其实这个数据早已列入统计了，目前有两个指标是可以直接或间接统计这个「倒数第二传」。
这个指标叫做Prog Passes（向前传递），第二个叫做SCA，全称是Shot-Creating Actions，中文翻译叫做制造射门机会行为。
为了纪念Jota，我这里就引用一下Jota的数据来解释。
先说Prog Passes，顾名思义就是向前传球，但是在一场比赛里，两队的传球总共有上千次，甚至极端一点如，一场比赛的传球总数可以达到700次以上。
安装在球场上方的摄像机则会实时记录比赛当中发生的每一个行为，这里包括了球员的触球、带球、传球等等动作作为事件，标准清楚。
再把传球录入到数据库，分析传球角度和方向，到这里为止，很多传球是对直接进攻影响不明显的，比如横传、回传。
而向前传递里，会有大量的像上图这样的往前传递的时事件，有的是从防守一区到进攻二区，有的是在二区打转，并不能直接制造出威胁禁区的机会。
所以在不同的数据分析公司的统计里，对Prog Passes的解读也会有所不同。
比方说我目前在用的Footballinsightpro来说，对于Prog Passes的定义是超过15米的向前传递，因为我们通过数据看到，陡然加快节奏对于进攻的影响，而超过15米的传球是加快节奏的重要因素。
只不过在对球员目前的表现评估里，如果最后是以「进球」作为结果指标反推的话，最终要统计这个Prog Passes，其实是一个漏斗式筛选数据。
通常进球为结果，按照事件我们会分成「压迫对方失误进球」「定位球」「常规Bulid up」三种。
前两者是很难拿到助攻和Prog Passes数据的，只有第三种可以。
而所谓漏斗式筛选，其实是在这里的逻辑关系，即：
有了向前传递，才能有制造射门机会的Key Passes，最后才有射门的Shots的机会。
但是因为从Bulid up阶段到最后的射门，是有层层折损的。
如果仅仅按照结果来统计，那么数据就会忽略掉大部分球员个人在这个过程中的事件动作，反而不利于看清楚这个球员是如何掌控比赛的。
在这种球员身上，我们可以看到他Build up的尝试，丢失球权，以及对传球机会的把握的平衡。
如果只看「倒数第二传」，就很难看到这个球员在中场控制节奏的全貌。
比方说因为门前机会把握能力不佳（），或者队友很独（）。
一场比赛下来这个球员传出了90%传球成功率的Prog Passes，最后队友就是不进球，数据上这个球员的「倒数第二传」数据为0 。
能说明这个球员很差吗？
貌似是不行的吧.........
而另一个球员，队友机会把握能力很好，每场比赛都能刷0-1个倒数第二传的个人结果数据。
但是他传球率性随意，每场比赛丢失球权12-17次，传球成功率只有40%多，能说明他很优秀吗？
好像也不行吧？
也就是说，这类球员对进攻的贡献，其实看的不是结果，而是过程。
如果关注结果了，那么球员的价值就很难体现出来，也很难识别到真正的「核」。
第二个介绍的指标，是SCA。
SCA顾名思义，就是只要产生射门机会，都算。
这里是剔除掉了无法形成射门的传球，算是剔除掉了部分过程。
但是SCA有个问题，这里是包含了射门动作在里面的，也就是说，这个指标更多是在进攻当中的综合指标——倒数第二传、关键传球、射门三个动作都包含上。
借以来测算球员在进攻当中发挥的综合性作用。
我们看球探数据分析报告的时候，这个指标更多是作为一个类似于「概览」或者「目录」的作用，很难看到球员的关键细节。
对于进攻型中场及更靠前的位置，这个指标的参考意义就稍大，但是作为节拍器和进攻发起者的组织枢纽后腰位置上，这个数据我们一般就不怎么看的。
存在即合理，我很高兴有球迷能深入一些能想到Bulid up过程中的数据，而不是只看进球、助攻，场均进球什么的、
但是倒数第二传总体来说，其实也是一个结果指标，对于需要这个数据位置上的球员用不到，不需要这个数据的球员一抓一大把，这才没有专门有这样的结果呈现。