Η Αρχέτυπη Ανάλυση στην σύγκριση παικτών της EUROLEAGUE
Creators: name: Κασβίκης, Ευθύμιος Κωνσταντίνου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2016
Subjects: Αρχέτυπα
Παίκτες
Ταξινόμηση
Archetypes
Players
Benchmarking

description: Οι συζητήσεις και οι αναλύσεις που αφορούν τις επιδόσεις αθλητών κορυφαίου επιπέδου αποτελούσαν ανέκαθεν ένα από τα αγαπημένα θέματα μεταξύ φιλάθλων παγκοσμίως. Φυσικά σε μια εποχή που ο επαγγελματικός αθλητισμός αποτελεί μια δεξαμενή παραγωγής δισεκατομμυρίων το συγκεκριμένο ζήτημα ξεφεύγει από την σφαίρα μιας φιλολογικής συζήτησης μεταξύ φίλων και μπαίνει στο «μικροσκόπιο» των ειδικών οι οποίοι θέτουν συγκεκριμένα ερωτήματα ζητώντας επαρκείς και παράλληλα όσο το δυνατόν ακριβέστερες απαντήσεις. Οι απαντήσεις αυτές έχουν σημαντική επίδραση στη λήψη αποφάσεων σε ζητήματα όπως για παράδειγμα αυτό της απόκτησης ενός παίκτη από κάποιον σύλλογο ή ακόμη και στην επιλογή του από κάποια εταιρεία ως brand ambassador κ.α.. Ο ταχύτατα αυξανόμενος ρυθμός συλλογής δεδομένων από τον χώρο του αθλητισμού σε συνδυασμό με τη βοήθεια της στατιστικής επιστήμης αποτελούν τα κύρια όπλα των αναλυτών στην μάχη για την παραγωγή της ορθότερης πληροφορίας. Στην παρούσα διπλωματική εργασία γίνεται χρήση της Ανάλυσης Αρχετύπων (ΑΑ) στη συγκριτική αξιολόγηση των επιδόσεων όλων των αθλητών που έχουν συμμετάσχει στην Euroleague Basketball τις τελευταίες 15 αγωνιστικές περιόδους (2000-2015) σε συγκεκριμένους τομείς του παιχνιδιού. Αυτό επιτυγχάνεται μέσω της εφαρμογης “EUROLEAGUE ANALYSIS” η οποία υλοποιήθηκε στα πλαίσια της παρούσας διπλωματικής. Αν και η ΑΑ είναι μια στατιστική μέθοδος που αρχικά χρησιμοποιήθηκε στο πεδίο της ελάττωσης των δεδομένων, τα τελευταία χρόνια εφαρμόστηκε και για τους σκοπούς της συγκριτικής αξιολόγησης. Ο στόχος της ΑΑ είναι η εύρεση ενός περιορισμένου αριθμού ακραίων παρατηρήσεων ( τα αρχέτυπα ) σε ένα σύνολο πολυμεταβλητών δεδομένων έτσι ώστε το σύνολο των δεδομένων να μπορεί να αναπαρασταθεί ως γραμμικός συνδυασμός των αρχετύπων. Η γενική ιδέα της προτεινόμενης τεχνικής είναι ο προσδιορισμός του «καλύτερου» αρχετύπου βάσει των επιδόσεων του σε συγκεκριμένες στατιστικές κατηγορίες του παιχνιδιού που εξετάζονται και στη συνέχεια η εύρεση των παρατηρήσεων-παικτών που παρουσιάζουν ανάλογη συμπεριφορά με το βέλτιστο. Σε δεύτερο στάδιο, εκτός από την εφαρμογή της Α.Α. στο σύνολο των δεδομένων μας, έχει επιχειρηθεί η γραφική αναπαράσταση μέσω διαδραστικών γραφημάτων των επιδόσεων όλων των παικτών, ανά αγωνιστική περίοδο, σε συγκεκριμένες στατιστικές κατηγορίες του παιχνδιού. Σκοπός μας είναι η οπτικοποίηση μεγάλου όγκου στατιστικών στοιχείων ώστε να επτυγχάνεται από τον χρήστη η ευκολότερη λήψη αυτών που τον ενδιαφέρουν δίνοντας του μάλιστα τη δυνατότητα αλληλεπίδρασης με αυτά με στόχο τη λήψη όσο το δυνατόν περισσότερο εξειδικευμένης πληροφορίας. Ο πειραματικός σχεδιασμός περιγράφεται λεπτομερώς, ενώ τα δεδομένα αντλήθηκαν από την DRAFT EXPRESS. Τα εξαγόμενα αποτελέσματα ευθυγραμμίζονται πλήρως με αυτά στα οποία κατέληξαν άλλοι ερευνητές και αποτέλεσαν τη βάση και για την παρούσα μελέτη.
description: Discussions and analyzes concerning the performances of top class athletes were always one Of the most favorite issues worldwide. Of course, in an era in which professional sports are considered to be a billion dollar production machine this issue is no longer just a theoretical problem but a significant subject of study by experts who set specific questions and look for accurate answers. These answers have significant impact on decision making issues as for example a player’s transfer or a player’s selection by a company as brand ambassador etc. The highly increasing rhythm of data collection from sports field in combination with the support of statistical science are the main “weapons” of analysts in the “battle” of accurate information production. In this specific thesis statement, is used the Archetypal Analysis (AA) in performance benchmarking of all the basketball players who took part in Euroleague Basketball the last fifteen seasons (2000 – 2015), based on specific statistical categories of the game. This is achieved with “EUROLEAGUE ANALYSIS” an application which is created in the context of this thesis statement. Although AA is a statistical method primarily used for data reduction, it has been also applied lately for benchmarking purposes. AA has the aim to find a few extreme observations (the archetypes) in a multivariate data set, in a way that all the data can be well represented as convex combinations of the archetypes. The proposed technique’s general concept is to identify which of the archetypes corresponds to the “best” model, considering the values of the accuracy measures examined, and subsequently to determine the observations-models that perform similar to the archetype model. The general idea of the proposed technique is the determination of the “best” archetype according to its performances in specific statistical categories of the game that are analyzed and then the discovery of observations – players who have similar behavior with the “best”. Secondly, besides the use of AA on our dataset, is attempted the graphical representation through interactive charts of the performances of all players in all statistical categories for every season. Our aim is the visualization of big amount of data so that the user can take the information that he wishes. The experimental setup is fully described, while the data used are publicly available in the DRAFT EXPRESS repository. The results derived are in total accordance with those of the study of other researchers, which constitutes the basis of the current study.