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Análise de fatores que impactam no futebol baseada em ciência de dados

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dc.contributor.advisorPereira, Adriano César Machado
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6813736989856243
dc.contributor.authorCapanema, Daniel de Oliveira
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/0779594261363903
dc.contributor.refereeAlves, Adriano César Machado
dc.contributor.refereeAlves, Adriano Lima
dc.contributor.refereeClaudino, João Gustavo de Oliveira
dc.contributor.refereeSantiago, Paulo Roberto Pereira
dc.contributor.refereeWanner, Elizabeth Fialho
dc.contributor.refereePádua, Flávio Luis Cardeal
dc.date.accessioned2025-03-26T12:18:08Z
dc.date.available2025-03-26T12:18:08Z
dc.date.issued2022-02-27
dc.description.abstractEsportes profissionais e de alto desempenho estão cada vez mais utilizando novas tecnologias para obter melhores resultados em treinamentos e competições. Estudos para prevenir lesões e melhorar o desempenho têm sido aplicados e bons resultados já foram alcançados. Para atingir os objetivos, técnicas de inteligência artificial são aplicadas aos dados para encontrar padrões, prever tendências, melhorar resultados, táticas, equipamentos e outros. Este trabalho analisa dados reais de clubes da primeira divisão do futebol brasileiro, aplicando métodos de inteligência artificial para classificar jogadores, encontrar padrões, variáveis ou características que influenciam nos resultados, definindo características que influenciam na ocorrência de lesões e no desempenho dos atletas. Jogadores foram classificados e comparações foram feitas em grupos que possuíam ou não jogadores lesionados. Também foram realizadas análises comparativas em grupos de jogadores com melhores e piores médias de eficiência física, mostrando que jogadores com melhores médias tendem a apresentar características de treino mais parecidas com as do jogo, enquanto jogadores com piores médias apresentam números no treinamento inferiores aos dos jogos. Também foram estudadas as principais características que influenciam nos resultados dos jogos, sendo uma delas a diferença de performance entre o primeiro e o segundo tempo, considerando variáveis relacionadas à distância. O classificador XGBoost conseguiu bons resultados ao prever esta diferença de performance, além de apresentar como e quais variáveis influenciam nesta diferença. O trabalho também apresenta revisões sistemáticas de inteligência artificial em esportes em equipes e individuais, trazendo informações relevantes e métricas sobre o assunto.
dc.description.abstractotherProfessional and high-performance sports are increasingly using new technologies to obtain better results in training and competition. Studies to prevent injuries and improve performance have been applied and good results have already been achieved. To achieve the goals, artificial intelligence techniques are applied to the data to find patterns, predict trends, improve results, tactics, equipment and others. This work analyzes real data from clubs in the first division of Brazilian football, applying artificial intelligence methods to classify players, find patterns or characteristics that influence the results and define players who will perform better between the two game times. Players were classified and comparisons were made in groups with and without injured players. Comparative analyzes were also carried out in groups of players with better and worse averages of physical efficiency, showing that players with better averages tend to present characteristics of training more similar to those of the game, while players with worse averages present numbers in training lower than those of the games. . The main characteristics that influence the results of the games were also studied, one of them being the difference in performance between the first and second half, considering variables related to distance. The XGBoost classifier achieved good results in predicting this difference in performance, in addition to showing how and which variables influence this difference. The work also presents systematic reviews of artificial intelligence in team and individual sports, bringing relevant information and metrics on the subject.
dc.identifier.urihttps://repositorio.cefetmg.br//handle/123456789/948
dc.language.isopt
dc.publisherCentro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais
dc.publisher.countryBrasil
dc.publisher.initialsCEFET-MG
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e Computacional
dc.subjectInteligência artificial
dc.subjectEsportes
dc.subjectJogadores de futebol
dc.subjectDesempenho
dc.titleAnálise de fatores que impactam no futebol baseada em ciência de dados
dc.typeDissertação

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