Geri Dön

Review of sports data mining techniques

Spor veri madenciliği tekniklerinin incelenmesi

  1. Tez No: 599926
  2. Yazar: SEZER BAYSAL
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ENGİN YILDIZTEPE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 66

Özet

Spor veri madenciliği, oyuncu, takım ve oyun bazında toplanan verilerin, veri madenciliği araç ve teknikleri ile performans çözümleme, oyuncu seçimi, skor-sonuç tahmini ve strateji geliştirme amacı ile kullanılmasıdır. Her bir spor dalı için geliştirilen özel performans ölçülerinin spor veri madenciliği ve spor istatistiklerinde önemli bir rolü vardır. Takım sporları ve oyuncular için hesaplanan performans ölçüleri, kazanma beklentisini tahmin etmek için kullanılabilir. Bu amaçla geliştirilen Pisagor Beklentisi, ilk olarak beyzbol oyunlarında kullanılmıştır. Diğer spor dallarının da ilgisini çeken Pisagor Beklentisi, basketbol gibi iki olası sonuçlu diğer takım sporlarına uyarlanmıştır. Ancak futbol gibi üç olası sonuçlu sporlar için Pisagor Beklentisi üzerine yapılan çalışmalar kısıtlıdır. Bu tezde, çeşitli spor dalları ile ilgili spor veri madenciliği çalışmalarının incelenmesi amaçlanmıştır. Bu bağlamda, birçok spor dalına ilişkin performans ölçüleri ve spor veri madenciliği çalışmaları incelenmiş ve detaylı bir literatür taraması yapılmıştır. Ayrıca, futbol için yeni bir Pisagor Beklentisi hesaplama yaklaşımı önerilmesi amaçlanmıştır. Uygulama bölümünde, on beş farklı Avrupa futbol liginde mücadele eden takımlar için 2017/2018 sezon sonu puanları ve sıralamaları önerilen yaklaşım kullanılarak tahmin edilmiştir. Seçilen Avrupa futbol liglerine ait son beş sezon verisi, eğitim veri kümesi olarak kullanılmıştır. Tüm hesaplamalar R'da yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

Sports data mining is the usage of data collected on players, teams, and games for performance evaluation, player selection, score-outcome prediction, and strategy development with data mining tools and techniques. Special performance measures developed for each sports branch have an important role in sports data mining and sports statistics. Performance measures calculated for the team sports and the players can be used to predict the expectation of winning. The Pythagorean Expectation developed for this purpose was first used in baseball games. The Pythagorean Expectation, which attracts the attention of other sports branches, is adapted to other team sports with two possible outcomes such as basketball. However, Pythagorean Expectation studies are limited for sports which have three possible outcomes such as football. In this thesis, it is aimed to investigate sports data mining studies related to various sports branches. In this context, performance measurements and sports data mining studies related to many sports branches are examined and a detailed literature review is performed. Also, it is aimed to suggest a new approach to computation of Pythagorean Expectation for football. In the application section, for the teams competing in fifteen different European football leagues, 2017/2018 season-end rankings and points are predicted using the proposed approach. The data of the last five seasons of the selected European football leagues is used as training data set. All calculations are performed in R.

Benzer Tezler

  1. Türkiye'de su hakkı

    The right to water in Turkey

    YILDIZ AKEL ÜNAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    HukukGalatasaray Üniversitesi

    Kamu Hukuku Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDOĞAN BÜLBÜL

  2. Kredi kartı kullanımında sahtecilik tespit sistemleri

    Credit card fraud detection systems

    YAVUZ SELİM KERESTECİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    BankacılıkGebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Strateji Bilimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HÜSEYİN İNCE

  3. Kadın sporcular üzerine yapılmış bilimsel çalışmalara veri madenciliği ile bakış

    A view of scientific studies on female athletes with data mining

    NESİBE MANAV MUTLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    SporAnkara Üniversitesi

    Hareket ve Antrenman Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA NEŞE ŞAHİN

  4. Kullanıcı tarayıcı geçmişine dayanarak müşteri yorumlarının özetlenmesi

    Personalized feature based summarization

    FATMA ZEHRA KAVASOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞULE GÜNDÜZ ÖĞÜDÜCÜ

  5. Kültürel mesafe, kurumsal mesafe ve pazara giriş stratejisinin çok uluslu işletmelerde insan kaynakları yönetimi uygulamalarının global ve yerel benzeşimine etkisi

    Impact of cultural distance, institutional distance and entry modes on global and local similarity of human resource management practices in multinational enterprises

    PERLİN NAZ CÖMERT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İşletmeGalatasaray Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. N. AYLİN ATAAY SAYBAŞILI