Tennis datasets: dove trovarli per analizzare i punteggi

Non serve essere un mago dei numeri per capire quanto possano essere utili i dati dei punteggi di tennis. Vuoi fare un'analisi sulle prestazioni di un giocatore? Stai cercando di prevedere chi vincerà il prossimo slam? O magari ti interessa testare un algoritmo su dati reali? La base di tutto sono i dataset giusti.

Per fortuna reperire questi dati oggi non è più una missione impossibile. Online esistono repository dettagliati che tengono traccia dei risultati di tutte le partite: dai giganti come Federer e Nadal fino ai challenger e ai circuiti minori. Trovi di tutto: punteggi set per set, nomi dei giocatori, ranking al momento della partita, superficie di gioco e qualche volta anche dati sulle condizioni meteo durante gli incontri. Ti basta sapere dove cercare.

• Perché usare dataset sui punteggi nel tennis
• Siti e portali affidabili dove trovarli
• Dataset scaricabili gratuitamente e a pagamento
• Consigli pratici per lavorare con i dati tennis
• Curiosità e idee per usare questi dati

Perché usare dataset sui punteggi nel tennis

Chi pensa che il tennis sia solo una questione di bravura in campo, probabilmente non ha mai dato un’occhiata ai numeri dietro le partite. Analizzare i dataset sui punteggi di tennis può dare risposte concrete a domande che sembrano complicate: chi è il giocatore più costante nei tie-break? Quanti game in media si vincono al servizio sull’erba rispetto alla terra?

Molti allenatori, scommettitori, giornalisti e appassionati sfruttano questi dati per:

• Studiare le tendenze di un giocatore (ad esempio vittorie su una certa superficie o periodo stagionale forte/debole).
• Prevedere risultati con algoritmi e modelli statistici.
• Controllare se una partita è andata secondo le aspettative o ha avuto colpi di scena.
• Raccontare storie interessanti (come i 5 set più lunghi di Wimbledon o il percorso di un underdog in un torneo minore).

Parliamo di dati che coprono decenni: basti pensare che il dataset ATP ufficiale include risultati dai tempi di Björn Borg, quindi dagli anni ‘70. Ma non è solo storia lontana. Oggi persino le statistiche dei match ITF più recenti vengono registrate, permettendo di analizzare carriere e progressi di giovani talenti praticamente in tempo reale.

Per chi lavora con tennis e numeri, avere questi dataset pronti fa davvero la differenza. Senza dati di qualità non si va lontano, che tu voglia programmare una semplice app o preparare una diretta televisiva interessante.

Siti e portali affidabili dove trovarli

Non è sempre facile scovare datasets di tennis affidabili, ma esistono posti molto seri dove puoi andare a colpo sicuro. Qui trovi una lista di fonti che non ti lasceranno a secco di dati sui punteggi.

• Kaggle: una delle piattaforme più note per chi ama i dati. Su Kaggle ci sono diversi dataset storici (ATP e WTA), aggiornati annualmente e molto usati anche per progetti di machine learning. Cercando "tennis scores" si trovano file in CSV pronti da scaricare.
• Jeff Sackmann Tennis (GitHub): questo è il riferimento numero uno per chi cerca dati tennistici pubblici. Offre risultati partita per partita, a partire dagli anni ’70 fino a stagione in corso, aggiornati regolarmente.
• Ultimate Tennis Statistics: sito molto completo per consultare statistiche dei match e dei giocatori. Permette anche di esportare dati in formato CSV sul proprio computer.
• ATP e WTA official: direttamente dai siti ufficiali puoi trovare risultati e alcune statistiche, anche se spesso non scaricabili in blocco. Ma per un consulta veloce, sono la fonte più attendibile.
• API Sports Tennis: per chi vuole integrare dati live nei propri progetti, questa API mette a disposizione dati aggiornati su tornei, match, punteggi e ranking. Richiede registrazione e c’è un piano free limitato.

Vediamo un esempio concreto: i database di Jeff Sackmann su GitHub hanno oltre 5.000 stelle e vengono aggiornati ogni mese. E sono pure tra i più usati nelle università e nei progetti open source.

Un trucco: se ti serve solo dare un’occhiata veloce ai risultati, i siti ufficiali ATP e WTA sono imbattibili per precisione. Ma se vuoi lavorare davvero con i dati, ti conviene partire da Kaggle o dal repository di Sackmann.

Dataset scaricabili gratuitamente e a pagamento

Se vuoi analizzare i punteggi del tennis, la prima domanda è: dove scarico dataset affidabili? Online ci sono diverse opzioni, sia gratuite che a pagamento, che ti permettono di mettere le mani su dati freschi, precisi e spesso super dettagliati.

Partiamo dalle risorse gratuite. Il repository più famoso è su GitHub, gestito da Jeff Sackmann. Trovi dati ATP dal 1968 e WTA dal 2007 in formato CSV. Puoi scaricare liberamente migliaia di match, inclusi punteggi set, tornei, superfici e altro ancora. Ecco alcuni nomi pratici da segnarti:

• Jeff Sackmann Tennis Data – Copre ATP, WTA, Challenger, ITF. Ogni stagione ha il suo file e puoi scegliere anni specifici o scaricare tutto in blocco.
• Kaggle – Ospita anche dataset derivati, con statistiche avanzate, script per analisi e dataset combinati dai progetti GitHub. La comunità è attiva e trovi anche notebook già pronti.

Alcuni enti ufficiali rilasciano dati tramite API, come API-SPORTS Tennis. Con una chiave gratuita hai accesso a una parte dei dati live (limitata per numero di richieste) e statistiche di base, ma le versioni a pagamento sbloccano funzioni più avanzate: punteggio in tempo reale, classifiche aggiornate, dettagli su tornei futuri e passati.

Se vuoi dati commerciali più raffinati, ci sono portali come Tennis Abstract, che offrono servizi premium con filtri avanzati per statistiche storiche, tabelle pivot personalizzabili e download batch di dati. Non sei obbligato a pagare, ma con il servizio premium risparmi tempo e puoi accedere a ricerche più mirate (ad esempio sui colpi vincenti su terra battuta nei quarti di finale degli ATP 500 dal 2010 in poi).

Qui ti metto una tabella con alcune delle fonti più popolari, per confrontare velocemente cosa offrono:

Il tennis è uno degli sport più documentati online, quindi puoi davvero sbizzarrirti. Solo un piccolo avviso: prima di scaricare a raffica, verifica le regole di utilizzo dei dati se li vuoi usare per pubblicazioni o prodotti commerciali. Alcune fonti impongono restrizioni sull’uso o chiedono di citare la fonte.

Consigli pratici per lavorare con i dati tennis

Lavorare con dataset di tennis non è complicato, però bisogna partire con poche regole chiare. Prima di tutto, occhio al formato del file: la maggior parte dei dati che trovi sono in CSV, Excel o JSON. Questi formati si aprono facilmente con Excel o Google Fogli, ma se vuoi fare analisi serie ti conviene usare Python e librerie come Pandas, che sono la base per chiunque voglia giocare con questi dati davvero.

Scegli sempre dataset aggiornati: i match di tennis si giocano ogni giorno e i database vecchi si riempiono di buchi subito. Nel dubbio, controlla le date dell’ultimo aggiornamento, che di solito trovi specificate nei repository o nella documentazione.

Un errore comune che fanno tutti? Non pulire bene i dati. A volte ti ritrovi nomi dei giocatori scritti in modo diverso, tipi di tornei abbreviati stranamente, qualche punteggio mancante. Meglio dare un’occhiata veloce per sistemare questi problemi prima di buttarsi su grafici o previsioni.

Vuoi qualche trucco pratico?

• Se lavori con dati storici, occhio a eventuali cambi di formato nel tempo. Spesso, dati dal 2010 in poi sono più ordinati.
• Per comparare facilmente i risultati tra tornei diversi, crea una colonna extra con il tipo di superficie (terra, erba, cemento).
• Per filtrare solo tornei importanti, usa la colonna “tournament_level” o controlla la presenza di eventi tipo “Grand Slam”.
• Se vuoi vedere le performance testa a testa tra due avversari, filtra le partite in base ai loro nomi e ordinale per data.

Una dritta semplice? Sfrutta sempre dati ufficiali: l’ATP e la WTA rilasciano ogni anno report dettagliati sulle partite e sui giocatori.

Se ti interessa tennis e vuoi fare analisi accurate, abituati a controllare la qualità dei dati e preparali bene prima di partire. Un dataset pulito ti fa risparmiare ore di lavoro e dà risultati molto più affidabili.

Curiosità e idee per usare questi dati

Se pensi che i dataset di tennis servano solo agli scienziati dei dati, sei fuori strada. C’è un sacco di roba interessante che puoi tirarci fuori anche solo per curiosità personale, per blog o per scommesse più consapevoli.

Ad esempio, lo sapevi che il match più lungo mai registrato nella storia del tennis si è giocato a Wimbledon nel 2010 tra Isner e Mahut, durato 11 ore e 5 minuti? L’analisi dei dataset permette di individuare proprio queste partite leggendarie in un attimo.

• Vuoi vedere chi sono i “re dei tie-break” degli ultimi 20 anni? Basta filtrare le partite che finiscono 7-6 e costruire una classifica.
• Analizza chi ha più break-point salvati, recuperando dati dettagliati game per game (alcuni database li offrono).
• Chi ha la striscia di vittorie più lunga su terra rossa? Query semplice, risposta pronta.
• Cerca anomalie nei ranking usando dati storici per vedere chi è esploso in modo improvviso (l’ascesa di Medvedev o il 2023 di Sinner parlano chiaro!).

Non manca poi chi sfrutta i tennis datasets per alimentare sistemi di scommesse sportive, tool di previsione dei risultati o contenuti interattivi per i social. Ci sono anche progetti open-source dove la community contribuisce con nuovi script e visualizzazioni: GitHub pullula di grafici che mostrano, ad esempio, la percentuale di prime palle di servizio nelle finali Slam degli ultimi 30 anni.

Chi vuole imparare ad analizzarli può partire da fogli Excel semplici o piattaforme come Google Data Studio, passando poi agli script in Python con librerie come Pandas. Non serve reinventarsi scienziato: un po’ di curiosità basta per scoprire storie nascoste dietro ai numeri del tennis.