[ca] L'anàlisi basada en dades del futbol és un camp en auge, i els clubs dediquen cada vegada més recursos a obtenir un avantatge competitiu mitjançant tècniques basades en dades. Les substitucions són la principal eina de la qual disposa un entrenador per a intervenir en el transcurs del joc, i la seva limitació i rellevància han despertat l'interès pel seu estudi. En aquesta tesi busquem un enfocament analític per a la identificació i predicció de substitucions òptimes. Amb el recent canvi en la legislació futbolística, ara es permeten a cada equip fins a cinc substitucions per partit. Comparem el nou paradigma amb l'anterior i busquem les substitucions òptimes amb l'ús de models basats en dades. Amb classificadors d'aprenentatge automàtic i un model de probabilitat de victòria en directe sensible a les substitucions, s'han avaluat els canvis de jugadors. Els mateixos models s'han utilitzat per a simular substitucions de diferent tipus i en moments alternatius, amb la finalitat de realitzar plantejaments basats en dades que augmentin les probabilitats d'èxit. L'addició de canvis addicionals ha provocat un augment de les intervencions tàctiques dels entrenadors, però la dinàmica del partit es manté igual. Els models d'aprenentatge automàtic obtenen bons resultats en la predicció de la valoració de les substitucions. El model de probabilitat de victòria és sensible a les substitucions, que solen tenir un millor efecte per a l'equip que les realitza. Les substitucions ofensives solen augmentar les probabilitats de victòria, especialment per als equips que van perdent. No s'observa que cap moment sigui significativament millor per a fer el canvi, però en casos particulars pot ser rellevant.

[en] Data-driven football analytics is a rising field, and clubs are spending more and more resources on gaining a competitive edge through data-driven techniques. Substitutions are the main tool a coach has to intervene in the course of the game, and their limitation and relevance have attracted interest to their study. In this thesis, we seek a data-informed approach to identifying and predicting optimal substitutions. With the recent change in football legislation, now each team is permitted up to five substitutions per match. We compare the new paradigm with the prior one and look for optimal substitutions with the use of data-based models. With machine learning classifiers and a substitution sensible in-game win probability model, player changes have been assessed. The same models have been used for simulating alternative types of substitution and timing, in order to make data-driven approaches that increase the chances of success. The addition of extra substitutions has resulted in an increase in tactical interventions by coaches, but the match dynamics have remained the same. Machine learning models obtain good results in the prediction of substitution assessment. The win probability model is sensible to substitutions, which have generally a better effect on the substituting team. Offensive substitutions generally increase the winning probabilities, especially for losing teams. No timing is observed to be significantly better for doing substitutions, but in particular cases can be very relevant.