A játékosállomány mélység és csapat teljesítmény kapcsolatának elemzése az NBA-ben

OData támogatás
Konzulens:
Pasic Alija
Távközlési és Médiainformatikai Tanszék

Az adatbányászat az utóbbi idők egyik legdinamikusabban fejlődő kutatási területe, mára elképzelhetetlen lenne nélküle számtalan feladat megoldása a telekommunikációs, banki vagy üzleti szférában. Kiaknázási lehetőségeit a sportokban is felismerték, így ott is megkezdte hódítását. Legfőképp a csapatsportokban veszik hasznát a kutatók, felhasználása szinte végtelen különböző megközelítést biztosít. Az adatbányászat segít olyan rejtett kapcsolatok felfedezésében vagy adatok feldolgozásában, amit korábban, megjelenése előtt lehetetlen feladatnak tartottak. A sportok rengeteg rögzíthető adattal rendelkeznek, melyek feldolgozását és értelmezését segíti. Az eredményeket felhasználhatják csapatok menedzselési feladataihoz, edzők támogatására a helyes taktika alkalmazásában vagy orvosok segítségére, a sérülések idő előtti diagnosztikájához. Eredményeit a fogadó irodák is használják az odds-ok meghatározásához.

Szakdolgozatomban egy olyan projektet valósítok meg, amely elemzi az amerikai profi kosárlabda csapatok játékosállományát és következtetéseket von le a helyes csapatösszeállítást illetően. Dolgozatom első felében áttekintem az adatbányászat módszereit és lépéseit. Ezután ismertetem néhány sportban való felhasználását, a kosárlabdát is szem előtt tartva, majd bemutatom magát a kosárlabda sportot. Dolgozatom második felében az adatok kigyűjtése után új attribútumok létrehozásával olyan adatbázist teremtek, melyből a modellek megalkotása után következtetéseket lehet levonni a csapatok helyes összeállítására a játékosállomány elemzésével.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.