Geri Dön

Turkish Airlines Euroleague'de oynanan maçların maç sonucunun ve final four oynama başarısının makine öğrenmesi ile tahmin edilmesi

Prediction of match results and final four playing success of matches played at Turkish Airlines Euroleague with machine learning

PDF İndir

  1. Tez No: 703817
  2. Yazar: MEHMET ÖZKAN ERDOĞAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF ÇOKER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Spor, İstatistik, Sports, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 86

Özet

Bu çalışma, Turkish Airlines EuroLeague'de oynanan maçlar için oluşturulan modeller yardımıyla maç sonucunun ve dörtlü final oynama başarısı gösteren takımların tahmin edilmesi, takımların elde ettiği istatistiklere göre kümelenmesi ile maç sonucu ve dörtlü final oynamaya etki eden istatistiklerin incelenmesi amacı ile yapılmıştır. Çalışmada 2000-2001 sezonundan 2020-2021 sezonuna kadar Turkish Airlines EuroLeague'de mücadele eden 19 ülkeden 85 farklı takımın birbirleri ile oynadığı 4910 maçın verileri kullanılmıştır. Oluşturulan modellerde kullanılan değişkenler; saha (ev sahibi/deplasman), atılan sayı, yenilen sayı, iki sayı başarı, iki sayı deneme, iki sayı yüzdesi, üç sayı başarı, üç sayı deneme, üç sayı yüzdesi, serbest atış başarı, serbest atış deneme, serbest atış yüzdesi, asist, savunma ribaundu, hücum ribaundu, toplam ribaund, top çalma, top kaybı, blok ve faul şeklindedir. Çalışmada yer alan analizler lojistik regresyon, yapay sinir ağları, random forest, naive bayes ve karar ağacı yöntemleriyle R paket programı kullanılarak yapılmıştır. Maç sonuçlarının tahmin edilmesinde bu tez çalışması için oluşturulan modeller ile Dört Faktör ve DefansOfans modelleri kullanılmış ve en yüksek doğru sınıflama oranları lojistik regresyon ile %91,78, yapay sinir ağları ile %91,48, random forest ile %90,13, naive bayes ile %88,77, karar ağacı ile %82,51 olarak bulunmuştur. Dörtlü final oynama başarısı gösteren takımların tahmin edilmesinde ise yapay sinir ağları ile %77,02, lojistik regresyon analizi ile %76,9 doğruluk oranına ulaşılmıştır.

Özet (Çeviri)

This study was carried out with the help of the models created for the matches played in Turkish Airlines EuroLeague, with the aim of predicting the match result and the teams that succeeded in the final four, clustering the teams according to the statistics they obtained, and examining the statistics affecting the match result and the final four playing. The data of 4910 matches played by 85 different teams from 19 countries competing in Turkish Airlines EuroLeague from the 2000-2001 season to the 2020-2021 season were used in the study. The variables used in the created models include field (home/away), points scored, points conceded, two point success, two point attempts, two point percentage, three point success, three point attempt, three point percentage, free throw success, free throw attempt, free throw percentage, assists, defensive rebounds, offensive rebounds, total rebounds, steals, turnovers, blocks and fouls. The analyzes in the study were made using the R package program with logistic regression, artificial neural networks, random forest, naive bayes and decision tree methods. The models created for this thesis study and the Four Factors and DefenseOfense models were used to predict the match results, and the highest correct classification rates were 91.78% with logistic regression, 91.48% with artificial neural networks, 90.13% with random forest, 88.77% with naive bayes and 82.51% with the decision tree. In the prediction of the teams that succeeded in playing the final four, an accuracy rate of 77.02% with artificial neural networks and 76.9% with logistic regression analysis was achieved.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    676315

    Türk Hava Yolları Eurolig'de Final Four'a kalan takımların verimlilik puanlarının incelenmesi

    Evaluation of the efficiency points of the Final-Four teams at Turkish Airlines Euroleague

    BERAT TARMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    SporSelçuk Üniversitesi

    Rekreasyon Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ALTIN

  2. Tez No

    433325

    Kurumsal iletişim açısından şirketlerin spor faaliyetleri yönetimi

    Sports management activities of firm with regard to corporate communications

    MUSTAFA TAHA DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    SporOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Beden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET ÇEBİ

  3. Tez No

    597309

    Havacılık sektöründeki sponsorluk faaliyetlerinin kurum imajına etkisi: Turkish Airlines Euroleague örneği

    The effect of sponsorship activities in the aviation sector on the corporate image: The case of Turkish Airlines Euroleague

    FATİH SEZER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Sivil Havacılıkİstanbul Üniversitesi

    İletişim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YEŞİM GÜÇDEMİR

  4. Tez No

    447675

    Spor sponsorluğunun satın alma niyeti ve marka değerine etkisinde tüketici etnosentrizminin rolü: Türk Hava Yolları örneği

    The role of the consumer ethnocentrism upon the impact of the sport sponsorship on the purchase intention and the brand equity: The sample of Turkish Airlines

    HURŞİT ZİYA TAŞKENT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    İşletmeMaltepe Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAHİN KARASAR

  5. Tez No

    630017

    Türk Hava Yolları küresel sponsorluklarının marka imajına etki algısı: Euroleague örneği

    Turkish Airlines global sponsorships's perfection of impact on brand image: Euroleague example

    IŞIL HAŞLAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    SporBahçeşehir Üniversitesi

    İşletme Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLBERK GÜLTEKİN SALMAN

Geri Dön