Title (eng)
A data science approach for predicting soccer passes using positional data
Parallel title (deu)
Ein Data Science-Ansatz zur Vorhersage von Fußballpässen anhand von Positionsdaten
Author
Sebastian Eigenrauch
Advisor
Erich Schikuta
Assessor
Erich Schikuta
Abstract (deu)
Datengestützte Ansätze zur Bewertung des taktischen Mannschaftsverhaltens im Fußball sind heutzutage eine weit verbreitete Methodik in der Sportanalytik. Die große Anzahl von Datensammlungen ermöglicht es Experten, ein tiefgehendes taktisches Verständnis zu entwickeln und wertvolle Informationen aus den Leistungsdaten einer Mannschaft zu gewinnen. Allerdings sind diese Ansätze in ihrer Verständlichkeit und Anwendbarkeit für Domainexperten oft begrenzt. Eines der am häufigsten auftretenden Ereignisse während eines Fußballspiels sind Pässe. Die Motivation dieser Arbeit sind Design, Implementierung und Validierung von Data-Science-Algorithmen, die taktische Bewegungen von verteidigenden Spielern nach einem gespielten Pass vorhersagen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Erstellung und Validierung verschiedener Regelsets, die das Bewegungsverhalten der verteidigenden Mannschaft auf der Basis von Domainwissen simulieren. Außerdem erhöht die wissenschaftliche Arbeit die Anwendbarkeit für Domainexperten, um variable vordefinierte Regeln für die Vorhersage, Simulation und Bewertung verschiedener taktischer Ansätze des Defensivverhaltens zu nutzen und zu kombinieren.
Abstract (eng)
Data-driven approaches for evaluating tactical team behavior in soccer are nowadays a widespread method in sport analytics. The large amount of data collections enables experts to generate a deep tactical understanding and extract valuable measurements out of team-performances. However, these approaches are often limited in their comprehensibility and applicability for domain experts. One of the most frequently occurring events during a soccer match are passes. The motivation of this research is the design, implementation and validation of data science algorithms, that predict tactical motion of defending players after an occurring event of a pass. The focus is the establishment and validation of different sets of rules, which simulate the movement behavior of the defending team, based on domain knowledge. The approach provides a high level of applicability for domain experts, in order to use and combine variable predefined rules for prediction, simulation and evaluation of different tactical approaches of defensive behavior.
Keywords (deu)
Data AnalyticsFußballPositionsdatenRule-based Systems
Keywords (eng)
Data analyticsSoccerPositional dataRule-based systems
Subject (deu)
Type (deu)
Persistent identifier
Extent (deu)
vii, 67 Seiten : Illustrationen
Number of pages
77
Study plan
Masterstudium Wirtschaftsinformatik
[UA]
[066]
[926]
Association (deu)
Title (eng)
A data science approach for predicting soccer passes using positional data
Parallel title (deu)
Ein Data Science-Ansatz zur Vorhersage von Fußballpässen anhand von Positionsdaten
Author
Sebastian Eigenrauch
Abstract (deu)
Datengestützte Ansätze zur Bewertung des taktischen Mannschaftsverhaltens im Fußball sind heutzutage eine weit verbreitete Methodik in der Sportanalytik. Die große Anzahl von Datensammlungen ermöglicht es Experten, ein tiefgehendes taktisches Verständnis zu entwickeln und wertvolle Informationen aus den Leistungsdaten einer Mannschaft zu gewinnen. Allerdings sind diese Ansätze in ihrer Verständlichkeit und Anwendbarkeit für Domainexperten oft begrenzt. Eines der am häufigsten auftretenden Ereignisse während eines Fußballspiels sind Pässe. Die Motivation dieser Arbeit sind Design, Implementierung und Validierung von Data-Science-Algorithmen, die taktische Bewegungen von verteidigenden Spielern nach einem gespielten Pass vorhersagen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Erstellung und Validierung verschiedener Regelsets, die das Bewegungsverhalten der verteidigenden Mannschaft auf der Basis von Domainwissen simulieren. Außerdem erhöht die wissenschaftliche Arbeit die Anwendbarkeit für Domainexperten, um variable vordefinierte Regeln für die Vorhersage, Simulation und Bewertung verschiedener taktischer Ansätze des Defensivverhaltens zu nutzen und zu kombinieren.
Abstract (eng)
Data-driven approaches for evaluating tactical team behavior in soccer are nowadays a widespread method in sport analytics. The large amount of data collections enables experts to generate a deep tactical understanding and extract valuable measurements out of team-performances. However, these approaches are often limited in their comprehensibility and applicability for domain experts. One of the most frequently occurring events during a soccer match are passes. The motivation of this research is the design, implementation and validation of data science algorithms, that predict tactical motion of defending players after an occurring event of a pass. The focus is the establishment and validation of different sets of rules, which simulate the movement behavior of the defending team, based on domain knowledge. The approach provides a high level of applicability for domain experts, in order to use and combine variable predefined rules for prediction, simulation and evaluation of different tactical approaches of defensive behavior.
Keywords (deu)
Data AnalyticsFußballPositionsdatenRule-based Systems
Keywords (eng)
Data analyticsSoccerPositional dataRule-based systems
Subject (deu)
Type (deu)
Persistent identifier
Number of pages
77
Association (deu)
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