Fußballanalyse mit Python & R

Kapitel 8. Hauptkomponentenanalyse und Clustering: Spieler-Attribute

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Im Zeitalter von Big Data haben manche Menschen den starken Drang, die Daten mit allen möglichen Mitteln zu analysieren, um Muster zu finden und daraus einen Nutzen zu ziehen. Auch in der Fußballanalytik ist dieser Drang stark ausgeprägt. Aufgrund der Dynamik und der kleinen Stichprobengröße des Spiels ist dieser Ansatz mit Vorsicht zu genießen. Aber wenn man sorgfältig damit umgeht, kann der Prozess des unüberwachten Lernens (im Gegensatz zum überwachten Lernen, die beide in ein paar Absätzen definiert werden) zu Erkenntnissen führen, die für uns als Fußballanalysten nützlich sind.

In diesem Kapitel verwendest du die Daten des NFL Scouting Combine von 2000 bis 2023, die du von Pro Football Reference erhältst. Wie in Kapitel 7 erwähnt, ist das NFL Scouting Combine eine jährliche Veranstaltung, die normalerweise in Indianapolis, Indiana, stattfindet und bei der sich NFL-Spieler einer Reihe von körperlichen (und anderen) Tests unterziehen, um sich auf den NFL Draft vorzubereiten. Die gesamte Football-Branche trifft sich zu dieser jährlichen Konferenz, und da viele der Top-Spieler dort nicht mehr getestet werden (sondern sich für freundlichere Pro Days auf dem College-Campus entscheiden), hat die Bedeutung der Veranstaltungen auf dem Spielfeld in den Augen vieler abgenommen. Außerdem ...