AC Milan vs Udinese - Predictions, Stats & Odds
Serie A Statistiken, KI-Vorhersagen, (erwartete) Aufstellungen und weitere Daten für Spieltag 32
Tore
Spielbericht
In einer überraschenden Wendung der Ereignisse in der Serie A besiegte Udinese AC Milan mit einem überzeugenden 3:0-Sieg im San Siro am Samstag. Dieses Ergebnis war unerwartet, angesichts der starken Heimform von AC Milan und ihrer Favoritenrolle vor dem Spiel. Udinese setzte jedoch ihren Spielplan perfekt um und nutzte entscheidende Momente, um einen wichtigen Sieg zu erringen. Das Spiel begann mit beiden Teams, die nach Schwächen suchten, aber es war Udinese, das zuerst zuschlug. Davide Bartesaghi (GAP +0,8%) eröffnete in der 27. Minute das Tor und setzte den Ton für die Gäste. AC Milan hatte Schwierigkeiten, effektiv zu reagieren, und ihre Versuche wurden von einer disziplinierten Udinese-Verteidigung vereitelt. Im weiteren Verlauf des Spiels nutzte Udinese weiterhin die Schwächen von AC Milan aus. Jurgen Ekkelenkamp (GAP +1,0%) verdoppelte in der 37. Minute die Führung und dämpfte die Stimmung der Heimmannschaft weiter. Trotz der Bemühungen von AC Milan, sich neu zu formieren und nach vorne zu drängen, konnten sie die solide Defensivaufstellung von Udinese nicht durchbrechen. Der endgültige Schlag kam in der 71. Minute, als Arthur Atta (GAP -2,2%) mit einem dritten Tor den Sieg besiegelte und AC Milan keine Chance auf ein Comeback ließ. Diese umfassende Leistung von Udinese war ein Beweis für ihre taktische Disziplin und ihre klinische Abschlussstärke. Aus taktischer Sicht nahm der Trainer von AC Milan während des Spiels mehrere Änderungen vor und brachte Ardon Jashari, Christopher Nkunku, Ruben Loftus-Cheek, Youssouf Fofana und Niclas Fullkrug von der Bank. Diese Einwechslungen konnten den Spielverlauf jedoch nicht wesentlich ändern. Auch der Trainer von Udinese nahm strategische Einwechslungen vor und brachte Jakub Piotrowski, Idrissa Gueye, Lennon Miller und Oier Zarraga ins Spiel, um ihren Schwung beizubehalten und das Zu-Null-Ergebnis zu sichern. Dieses Ergebnis hat bedeutende Auswirkungen für beide Teams. Für AC Milan ist die Niederlage ein Rückschlag im Kampf um einen Platz unter den ersten vier, während der Sieg von Udinese ihr Selbstvertrauen und ihre Tabellenposition stärkt, da sie in den verbleibenden Spielen der Saison weiter nach oben klettern wollen.
Aufstellungen
AC Milan
| Pos | Spieler |
|---|---|
| TW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| MIT | |
| MIT | |
| MIT | |
| STU | |
| STU | |
| STU |
Auswechselspieler
| 46' | Niclas Fullkrugfür Zachary Athekame |
| 60' | Youssouf Fofanafür Samuele Ricci |
| 72' | Ardon Jasharifür Luka Modric |
| 72' | Christopher Nkunkufür Christian Pulisic |
| 77' | Ruben Loftus-Cheekfür Rafael Leão |
Udinese
| Pos | Spieler |
|---|---|
| TW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| MIT | |
| MIT | |
| MIT | |
| MIT | |
| MIT | |
| STU |
Auswechselspieler
| 66' | Jakub Piotrowskifür Nicolò Zaniolo |
| 76' | Idrissa Gueyefür Keinan Davis |
| 85' | Oier Zarragafür Arthur Atta |
| 86' | Lennon Millerfür Jurgen Ekkelenkamp |
Tabelle nach dem Spiel
| # | Team | Sp | S | U | N | T | GT | TD | Pkt | Form |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3 | AC Milan | 32 | 18 | 9 | 5 | 47 | 27 | +20 | 63 | S N S N N |
| 10 | Udinese | 32 | 12 | 7 | 13 | 38 | 42 | -4 | 43 | U N S U S |
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Spieltag 32
Erklärung
Was sind Plus Minus Tore (G±)?
Plus Minus Tore ist die durchschnittliche Tordifferenz pro Spiel, während der Spieler auf dem Platz stand. Ein Wert über 0 bedeutet, dass das Team eher gewinnt, wenn der Spieler auf dem Platz ist, ein Wert unter 0 bedeutet, dass sein Team mehr Tore kassiert als es selbst erzielt. Es ist eine großartige Metrik, um Spieler innerhalb eines Teams und ihren Einfluss auf die Teamleistung zu vergleichen.
Was ist Game Advantage Percentage (GAP)?
GAP zeigt die Leistungsdiskrepanz zwischen einem Spieler zum Durschnittsspieler der Liga. Wie sehr beeinflusst ein Spieler die Leistung seines Teams? Positiv wie negativ. GAP berücksichtigt G± Daten vom Spieler selbst, von Mitspielern und gegnerischen Spielern aus den letzten 50 Spielen, an denen ein Spieler teilgenommen hat. Die Kennzahl ist perfekt, um den Einfluss von Spielern innerhalb einer Liga zu vergleichen.