Learning to rank aplicado al análisis avanzado del desempeño de jugadores en la NBA
Históricamente, la recogida de datos y el análisis de datos en los diferentes deportes se centra en estadísticas acumuladas anuales para comparar el desempeño de los diferentes jugadores. Con el gran avance que se ha producido en la recogida y procesamiento de datos, existe la posibilidad de realiza...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2019 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Oberta de Catalunya (UOC) |
| Repositorio: | O2, repositorio institucional de la UOC |
| OAI Identifier: | oai:openaccess.uoc.edu:10609/99126 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10609/99126 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | analytics data mining basketball learning to rank analítica minería de datos baloncesto aprendizaje de clasificación mineria de dades bàsquet aprenentatge de classificació Data mining -- TFM Mineria de dades -- TFM Minería de datos -- TFM |
| Sumario: | Históricamente, la recogida de datos y el análisis de datos en los diferentes deportes se centra en estadísticas acumuladas anuales para comparar el desempeño de los diferentes jugadores. Con el gran avance que se ha producido en la recogida y procesamiento de datos, existe la posibilidad de realizar análisis más avanzados. Serán análisis que nos permitan ponderar y realizar una clasificación, aplicando los conceptos del learning to rank, de los jugadores en función de aspectos que puedan ser influyentes a la hora de comparar su desempeño. La hipótesis en que se basa este estudio sobre la NBA es que hay dos factores interrelacionados que influyen en el desempeño y que no suelen tomarse en consideración. El primero, es el conocimiento del juego que permite a un jugador aplicar la estrategia correcta según se plantee un problema en forma de defensa adversaria. El segundo es la importancia del partido, ya que varía mucho según el momento de la temporada sea. En la NBA no existen descensos de categoría, la temporada regular es muy larga y en los playoffs las franquicias se juegan el trabajo de todo el año. El objetivo de este estudio es conseguir un análisis estadístico que tenga en cuenta ambos factores para poder comparar los puntos fuertes y débiles de los jugadores. El resultado del estudio aportará información que permita a los entrenadores y directores deportivos realizar una rápida toma de decisiones en un mercado de fichajes muy cambiante. |
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