¿El 11 ideal?: Un Enfoque Data - Driven para la conformación de un Plantel.
Date
2022
Type:
Thesis
item.page.extent
20 p.
item.page.accessRights
Acceso abierto
Authors
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Publisher
Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería
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Abstract
El problema de evaluar el rendimiento de los futbolistas está despertando el interés de muchas empresas y de la comunidad científica, gracias a la disponibilidad de datos masivos que capturan todos los eventos generados durante un partido (p. ej., entradas, pases, tiros, etc.). Desafortunadamente, no existe una métrica consolidada y ampliamente aceptada para medir la calidad del desempeño en todas sus facetas. En este artículo, diseñamos e implementamos un ranking de jugadores basado en datos que ofrece una evaluación justificada de como distintos atributos contribuyen a aumentar la probabilidad de victoria de un equipo.
Usando dos conjuntos de datos, el primero con información a nivel de equipo desde el año 2017 al 2022 para la primera división del futbol chileno determinamos el desempeño de los equipos clasificándolos en victoria y no victoria. El segundo set de datos contiene información de todos los jugadores chilenos en competencia. Basándonos en el criterio experto, desarrollados un procedimiento de co-ocurrencia donde detectamos los atributos comunes existentes en ambos sets de datos. Con estos atributos comunes entrenamos un modelo que nos permite obtener el ponderador para cada atributo y con ellos construir el ranking por jugador.
Finalmente clasificamos a cada jugador de acuerdo con su rol en el equipo: Arquero, Defensa, Lateral Derecho, Lateral Izquierdo, Mediocampista Defensivo, Mediocampista,
Mediocampista Ofensivo y Delantero. Con esto extendemos el ranking por posición y podemos conformar un plantel que maximizaría la probabilidad de victoria de un equipo.
Description
Capstone project presentado a la Facultad de Ingeniería de la Universidad del Desarrollo para optar al grado académico de Magíster en Data Science.
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Citation
Keywords
070037S, Futbol, Ranking, Desempeño, Jugadores, Data-Driven, SVM