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dc.contributor.advisorCosta Bouzas, Julián
dc.contributor.advisorFernández-Casal, Rubén
dc.contributor.advisorLourido Fuertes, Ignacio
dc.contributor.authorLópez Valero, Jorge
dc.contributor.otherUniversidade da Coruña. Facultade de Informáticaes_ES
dc.date.accessioned2023-10-24T14:25:04Z
dc.date.available2023-10-24T14:25:04Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2183/33907
dc.description.abstract[Resumen]: En este proyecto se busca desarrollar una herramienta que sea capaz de medir de forma empírica el rendimiento deportivo de futbolistas según su demarcación en el campo y su perfil futbolístico. La división de perfiles permite tratar de forma diferente a cada tipo de futbolista aprovechando así mucho mejor sus características. Se trabaja con una base de datos de más de trescientos mil jugadores de ligas de todo el mundo. Cada jugador cuenta con más de cien mediciones diferentes, permitiendo un análisis profundo y especializado. Se lleva a cabo una selección de jugadores para cada perfil, a modo de grupo de entrenamiento, considerados como los mejores del mundo en esa demarcación. Estos jugadores son elegidos según la opinión de entrenadores y expertos en la materia. La idea del proyecto recae en encontrar aquellas variables que maximizan las diferencias entre los jugadores del grupo élite y el resto de jugadores para así poder conocer que variables son las más influyentes en el éxito deportivo de un futbolista de ese perfil concreto. Una vez se conocen estos datos, se utiliza la información para construir una puntuación para cada jugador según su valor en cada una de las variables seleccionadas, lo que permite la comparación de jugadores. El objetivo final es la obtención de una herramienta que permita la comparación rápida y visual de jugadores de fútbol similares, pensando sobre todo en un destinatario sin amplios conocimientos informáticos.es_ES
dc.description.abstract[Abstract]: The aim of this project is to develop a tool capable of empirically measuring the sporting performance of football players according to their position on the pitch and their football profile. The division of profiles makes it possible to treat each type of footballer differently, thus making much better use of their characteristics. We work with a database of more than three hundred thousand players from leagues all over the world. Each player has more than one hundred different measurements, allowing a deep and specialised analysis. A selection of players is made for each profile, as a training group, who are considered to be the best in the world at that position. These players are chosen according to the opinion of coaches and experts in the field. The idea of the project is to find those variables that maximise the differences between the players of the elite group and the rest of the players in order to find out which variables are the most influential in the sporting success of a footballer of that specific profile. Once these data are known, the information is used to construct a score for each player according to his value in each of the selected variables, which allows the comparison of players. The final objective is to obtain a tool that allows a quick and visual comparison of similar football players, especially for a target audience without extensive computer knowledge.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Españaes_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.subjectPreprocesadoes_ES
dc.subjectVariables numéricases_ES
dc.subjectPerfiles_ES
dc.subjectGráficoses_ES
dc.subjectScoutinges_ES
dc.subjectPuntuacioneses_ES
dc.subjectShinyes_ES
dc.subjectPre-processinges_ES
dc.subjectNumerical variableses_ES
dc.subjectProfilees_ES
dc.subjectGraphicses_ES
dc.subjectScoreses_ES
dc.titleAnálisis estadístico del rendimiento deportivo de futbolistas según su demarcación y perfil para uso interno y externoes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.description.traballosTraballo fin de grao (UDC.FIC). Ciencia e enxeñaría de datos. Curso 2022/2023es_ES


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