Las estadísticas de LaLiga en Excel permiten registrar resultados, actualizar automáticamente la clasificación, comparar equipos y jugadores, consultar la evolución de la competición y analizar datos históricos en una misma herramienta. Una hoja de cálculo bien estructurada puede utilizarse tanto para seguir el campeonato como para estudiar el rendimiento deportivo y construir modelos de predicción.
La plantilla puede incluir el calendario completo, los resultados, la clasificación, estadísticas individuales y colectivas, gráficos, filtros, comparativas y cálculos automáticos. También es posible adaptar el archivo a Excel, Google Sheets, OpenDocument y otros formatos compatibles.
Qué se puede analizar con estadísticas de LaLiga en Excel
La plantilla permite registrar y analizar los datos de los equipos y de los jugadores durante una temporada completa. El sistema puede utilizarse para seguir la competición, consultar resultados, comparar el rendimiento y generar informes visuales.
- Análisis completo del rendimiento de los jugadores
- Cálculo automático de estadísticas por partido
- Registro detallado de goles, asistencias y tarjetas
- Comparativas entre equipos y jugadores
- Filtros personalizables para datos específicos
- Gráficas interactivas y reportes visuales
- Cálculos automáticos sobre estadísticas acumuladas
- Plantilla totalmente editable y adaptable
La plantilla está disponible en formato Excel (.xlsx) y también como una hoja de cálculo de Google (Spreadsheet). Los formatos compatibles incluyen XLSX y Google Sheets.
Estructura de una plantilla para LaLiga
Calendario y jornadas
La hoja de jornadas presenta todos los emparejamientos y estadios. En ella deben introducirse los resultados. Se marcan los equipos con colores en función del resultado.
El calendario Excel de la liga española permite anotar los resultados que se den e ir viendo cómo se actualiza la clasificación en función de los resultados introducidos. Este archivo puede ser usado simplemente para hacer seguimiento de la competición.
También podrás ver el calendario de cada equipo en la pestaña mi equipo, e incluso si lo deseas hacer un porra de la liga. El funcionamiento es muy sencillo: solamente hay que rellenar los cuadros habilitados con los resultados que uno crea que se darán o que se den.
Clasificación automática
La clasificación es una tabla estadística convencional y su traducción a gráficos globales. Se muestran además las competiciones a las que se clasifica cada equipo en función de su puesto.
Este archivo está realizado unicamente con fórmulas, por lo que no es necesario habilitar las macros. Cada vez que introduces un resultado la clasificación se actualiza automáticamente.
Se puede mantener la clasificación en la misma hoja que los resultados y utilizar una vista directa de cada jornada. Debajo de la clasificación se puede poner el número de jornada e ir directamente a esa jornada.
También podrás ver un cuadro resumen con todos los resultados introducidos. En caso de empate a puntos al finalizar la liga el archivo contempla los criterios deportivos para desempatar. En caso de empate en todos los criterios deportivos se puede seleccionar manualmente.
Seguimiento individual de cada equipo
La sección Equipo a Equipo permite el seguimiento individualizado de cada equipo, en la que se muestran sus resultados, pero también datos históricos o un enlace a su web.
En la pestaña mi equipo selecciones cualquier club de la liga para ver su calendario completo de la liga. Funciona de manera independiente al resto del calendario.
Además podrás utilizarlo como calendario de tu equipo. En la pestaña mi equipo se puede consultar el calendario completo de la competición de un club seleccionado.
Estadísticas y gráficos
La sección Estadísticas incluye gráficos lineales que comparan la progresión de los equipos jornada a jornada, además de rankings que ordenan a los clubes según otros parámetros, como partidos ganados y goles a favor.
La plantilla incorpora gráficas interactivas y reportes visuales. Los gráficos permiten consultar la evolución de los equipos, comparar estadísticas y representar los datos acumulados de forma más clara.
Los gráficos globales permiten comparar estadísticas históricas totales o promedio. También se incluyen estadísticas históricas en la página de Equipo a Equipo.
Ajustes de puntos
La hoja puede incluir una columna extra donde se podrán restar puntos por alguna posible sanción. También permite la bonificación o deducción de puntos manual, para adaptarse a decisiones de la organización.
La deducción o bonificación de puntos permite cubrir las decisiones de la organización y mantener la clasificación ajustada a las circunstancias oficiales de la competición.
Cómo introducir los datos en Excel
- Ingresar datos del jugador: Añade el nombre, posición y estadísticas relevantes del jugador.
- Establecer periodos de análisis: Define las fechas para evaluar el rendimiento en los partidos.
- Registrar métricas de rendimiento: Introduce goles, asistencias y otras estadísticas importantes.
- Cálculo automático de estadísticas: Observa al instante las métricas calculadas según los datos ingresados.
- Análisis de rendimiento: Revisa las estadísticas de los partidos en una tabla simplificada.
- Generar reportes: Obtén resúmenes visuales y gráficos para mejorar el seguimiento del desempeño.
El registro detallado de goles, asistencias y tarjetas facilita el análisis individual de los jugadores y la comparación entre integrantes de una plantilla. Los cálculos automáticos permiten actualizar las estadísticas acumuladas cada vez que se añade un partido.
Datos de jugadores y rendimiento por partido
Una hoja de estadísticas de fútbol puede concentrar la información básica de cada jugador y las métricas obtenidas en cada encuentro. El análisis puede organizarse por nombre, posición, periodo, equipo, partido y tipo de estadística.
| Área de análisis | Datos registrados | Resultado |
|---|---|---|
| Jugadores | Nombre, posición y estadísticas relevantes | Seguimiento individual |
| Partidos | Goles, asistencias y tarjetas | Estadísticas por encuentro |
| Equipos | Resultados y clasificación | Comparación colectiva |
| Temporadas | Datos históricos y promedios | Evolución a largo plazo |
| Informes | Tablas, gráficos y resúmenes | Visualización del rendimiento |
Los filtros personalizables permiten mostrar únicamente los datos de un jugador, equipo, jornada, periodo o competición. Esta organización facilita el análisis de grandes volúmenes de información sin modificar la base de datos original.
Comparativas entre equipos y jugadores
Las comparativas pueden realizarse entre equipos y jugadores utilizando estadísticas acumuladas, promedios por partido, resultados en casa y fuera, goles marcados, goles recibidos, tarjetas y evolución jornada a jornada.
La clasificación puede complementarse con rankings específicos para ordenar a los clubes según partidos ganados, goles a favor y otros parámetros. La progresión de los equipos también puede representarse mediante gráficos lineales.
El histórico permite consultar tablas de clasificación de cada edición, evolución año a año de hasta cuatro equipos, gráficos estadísticos de datos totales y promedio, descripción de torneos europeos y clasificaciones históricas.
Calendario de LaLiga en Excel
La Liga 2026-2027 comienza en pleno verano el 17 de agosto y la última jornada de la liga será el fin de semana del 23-24 de mayo de 2027.
El calendario Excel Liga 2026-2027 incluye el calendario de la liga española y otros archivos de competiciones nacionales. También se ofrece el calendario de la 2ª división de la Liga Hypermotion en Excel, el calendario de la LigaF, el calendario 1ª Rfef de los dos grupos y el calendario 2ª Rfef de los 5 grupos en un mismo archivo.
| Competición | Archivo disponible |
|---|---|
| Primera División | Calendario Excel Liga 26 27 1ª División |
| Segunda División | Calendario 2ª División Liga 26 27 Excel |
| LigaF | Calendario LigaF 26 27 Excel |
| 1ª Rfef | Calendario 1Rfef 26 27 Excel |
| 2ª Rfef | Calendario 2Rfef 26 27 Excel |
El sorteo del calendario de la liga española se realizará el 30 de junio de 2026 y desde entonces ya está disponible para su descarga más abajo en este post.
La plantilla puede utilizarse como fixture, porra, quiniela o simulador. Puedes hacer cábalas con los resultados para ver quién se clasificaría según los resultados.
Histórico de LaLiga en Excel
La hoja permite no sólo seguir el campeonato liguero, sino también bucear en un sinfín de estadísticas y comparaciones, tanto presentes como históricas.
El histórico contiene tablas de clasificación de cada edición, evolución año a año de hasta cuatro equipos, gráficos estadísticos de datos totales y promedio, descripción de torneos europeos y clasificaciones históricas.
La clasificación histórica también puede actualizarse para incorporar nuevos equipos y nuevas temporadas. La actualización de la temporada del torneo puede aplicarse en todas las secciones.
Estadísticas avanzadas de LaLiga
Las estadísticas avanzadas permiten ampliar el análisis más allá de los goles, las asistencias, las tarjetas y los resultados. En cada partido de LALIGA se generan más de 3,5 millones de puntos de datos.
Estos puntos de datos son procesados por MediaCoach utilizando la tecnología de Microsoft Azure, revelando nuevos y únicos insights.
Jugadores por posesión
Número de jugadores involucrados en una posesión. Los eventos cubiertos durante la posesión son pases, regates y despejes. Se tiene en cuenta al jugador que recupera y al jugador que pierde la posesión para calcular la métrica.
Posesiones peligrosas
Posesiones en las que el evento final es un disparo a puerta que no es bloqueado por un defensor, termine o no en gol. También se considera si la acción termina en un gol en propia puerta.
Área convexa
Área ocupada por los jugadores, excluyendo al portero. El Área Convexa se puede calcular con o sin posesión y dependiendo de la evolución del marcador del partido, es decir, ganando, empatando o perdiendo.
Acciones de alta intensidad
Carreras a más de 28 km/h cubriendo una distancia mínima de 10 metros. Pueden ser con o sin posesión, pero el balón debe estar en juego.
Se puede consultar la distancia total recorrida por este tipo de acción, el número de acciones realizadas y el promedio de metros recorridos por acción.
Rivales superados por pase
Número de oponentes superados en el eje X entre la emisión y la recepción del pase. El pase debe completarse y avanzar hacia adelante. Se mide la distancia al oponente más cercano al recibir el balón.
Conducciones que rompen la línea defensiva
Conducciones que rompen la línea defensiva, superando a más de 2 jugadores con al menos 1 de ellos siendo defensor, o que superan a más de 1 jugador con al menos 1 de ellos siendo defensor si están en zonas defensivas del campo.
El jugador que realiza la conducción debe tener una velocidad media superior a 15 km/h o alcanzar una velocidad máxima superior a 21 km/h.
Acciones de alto impacto
Conducciones tras las cuales se realiza un disparo a puerta (o al poste) dentro de los 10 segundos posteriores al final de la conducción.
La distancia mínima de la conducción debe ser de 10 metros, con una duración mínima de 3 segundos y haber cruzado el medio campo.
Distancia recorrida tras pérdida de posesión
Distancia recorrida por jugador, individualmente, durante los 5 segundos después de la pérdida. La métrica del equipo corresponde a la suma de todas las distancias recorridas individualmente por cada jugador.
Recuperaciones en posiciones ventajosas
Recuperaciones donde el número de oponentes del equipo que recupera entre el punto de recuperación y su portería es igual o menor que el número de oponentes del equipo que recupera.
Visualizacón de datos liga española - Escuela de Bayes
Fuentes de datos y bases estadísticas
Una base de datos de LaLiga puede incluir clasificaciones, plantillas, partidos, alineaciones, goles y otras estadísticas. También puede organizar información sobre cualquier categoría, competición, club o periodo histórico.
Los listados de jugadores, entrenadores y árbitros pueden filtrarse por cualquier criterio. También pueden incluirse estadios y datos de la selección española.
Los datos pueden gestionarse en Excel, CSV, JSON, SQL o en el formato que requiera el proyecto.
Modelo de predicción de partidos en Excel
La idea de construir un modelo matemático para predecir resultados de fútbol puede parecer intimidante, pero la realidad es que modelos simples y efectivos están al alcance de cualquier persona con conocimientos básicos de Excel y acceso a datos gratuitos.
No necesitas ser estadístico ni programador para crear un sistema que genere probabilidades razonables para cada partido de LaLiga; necesitas entender los principios fundamentales, invertir tiempo en recopilar datos, y tener la disciplina de seguir tu modelo incluso cuando contradice tu intuición.
Los modelos más sofisticados del mundo usan los mismos principios básicos que puedes implementar en una hoja de cálculo.
Objetivo del modelo
El objetivo de un modelo de predicción no es acertar todos los partidos, algo imposible en un deporte tan impredecible como el fútbol, sino generar probabilidades más precisas que las que el mercado refleja en sus cuotas.
La ventaja de construir tu propio modelo, más allá de las predicciones que genera, es que el proceso te obliga a pensar sistemáticamente sobre qué factores influyen en los resultados.
Esta comprensión profunda del juego mejora tu capacidad de evaluar partidos incluso cuando no usas el modelo directamente.
Modelo de Poisson
El modelo de Poisson es el punto de partida clásico para predicción de fútbol porque captura la naturaleza fundamental de los goles: eventos relativamente raros que ocurren de manera aproximadamente aleatoria durante un partido.
La distribución de Poisson permite calcular la probabilidad de que se marquen cero, uno, dos, tres o más goles en un partido dado un promedio esperado.
Si estimamos que el equipo local marcará en promedio 1.8 goles y el visitante 1.1, podemos calcular las probabilidades de cada resultado posible y sumarlas para obtener probabilidades de victoria local, empate, y victoria visitante.
Implementación en Excel
La implementación en Excel es sorprendentemente sencilla. La función POISSON.DIST calcula la probabilidad de exactamente X goles dado un promedio esperado.
Para un partido donde esperamos 1.8 goles locales y 1.1 visitantes, calculamos la probabilidad de cada combinación de resultados: cero a cero, uno a cero, cero a uno, dos a uno, y así sucesivamente hasta un límite razonable como cinco o seis goles por equipo.
Sumando las probabilidades de todas las combinaciones donde el local gana obtenemos la probabilidad de victoria local; análogamente para empate y victoria visitante.
Estimación de goles esperados
El desafío real no está en los cálculos sino en estimar los promedios de goles esperados para cada equipo en cada partido.
La aproximación más simple usa los promedios goleadores de la temporada ajustados por la fuerza del rival.
Si el Barcelona promedia 2.5 goles por partido en casa y el Getafe concede 1.8 por partido como visitante, mientras la media de la liga es 1.3 goles locales, podemos estimar los goles esperados del Barcelona como 2.5 multiplicado por 1.8 dividido por 1.3, aproximadamente 3.5 goles.
Este cálculo básico ya produce estimaciones razonables que pueden compararse con las cuotas del mercado.
Variables adicionales para mejorar el modelo
Forma reciente
El modelo básico de Poisson puede mejorarse incorporando factores que afectan al rendimiento más allá de los promedios de temporada.
La forma reciente es el factor más importante: un equipo que ha ganado cinco partidos seguidos probablemente rendirá mejor que su media, mientras uno en crisis rendirá peor.
Incorporar los resultados de los últimos cinco o seis partidos, ponderando más los más recientes, ajusta las estimaciones para reflejar el momento actual de cada equipo.
Lesiones y sanciones
Las ausencias por lesión o sanción de jugadores clave merecen ajustes específicos en el modelo.
La ausencia del goleador principal de un equipo puede reducir sus goles esperados en un diez o quince por ciento; la de un defensa central importante puede aumentar los goles esperados del rival.
Cuantificar estos ajustes requiere criterio y puede basarse en el impacto histórico de ausencias similares o en métricas como minutos jugados y contribución a goles del jugador ausente.
Ventaja de jugar en casa
El factor local ya está parcialmente capturado si usamos estadísticas separadas de casa y fuera, pero puede refinarse considerando qué tan pronunciada es la ventaja local de cada equipo específico.
Un equipo con ventaja local extrema como el Osasuna histórico puede necesitar ajuste adicional cuando juega en El Sadar, mientras equipos con rendimiento similar en casa y fuera no requieren esta corrección.
El modelo mejora cuando reconoce estas diferencias individuales en lugar de aplicar un factor local uniforme.
Validación y backtesting
Un modelo sin validación es solo especulación disfrazada de matemáticas.
Antes de apostar dinero basándote en tu modelo, debes probarlo con datos históricos para verificar que sus predicciones son razonablemente precisas.
El proceso se llama backtesting: aplicas tu modelo a partidos pasados y comparas sus predicciones con los resultados reales.
Si el modelo predijo victoria local con sesenta por ciento de probabilidad en cien partidos, aproximadamente sesenta deberían haber terminado con victoria local.
Desviaciones significativas indican que el modelo necesita ajustes.
Comparación con el mercado
La comparación con las cuotas del mercado es igualmente importante. Tu modelo no necesita ser perfecto en términos absolutos; necesita ser mejor que el mercado en situaciones específicas.
Si tu modelo y el mercado coinciden en la mayoría de partidos, no hay value que explotar.
El value aparece cuando tu modelo difiere significativamente del mercado y el backtesting muestra que en esas situaciones tu modelo ha sido más preciso.
Identificar estos nichos de ventaja es más valioso que tener un modelo marginalmente mejor en todos los partidos.
El uso práctico del modelo requiere disciplina para seguir sus recomendaciones incluso cuando contradicen tu intuición.
Por supuesto, el modelo puede equivocarse en partidos individuales, pero si está bien construido y validado, debería generar rentabilidad a largo plazo.
Organización recomendada del libro de Excel
Una estructura organizada facilita la introducción de datos, el cálculo de estadísticas y la consulta de resultados. Las hojas pueden separarse por función para evitar mezclar datos originales, fórmulas y gráficos.
| Hoja | Contenido |
|---|---|
| Jornadas | Emparejamientos, estadios y resultados |
| Clasificación | Tabla estadística y gráficos globales |
| Estadísticas | Rankings y progresión jornada a jornada |
| Equipo a Equipo | Resultados, datos históricos y seguimiento individual |
| Jugadores | Goles, asistencias, tarjetas y métricas de rendimiento |
| Ajustes | Bonificaciones o deducciones manuales |
| Histórico | Clasificaciones y comparativas de temporadas |
| Predicción | Goles esperados y probabilidades de resultados |
Una plantilla de este tipo puede comenzar como un archivo sencillo para registrar resultados y evolucionar hasta convertirse en una herramienta de análisis con estadísticas avanzadas, históricos, gráficos y modelos de predicción.
Construir un modelo de predicción para LaLiga es un proyecto que puede comenzarse en una tarde y refinarse durante toda la vida.
El modelo inicial será imperfecto pero funcional; con cada temporada de uso y ajuste, mejorará hasta convertirse en herramienta genuinamente útil.
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