Geri Dön

A data driven performance evaluation framework for sports analytics

Spor analitiği için veri güdümlü performans analiz çerçevesi

  1. Tez No: 694667
  2. Yazar: AYŞE ELVAN AYDEMİR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. TUĞBA TAŞKAYA TEMİZEL, PROF. DR. ALPTEKİN TEMİZEL
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Spor, İstatistik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Sports, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Enformatik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Performans değerlendirmesi çok boyutlu ve çok kriterli olmasının yanı sıra zorlu bir değerlendirme problemdir. Bu problemin uygulama alanlarından birisi olan futbolda oyuncu performansları oyuncuların sahadaki görevlerini ve istatistiklerini etkileyen diğer faktörleri (oyun süresi, rakibin gücü, müsabakanın stili) göz önüne alarak birçok değişken üzerinden değerlendirilmelidir. Bu alanda, oyuncuların saf istatistikleri oyuncu performansına yönelik bilgi verme konusunda yetersiz kalmaktadır. Bunun sebebi oyuncunun pozisyonunun yansıra, bu istatistikleri etkileyen birçok dış etmen bulunmasıdır. Bu etmenlerden bazıları, oyun suresi, sakatlıklar, müsabaka zorluğu ve karakteristikleri, rakibin gücü, oyundaki aksiyonların önemi, oyuncu pozisyonu vs. gibi faktörlerdir. Buna ek olarak futbolda oyuncu transferleri transfer ücretleri ve oyuncu değerlemesi bakımından genelden farklı finansal dinamiklere sahiptir. Oyuncuların transfer ücretleri oyuncu performansına ek olarak takım ve müsabaka özellikleri ile oyuncunun popülaritesi gibi faktörler bu dinamikleri etkileyen etkenlerden bazılarıdır. Bu çoklu etken seti, transfer ücretlerinin tespitini zorlayıcı bir makine öğrenmesi problemine dönüştürmektedir. Bu tez dinamik, olasılıksal, bağlama bağlı, hiyerarşik ve tabandan-tepeye bir yaklaşımla bilinmezlik altında performans analizini veri-tabanlı, gereksinim değişimlerine uyum sağlayan uyarlanır bir çerçeveye oturtmaktadır. Buna ek olarak, sunulan çerçeve performans değerlendirmeleri ve farklı veri kaynaklarını birleştirerek transfer ücretlerini makine öğrenmesi topluluk yöntemleriyle modellemektedir. Önerilen çerçeve genellenebilir olup diğer takım sporlarına da uyarlanabilir niteliktedir.

Özet (Çeviri)

Performance evaluation is a challenging, multidimensional and multi-criteria assessment problem. One application area is the player transfers in football (soccer), where player performance must be evaluated in-line with their responsibilities on the field. In this area of study, raw player performance statistics are not representative because of the external factors impacting the performance such as time-played, injuries, competition difficulty and characteristics, strength of the opponent, impact of actions in the game as well as the positions played. In addition, transfer market has unique financial dynamics in terms of transfer fees and player valuation. Some of the factors that affect transfer fees are athletic performance, properties of clubs and competitions and player popularity. The rich set of factors makes modelling transfer fees a challenging machine learning problem. This thesis provides a dynamic, context-dependent, probabilistic and hierarchical bottom-up approach for evaluating performance under uncertainty for custom requirements. Furthermore, the proposed framework links the performance metrics and various data sources to model transfer fees using machine learning ensembling methods. The proposed framework is generic and it can be adapted to other team sports.

Benzer Tezler

  1. Makine öğrenmesi ve çok kriterli karar verme yöntemleriyle veri odaklı bütünleşik performans analizi

    Data driven integrated performance analysis using machine learning and multi criteria decision making methods

    ASLI ÖZŞEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ KOKANGÜL

  2. Development of a low cost tightly-coupled gnss integrated visual inertial navigation system solution

    Düşük maliyetli sıkı bağlı GNSS entegre görsel ataletsel seyrüsefer sistemi çözümünün geliştirilmesi

    MEHMET FİKRET ÖCAL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Jeodezi ve FotogrametriHacettepe Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT DURMAZ

    DOÇ. DR. HASAN YILDIZ

  3. Hastane poliklinik blokları tasarımı için bir optimizasyon model yaklaşımı

    An optimisation model approach for the design of hospital outpatient blocks

    MUHAMMED FATİH ÇETİNTAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NESİP ÖMER EREM

  4. Meta öğrenme modeliyle şehirlerin 15 dakikalık şehir kavramına olan uyumlarının değerlendirilmesi: istanbul örneği

    Assessment of urban compliance with the 15-minute city concept through a meta-learning model: the case of İstanbul

    AYDIN FURKAN TERZİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HANDE DEMİREL

  5. Personalized quality of experience (QOE) management using data driven architecture in 5g wireless networks

    5g kablosuz ağlarda veri dayalı mimari kullanarak kişiselleştirilmiş deneyim kalitesi (QOE) yönetimi

    ZAHRAA QASIM ABED AL-EZZI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ABDULLAHI ABDU IBRAHIM