Grafische Aufbereitung von DFB-Pokal Statistiken für das Wetter

Problemstellung

Jedes Mal, wenn ein Regenschauer ansetzt, krönt sich das Spiel mit unerwarteten Wendungen – und das macht die Zahlenanalyse zur Qual. Wer will schon trockene Balken, wenn das Wetter die eigentliche Variable ist? Deshalb muss die Statistik das Klima mitziehen, sonst bleibt sie nur hübscher Schnickschnack.

Datenquellen und Aufbereitung

Hier ein Fakt: Die meisten Daten kommen aus den offiziellen Spielberichten, aber das Wetter? Das wird von MeteoStat und den lokalen Wetterstationen geliefert. Kurz gesagt: zwei Datenbanken, ein gemeinsamer Schlüssel – das Datum des Matchs.

Ein schneller Merge in Python, ein bisschen Pandas, und du hast ein DataFrame, das Tore, Ballbesitz und Niederschlag in Millimetern nebeneinander legt. Dann filtern wir alles, was unter 0,5 mm liegt, weil das kaum Einfluss hat. Alles andere wird markiert, farblich hervorgehoben, und bereit für das Rendering.

Visualisierungstechniken

Jetzt kommt das eigentliche Handwerk. Statt klassischer Säulenchart‑Plots nehmen wir Wasserfarben‑Layer, die die Regenintensität simulieren. Ein leichter blauer Farbverlauf für 0–5 mm, ein tiefes Azurblau für 20 mm und mehr. Kombiniert mit einem Heatmap‑Overlay, das die erwarteten Tore pro Team zeigt, entsteht ein Bild, das sofort sagt: „Hier wird nass, hier wird getorb“. Und das alles in einem interaktiven SVG, das auf der Seite von pokalquoten.com eingebettet ist.

Ein weiterer Trick: Das Radar‑Chart, das die fünf Schlüsselmetriken (Tore, Schüsse, Ballbesitz, Fouls, Regen) gegenüberstellt. Jeder Strahl ist ein Wetter‑Level, das visuell auffällt, wenn ein Team bei starkem Regen unterdurchschnittlich performt.

Praxisbeispiel: Regen im Viertelfinale

Stell dir vor, das Viertelfinale zwischen Bayern und Köln. 12 mm Regen, 68 % Luftfeuchtigkeit, 8 °C. Die Visualisierung zeigt einen breiten blauen Balken, der die Regenmenge markiert, und daneben ein leicht schräges, rotes Heatmap‑Feld, das die fehlenden Tore von Köln illustriert. Die Zuschauer sehen sofort, dass das Wetter den Spielverlauf dominierte.

Die Analyse bestätigt: Bei über 10 mm Regen sank die durchschnittliche Torquote um 0,7 Tore pro Spiel. Das ist kein Zufall, das ist ein Muster – und das Muster lässt sich mit der richtigen Grafik sofort erkennen.

Der nächste Schritt

Schalt dir das Dashboard zu, zieh die Wetterparameter per Dropdown, und lass das Radar‑Chart live aktualisieren. Und hier ist die letzte Anweisung: Jetzt deine Daten in ein Radar‑Chart packen und den Einfluss von Regen sofort sichtbar machen.