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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/30001
Título: | Classificação dos atletas da NCAA para o draft da NBA por meio de técnicas de mineração de dados |
Título(s) alternativo(s): | Classification of NCAA athletes for the NBA draft through data mining techniques |
Autor(es): | Woida, Diego Jose |
Orientador(es): | Menezes, Paulo Lopes de |
Palavras-chave: | Software de aplicação Mineração de dados (Computação) Basquetebol Application software Data mining Basketball |
Data do documento: | 3-Dez-2021 |
Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
Câmpus: | Medianeira |
Citação: | WOIDA, Diego Jose. Classificação dos atletas da NCAA para o draft da NBA por meio de técnicas de mineração de dados. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Medianeira, 2021. |
Resumo: | Uma das maneiras de entrada de novos atletas na National Basketball Association (NBA) é feita por meio do draft de ordem reversa. O draft foi proposto como uma forma de balancear as equipes da NBA, de modo que os times com pior desempenho na temporada atual têm acesso as primeiras escolhas na temporada seguinte. Devido ao grande volume de dados produzido nas partidas foi proposto a utilização de técnicas de mineração de dados para encontrar quais são os dados mais relevantes para escolha dos atletas e classificar quais os atletas serão selecionados no draft da NBA. |
Abstract: | One of the ways new athletes can ingress in the National Basketball Association (NBA) is through reverse order draft. The draft was proposed as a way to balance NBA teams, so the worst-performing teams in the current season have access to the first choices the following season. Due to the large volume of data produced in the parties, it was proposed to use data mining techniques to find out which data are most relevant to the choice of the athletes and classify which athletes will be selected in the NBA draft. |
URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/30001 |
Aparece nas coleções: | MD - Ciência da Computação |
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