Using data science to analyze sports data and improve team and player performance
Veri bilimi kullanarak spor verilerinin analizi ve takım ile oyuncu performansının iyileştirilmesi
- Tez No: 976559
- Danışmanlar: Assist. Prof. Dr. OĞUZ KARAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Veri Analitiği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Veri Analitiği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, futbol bağlamında oyuncu ve takım (iş birliği) performansının iyileştirilmesine yönelik veri bilimi uygulamaları ele alınmıştır. Araştırma, 1992–2023 dönemindeki gol atma eğilimlerini inceleyerek Kaggle ve diğer güvenilir kaynaklardan elde edilen oyuncu performansı verileri ile kulüp verimliliğini analiz etmektedir. Python ve veri görselleştirme kütüphaneleri gibi modern araçlar kullanılarak yapılandırılmış analizler gerçekleştirilmiş ve belirtilen yöntemler doğrultusunda sonuçlar yorumlanmıştır. Elde edilen bulgular, forma giyme sayısının (maçlarda yer alma) atılan goller üzerinde olumlu bir etkisi olduğunu göstermiş; bu da düzenli oynama süresinin optimal skor üretiminde kritik önem taşıdığını ortaya koymuştur. Ayrıca analiz sonuçlarının, oyuncu transferi kararlarını yönlendirme ve uygun takım yapılarını belirleme konularında antrenörler ile analistler için değer taşıdığı görülmüştür. Çalışmanın sınırlılıkları arasında verilerin yalnızca İngiltere Premier Lig'inden toplanmış olması ve asist ile top kapma gibi gol katkısı sağlayan önemli göstergelerin kapsam dışı kalması sayılabilir. Araştırma, ligler arası daha kapsamlı karşılaştırmalar yapılmasını teşvik etmekte ve veri biliminin spor analitiği alanında tüm paydaşlar için köklü dönüşümler sağlayabileceğini vurgulamaktadır. Gelecekteki çalışmalar, farklı liglere yönelerek veya ek performans göstergeleri ekleyerek dış geçerliliği ve pratik yararı artırabilir. Böylece bu tez, spor alanında karar verme süreçlerini veri bilimi aracılığıyla dönüştüren kapsamlı araştırmalar dizisinin bir parçası niteliğindedir.
Özet (Çeviri)
In this paper, we consider the use of data science for the improvement of player and collaboration performance with reference to football. The research fascines goal-scoring trends in the period 1992-2023, analyzing player performance trends and club efficiencies from Kaggle and other reliable sources. Modern tools, such as Python and data visualization libraries, allowed for structured analysis with the aforementioned types of methods. Results obtained show a positive influence of appearances on goals scored; this indicates the importance of regular playing time in scoring optimal results. Furthermore, the study, demonstrates how analytical findings can inform player acquisition decisions and determine the appropriate team structures making the work valuable for coaches and analysts. Some limitations include the fact that data is collected from the Premier League only, and some important contributions to goals such as assists and tackles did not make the list. The study encourages further comprehensive comparisons across leagues and stresses that data science can drastically transform the field and promote sports analytics in general for all parties involved. Authors of future works could move to other leagues or include other performance indicators to increase external validity and practicality. Therefore, the present research is part of a vast list of investigations that explain how the utilization of data science transforms decision-making in sports.
Benzer Tezler
- Does the mood affect a player's performance? Sentiment analysis using football data
Başlık çevirisi yok
NARGISS TKIOUAT
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgi ve Belge YönetimiBahçeşehir ÜniversitesiBüyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SABRİ TANKUT ATAN
- A comparative study for football analytics with data mining and artificial intelligence techniques
Veri madenciliği ve yapay zeka teknikleri ile karşılaştırmalı futbol analitiği
MUSTAFA AADEL MASHJAL AL-ASADI
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAKİR TAŞDEMİR
- Curling sporcularında zihinsel dayanıklılık, problem çözme becerisi ve sürekli kaygı durumlarının zihinsel antrenman yöntemleriyle geliştirilmesi
Developing mental toughness, problem solving skills and trait anxiety in curling athletes with mental training methods
İBRAHİM HAKKI ÖZSUBAŞI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
SporAtatürk ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEMİL TUĞRULHAN ŞAM
PROF. DR. RIDVAN EKMEKÇİ
- Kürek sporunda takım senkronizasyonunun zaman serisi ölçütleri ile incelenmesi
Investigation of team synchronization in rowing with time series criteria
İREM NAZ AKSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilim ve TeknolojiMarmara ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADİL DENİZ DURU
- Futbolcuların piyasa değerinde performansın önemi: Bir makine öğrenimi yaklaşımı
The importance of performance of football players on market value: A machine learning approach
HÜSEYİN EKREM BAYAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İstatistikYıldız Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERHAN ÇENE