Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/34391
Título: Aplicação de técnicas de mineração de dados para análise de partidas de futebol
Título(s) alternativo(s): Application of mining techniques data for analysis of football matches
Autor(es): Linhares, Luiza Stringhini
Orientador(es): Casanova, Dalcimar
Palavras-chave: Mineração de dados (Computação)
Aprendizado do computador
Banco de dados
Data mining
Machine learning
Data bases
Data do documento: Mai-2024
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Pato Branco
Citação: LINHARES, Luiza Stringhini. Aplicação de técnicas de mineração de dados para análise de partidas de futebol. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2024.
Resumo: O interesse em prever os resultados de partidas de futebol permanece relevante atualmente, especialmente devido ao crescente mercado de apostas esportivas no Brasil e no mundo. Para determinar o favoritismo em um confronto, uma série de fatores é considerada, incluindo estatísticas dos jogadores, histórico de confrontos e desempenho na temporada. No entanto, a distância percorrida pelos times ao longo da temporada para jogos fora de casa é frequentemente negligenciada. Neste estudo, é investigada a influência da distância percorrida pelos times nos resultados das partidas da Premier League, utilizando técnicas de mineração de dados. O processo envolveu a criação de um data warehouse com informações de desempenho e dados geográficos, complementado com dados de competições de meio de semana. Foram definidos cenários e aplicado o algoritmo de regressão logística para treinar o modelo. Realizando a análise dos resultados, foi observado que a distância percorrida pelos times não teve um impacto significativo nos resultados das partidas. A comparação com os dados das casas de apostas mostrou uma acurácia semelhante, indicando que outros fatores podem ser mais relevantes na determinação dos resultados. Conclui-se que, embora a distância percorrida pelos times seja relevante na logística das competições, não parece ser um fator determinante nos resultados da Premier League.
Abstract: The interest in predicting the outcome of soccer matches remains relevant today, especially given the growing sports betting market in Brazil and around the world. To determine favoritism in a match, a number of factors are considered, including player statistics, history of matches and performance during the season. However, the distance traveled by teams throughout the season for away games is often overlooked. In this study, we investigated the influence of the distance traveled by teams on the results of Premier League matches, using data mining techniques. The process involved creating a data warehouse with performance information and geographical data, supplemented with data from midweek competitions. Scenarios were defined and the logistic regression algorithm was applied to train the model. Analysis of the results showed that the distance traveled by the teams had no significant impact on match results. The comparison with bookmaker data showed similar accuracy, indicating that other factors may be more relevant in determining results. In conclusion, although the distance traveled by the teams is relevant to the logistics of competitions, it does not seem to be a determining factor in Premier League results.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/34391
Aparece nas coleções:PB - Engenharia de Computação

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
mineracaodadospartidasfutebol.pdf321,23 kBAdobe PDFThumbnail
Visualizar/Abrir


Este item está licenciada sob uma Licença Creative Commons Creative Commons