Development of value metrics for specific basketball contexts: evaluating player contribution by means of regression
| Autor: | Alarcón Román, Armand |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Ciències de la Computació, Cortadella, Jordi, Oliva, Sergi, Marqués Acosta, Fernando |
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2022 |
| Předmět: |
bàsquet
Informàtica::Sistemes d'informació [Àrees temàtiques de la UPC] rebot defensiu data analysis Visualització de la informació dades play-by-play contribució del jugador Basketball anàlisi de dades Basquetbol Processament òptic de dades dades de tracking Information visualization play-by-play data tracking data player contribution regression defensive rebounding Optical data processing regressió |
| Popis: | Els clubs de l'NBA inverteixen centenars de milions de dòlars anuals en l'adquisició de jugadors per ajudar-los a guanyar al més alt nivell. Amb decisions tan crucials -i cares- per prendre, el seu apetit per l'avaluació i l'anàlisi dels jugadors ha crescut juntament amb la seva capacitat tècnica per extreure dades del joc, passant del tracking manual a l'òptic durant l'última dècada. En aquest projecte introduirem alguns d'aquests anàlisis pel que fa a determinades facetes del bàsquet, i ho farem utilitzant una combinació de dades de tracking manual (play-by-play) i dades òptiques (tracking de jugadors). En concret, pretenem avaluar la contribució real dels jugadors en accions concretes, en aquest cas, el rebot defensiu. Abordarem aquest problema mitjançant la regressió, i proposarem diferents tècniques per obtenir resultats més precisos, incloent mètodes híbrids que incorporen dades de seguiment del jugador. NBA clubs invest hundreds of millions of dollars yearly in acquiring players to help them win at the highest level. With such pivotal - and expensive - decisions to be made, their appetite for player evaluation and analysis has grown together with their technical ability to extract data from the game - going from manual to optical tracking over the last decade. In this project we will introduce some of these analysis as it respects to certain parts of the basketball game, and will do so using a combination of manually-tracked data (play-by-play) and optical data (player-tracking). In particular, we aim to evaluate the real contribution of players in specific actions, in this case, defensive rebounding. We will approach this problem by means of regression, and propose different techniques to obtain more accurate results, including hybrid methods incorporating player-tracking data. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|