Predikční analýza sportovních dat - Hruška, Jakub; Zouhar, Jan, 1982-; Holý, Vladimír; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2022)
V odborné literatuře se v oblasti analýzy sportovních dat obecně vyskytuje problém s nedostatečnými datovými sety, jsou špatně dostupné, krátké, mnohdy i zastaralé a pokud už někde aktuální statistiky objeví, nejsou ve formě pro analýzu. První část této diplomové práce tedy řeší zmíněný problém sestavením robota pomocí Pythonu na stahování statistik ze stránky flashscore.com, tyto statistiky dále transformuje na dataset vhodný k analýze. Dále se práce zabývá predikcí vítězů utkaní na základě právě stažených statistik, konkrétně hokejové NHL a ELH, a fotbalové FNL, Premier League, Serie A, La Liga a Ligue 1. Proměnné vstupujicí do modelu pro predikci vítězů se skládají z historických statistik před zápasem a informacemi, které sázkař vidí před začátkem utkání. Pomocí různých variací modelu XGBoostu a Logistické regrese a jejich následném vyhodnocení a popisuje rozdíly mezi přesností modelů napříč ligami/sporty. Následně i díky historickým informacím o kurzech na dané utkání se diplomová práce snaží odpovědět na otázku, zda je sázení podle predikcí stanovených modelů dlouhodobě výdělečná činnost. Nebo zda-li existuje určitá strategie při sázení, kdy by sázení bylo výdělečné. Poté se tato práce zabývá hodnocením těchto strategií na základě určených kritérií, výstupem této části práce tedy je 10 nejlépe hodnocených strategií, kterých by se měl sázkař při sázení držet.
Vedoucí práce: Jan Zouhar
Diplomová práce (Ing.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2023
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2023
Způsob přístupu: Internet
Keywords: ekonometrie a operační výzkum [obor dipl. práce]; diplomové práce; master's theses