Data Cleaning: Aplicación de Datos en Fútbol
En el análisis de datos aplicado al fútbol, la limpieza de datos (Data Cleaning) es un paso fundamental para garantizar resultados precisos y confiables.
Clusterización de defensores
La agrupación, o análisis de conglomerados, es una técnica de aprendizaje automático no supervisado que tiene como objetivo organizar un conjunto de datos en grupos (clústeres) basados en sus características similares. El algoritmo K-Means es uno de los métodos más populares y ampliamente utilizados para esta tarea. Funciona dividiendo los datos en k clústeres, donde…
Similitud de Jugadores con Python
La similitud de jugadores es un concepto utilizado para comparar a dos o más jugadores en función de sus características y desempeño en el campo. Esta técnica se basa en analizar datos estadísticos como goles, asistencias, tiros, entre otros, para identificar patrones y encontrar similitudes entre diferentes jugadores. La idea principal es medir qué tan…
Genera gráficos tipo Convex Hull con Python y datos abiertos de StatsBomb
El término «Convex Hull» en el contexto del fútbol se refiere a una técnica de análisis de datos utilizada para visualizar y entender la distribución espacial de los jugadores en el campo durante un partido. En un artículo anterior repasamos los conceptos de este tipo de gráficos; te invito a revisarlo. En esta ocasión, vamos…
Mapas de calor con Python
Los mapas de calor en fútbol son representaciones gráficas que muestran la distribución y la intensidad de la actividad de los jugadores en el campo durante un partido. Estos mapas proporcionan información visual sobre las áreas donde un jugador pasa más tiempo o tiene más influencia en el juego, ya sea atacando o defendiendo. Se…
Mapa de Tiros en Python con datos abiertos de StatsBomb
Los mapas de tiros en el fútbol son representaciones visuales que proporcionan información sobre la ubicación y la frecuencia de los tiros realizados durante un partido. Estos mapas son herramientas valiosas para entrenadores, analistas y jugadores, ya que permiten analizar patrones y tendencias en las oportunidades de gol. Mediante la representación gráfica de las áreas…
Aprendiendo Python con Fútbol – Gráficos de Radar
Los gráficos de radar, también conocidos como gráficos de araña o Radar Charts, son representaciones visuales que permiten comparar múltiples variables en un solo gráfico circular. En el fútbol, estos gráficos se utilizan para evaluar el rendimiento de los jugadores en diversas áreas, destacando sus cualidades de manera gráfica y fácilmente interpretable. Este tipo de…
Aprendiendo Python con Fútbol
El fútbol, siendo el deporte más popular del mundo, puede ser una excelente fuente de inspiración para aprender un nuevo lenguaje de programación como Python.
Mplsoccer: Visualización de Datos de Fútbol en Python
La visualización de datos es una herramienta esencial en el análisis de fútbol, permitiendo a los entusiastas y analistas comprender mejor el rendimiento de los equipos y jugadores. En este artículo, exploraremos la librería de Python «Mplsoccer», diseñada específicamente para crear visualizaciones relacionadas con el fútbol. ¿Qué es Mplsoccer? Mplsoccer es una librería de Python…