Türkiye ve italya Voleybol Süper Ligleri 2013-2020 istatistik verilerinin veri madenciliği yöntemleriyle analizi
Analysis of Turkey and İtaly Volleyball Super Leagues 2013-2020 statistical data with data mining methods
Yazar: EMRE KOMAR
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ KIVANÇ SEMİZ
Giresun Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Beden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Spor = Sports
Dizin: Büyük veri = Big data ; Spor = Sports ; Türkiye = Türkiye ; Veri madenciliği = Data mining ; Voleybol = Volleyball ; İtalya = Italy

Özet:
Amaç: Araştırmada 2013-2020 yılları arasında Türkiye ve İtalya'da oynanan erkek ve
kadın voleybol süper lig maçlarının veri madenciliği yöntemleri ve yapay sinir ağları
modelleriyle maç sonu tahminleri ve maç sonucuna etki eden değişkenlerin yüzdelerinin
hesaplanması amaçlanmıştır.
Gereç ve Yöntem: Bu araştırma korelasyonel tarama araştırmasıdır. 1144 tanesi
Türkiye erkek, 1142 tanesi Türkiye kadın, 1122 tanesi İtalya erkek, 1066 tanesi İtalya
kadın olmak üzere toplamda 4474 müsabaka veri madenciliği programı olan Matlab'da
bulunan "Statistics and Machine Learning Toolbox", "Neural Network Pattern
Recognition Toolbox" araç paketleri ve "Classification Learner" uygulamasından
yararlanılarak analiz edilmiştir. Sınıflama yöntemleri, tüm maçlar için, cinsiyete ve
ülkelere göre farklı uygulanmış ve "20 fold cross validation" tekniği ile her bir maça
kendi içerisinde etki eden 10 farklı değişken ile sınıflama doğrulukları belirlenmiştir.
Bulgular: Araştırma sonucunda kullanılan teknikler ile maç sonuçlarını doğru tahmin
edebilme oranının ortalama %90 olduğu saptanmıştır. Müsabaka sonucuna en çok etki
eden değişkenlerin deplasman takımlarının oyun içi varyasyonları olduğu görülmüştür.
Sonuç: Elde edilen bulgulara göre; veri madenciliği programları ile yapay sinir ağı
modellemesiyle yapılan müsabaka sonucu doğru tahmin oranlarının %90'a yakın
olduğu görülmüştür. Erkek maçlarına baktığımızda maç sonucuna en çok etki eden
değişkenler deplasman takımlarının blokları, hücumları ile servis sayıları olduğu
görülmektedir. Kadın maçlarına baktığımızda ise maçların sonucuna etki eden en
önemli iki faktör sırasıyla deplasman takım hücumları ve deplasman takım servis
sayıları olduğu görülmektedir.
Anahtar Kelimeler: Veri madenciliği, voleybol, büyük veri

Abstract:
Purpose: In the research, it is aimed to calculate the percentages of the variables
affecting the end of the match predictions and the match result with data mining
methods and artificial neural network models of the men's and women's volleyball
super league matches played in Turkey and Italy between the years 2013-2020.
Material and Method: This research is a correlational survey research. "Statistics and
Machine Learning Toolbox" and "Neural Network Pattern Recognition Toolbox" tool
packs in Matlab, which has a total of 4474 competition data mining programs, 1144 of
which are male in Turkey, 1142 are female of Turkey, 1122 are male in Italy and 1066
are female in Italy. It was analyzed using the "Classification Learner" application.
Classification methods were applied differently for all matches, according to gender and
countries, and classification accuracies were determined with 10 different veriables
affecting each match within itself, using the "20 fold cross validation" technique.
Findings: As a result of the research, it was determined that the average rate of
predicting the match results with the techniques used was %90. It has been seen that the
veriables that most affect the result of the competition are the in-game variations of the
away teams.
Results: According to the findings optained; As a result of the competition made with
data mining programs and artificial neural network modeling, ıt was seen that the
correct prediction rates were close to %90. When we look at the man's matches it is
seen that the variables that most affect the match result are the blocks of the aways
teams, their attacks and the number of server. When we look at the women!s matches, it
is seen that the two most important factor affecting the results of the matches are the
away team attacks and the away team serve numbers, respectively.
Keywords: Data Mining, volleyball, big data,