इसे कभी भी बाहरी बाज़ार डेटा फ़ीड या तीसरे पक्ष के प्लेटफ़ॉर्म पुनर्निर्देशन के साथ नहीं मिलाता। 1,200 से अधिक लीग, इंटरफ़ेस और विश्लेषण पाठ में 32-भाषा स्थानीयकरण, प्रति दिन आठ विश्लेषण का मुफ़्त स्तर, क्रेडिट कार्ड की आवश्यकता नहीं।

यदि आपको यह लेख उपयोगी लगा, तो प्राकृतिक साथी पहले की मार्गदर्शिका है AI फुटबॉल मैच विश्लेषण कैसे करता है पर। xG उन चार डेटा परिवारों में से एक है जिसे वह लेख विस्तार से समझाता है, और दो लेख मिलकर वह नींव हैं जिस पर हम बाक़ी ब्लॉग बनाते रहते हैं।