Review of sports data mining techniques
Spor veri madenciliği tekniklerinin incelenmesi
- Tez No: 599926
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ENGİN YILDIZTEPE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- 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
- Kredi kartı kullanımında sahtecilik tespit sistemleri
Credit card fraud detection systems
YAVUZ SELİM KERESTECİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
BankacılıkGebze Yüksek Teknoloji EnstitüsüStrateji Bilimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HÜSEYİN İNCE
- 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
2024
SporAnkara ÜniversitesiHareket ve Antrenman Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA NEŞE ŞAHİN
- Kullanıcı tarayıcı geçmişine dayanarak müşteri yorumlarının özetlenmesi
Personalized feature based summarization
FATMA ZEHRA KAVASOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞULE GÜNDÜZ ÖĞÜDÜCÜ
- 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
2022
İşletmeGalatasaray Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. N. AYLİN ATAAY SAYBAŞILI