Predikce basketbalových zápasů : Může čistě datový přístup překonat obchodní strategie sázkových kanceláří? - Kiml, Kryštof; Zimmermann, Pavel, 1980-; Fojtík, Jan; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2025)
Tato bakalářská práce se věnuje tvorbě predikčního modelu pro basketbalovou NBA s využitím vybraných algoritmů strojového učení. Hlavní otázkou, na kterou se snažíme odpovědět, je, zda lze z veřejně dostupných dat sestavit model, který by dokázal dlouhodobě porážet sázkové kurzy – tedy generovat zisk při sázení na týmy s vyšší predikovanou pravděpodobností výhry. Pro tento účel jsme sestavili dataset zahrnující více než 10 000 zápasů ze sezón 2015 až 2024. Dataset také obsahuje zhruba 130 proměnných, převážně ve formě kumulativně napočítaných týmových statistik, které reflektují výkon obou týmů před každým utkáním. V rámci práce byly implementovány tři různé modely strojového učení: Random Forest, Extreme Gradient Boosting (XGBoost) a Support Vector Machines (SVM). Výsledky modelů byly porovnávána jak prostřednictvím klasifikačních metrik (Accuracy, AUC-ROC, Gini), tak i na základě výsledků simulované sázkové strategie, ve které byla na každý zápas podána sázka na tým s vyšší predikovanou pravděpodobností výhry. Práce také zahrnuje analýzu výdělečnosti jednotlivých tipů a chování sázkových trhů. Výsledky ukazují, že prediktivní modely mají potenciál konkurovat predikcím obsaženým v kurzech sázkových kanceláří, zejména v určitých obdobích nebo typech zápasů. Celkově práce přispívá k lepšímu pochopení možností prediktivního modelování ve sportovní analytice a nabízí praktický pohled na propojení datové vědy se světem sportovního sázení.
Vedoucí práce: Pavel Zimmermann
Bakalářská práce (Bc.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2025
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2025
Způsob přístupu: Internet
Keywords: data analytics [obor bakal. práce]; bakalářské práce; bachelor's theses