Predictive analysis of successful basketball shots: The Euroleague case
Başarılı basketbol şutlarının tahminsel analizi: Euroleague örneği
- Tez No: 518252
- Danışmanlar: DOÇ. DR. RAHA AKHAVAN TABATABAEI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Spor, İstatistik, İşletme, Sports, Statistics, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 55
Özet
Basketbol sporu, kulüplerin gelir yönetimi, kadro planlama, taraftar etkileşim yönetimi ve saha içi karar verme sistemlerinde yararlandıkları yüksek miktarlarda veri üretiyor. Gelişmiş veri toplama sistemlerinden elde edilen veriler, oyuncuların ve topun sahadaki hareketinden en yüksek faydayı sağlayacak analitik uygulamaların geliştirilmesinde kullanılıyor. Üst düzey takımların arasında temel basketbol tekniği, fiziksel kapasite ve motivasyon parametreleri açısından çok büyük büyük farklar olmadığı göz önünde bulundurulursa, bu değeri bilgi, takımların karar verme süreçlerinde destekliyor ve başarılı olma konusunda kayda değer bir etkide bulunuyor. Bu tezde on sezounluk Eurloegue profesyonel basketbol ligi verisini, oyun içi değişkenleri ile inceleyerek, başarılı basketbol şutları ile ilgili tahmin modelleri yaratıyoruz. İkili sınıflandırma metodlarından, lojistik regresyon, random forest, naive Bayes, support vector makinaları ve yapay sinir ağları gibi modelleri kullanıyoruz. Bu farklı modellerin basketbol alanındaki verimlerini değerlendirerek, bu alan için en iyi modeli tespit ediyoruz. Çalıştırdığımız modeller arsında random forest en iyi tahmin sonucunu verirken, lojistik regresyon gerektirdiği bilgisayar kapasitesi açısından en verimli model oldu.
Özet (Çeviri)
Basketball industry creates vast amounts of data from which the organizations benefit to improve their business processes like revenue management, roster selection, fan engagement, and on-field decision making. Sophisticated data collection systems are being developed in order to get the maximum benefit from analysis of the movements and actions of all elements in the field. Since elite teams do not have huge differences when compared to each other in terms of advanced fundamental, physical capacity, and motivation, this valuable information is helping them to develop data driven decision making applications which give them a significant advantage on winning. In this thesis, we analyze ten seasons of the Euroleague professional basketball data consisting of spatiotemporal, player based, and situational variables such as score difference, shot type, and home or away team. Using these variables, we build predictive models for the accurate prediction of successful shots. We develop binary classification methods such as logistic regression, random forest, naive bayes, support vector machines, and artificial neural networks. We compare these models to evaluate the best approach for classification problems of successful basketball shots. Among all models we applied, random forest is the most accurate and logistic regression is computationally the most efficient model.
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile nba oyuncu değeri öncülerinin tahmin edilmesi
Predicting nba player value pre-indicators using machine learning methods
TUBA SARI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Yönetim Bilişim SistemleriAkdeniz ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KERİM KÜRŞAT ÇEVİK
- İleri yetişkin evli bireylerde başarılı yaşlanmanın evlilik doyumu, öz-şefkat ve yaşam doyumu bakımından incelenmesi
Examining of successful aging in married individuals in terms of marriage satisfaction, self-compassion and life satisfaction
ALİ TÜFEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
PsikolojiDokuz Eylül ÜniversitesiAile Eğitimi ve Danışmanlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HADİYE KÜÇÜKKARAGÖZ
- Yaşlı bireylerde kişilik özellikleri başarılı yaşlanma ve ego bütünlüğünün psikolojik uyum üzerindeki etkisi
The effect of successful aging and ego integrity on psychological adaptation in elderly individuals
ESMA NUR KAÇIRA
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
PsikolojiAksaray ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜMİT MORSÜNBÜL
- Veri madenciliğine genel bakış ve Random Forests yönteminin incelenmesi: Sağlık alanında bir uygulama
An overview of data mining techniques and analysis of Random Forests method: An application on medical field
MUHAMMET AKMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
DR. YASEMİN GENÇ
HANDAN ANKARALI
- A graph neural network model with adaptive weights for session-based recommendation systems
Oturum tabanlı öneri sistemleri için uyarlanabilir ağırlıklara sahip bir çizge sinir ağı modeli
BEGÜM ÖZBAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ
DR. RESUL TUGAY