2026-04-26T22:06:49Zhttps://uvadoc.uva.es/oai/request

oai:uvadoc.uva.es:10324/579542023-01-11T20:01:57Zcom_10324_38col_10324_852

Pulido Junquera, José Belarmino Garrido Tapias, Mario Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias 2023-01-11T14:32:00Z 2023-01-11T14:32:00Z 2022 https://uvadoc.uva.es/handle/10324/57954 El Big Data se ha ido haciendo un hueco en el mundo del fútbol, convirtiendose en un fijo en el personal de la mayoria de equipos, siendo fundamental en el análisis del rendimiento de los jugadores tanto en los partidos como en el mercado de traspasos. En el presente trabajo se estudiará una de las cinco grandes ligas mundiales, esta no es otra que la liga nacional española, más concretamente nos centraremos en los jugadores que jugaron en dicha competición durante los años 2017 y 2020, comprendiendo entre ellos 3 temporadas. Se extraerán y analizarán las estadísticas más importantes, teniendo en cuenta las diferentes acciones importantes en el juego. Sobre estos jugadores se buscarán varios clusters, analizando los perfiles resultantes y estudiando la posibilidad de creación de una herramienta que aporte ayuda a la hora de elegir nuevas incorporaciones para un equipo. Big Data has been making its way into the world of football, becoming a permanent fixture in the staff of most teams, being fundamental in the analysis of the performance of players both in matches and in the transfer market. In this paper we will study one of the five major world leagues, this is none other than the Spanish national league, more specifically we will focus on the players who played in that competition during the years 2017 and 2020, comprising between them 3 seasons. The most important statistics will be extracted and analysed, taking into account the different important actions in the game. Several clusterings will be carried out on these players, analysing the resulting profiles and studying the possibility of creating a tool that will help when choosing new additions to a team. Departamento de Informática (Arquitectura y Tecnología de Computadores, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Lenguajes y Sistemas Informáticos) Grado en Estadística application/pdf spa info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional Big Data Fútbol Clustering Uso de técnicas de clustering para encontrar perfiles de jugadores en una competición de fútbol profesional info:eu-repo/semantics/bachelorThesis