Автоматизована система аналізу спортивних результатів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorМухін, Вадим Євгенович
dc.contributor.authorСаєнко, Ольга Сергіївна
dc.date.accessioned2025-09-16T11:41:49Z
dc.date.available2025-09-16T11:41:49Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractДипломна робота містить 130 с., 40 рис., 13 табл., 2 додатки, 14 джерел. Об’єктом дослідження виступає процес обробки та аналізу статистичних даних у спортивній сфері. Предмет дослідження – програмне забезпечення для автоматизованого аналізу спортивних результатів та прогнозування майбутніх матчів. Метою проекту є розробка програмного продукту для аналізу волейбольної статистики з можливістю формування прогнозів на основі історичних даних за допомогою математичних та алгоритмічних методів. У межах дипломної роботи було реалізовано інформаційну систему для аналітики волейбольних матчів. Система дозволяє переглядати детальну статистику команд і гравців, порівнювати їхні показники, здійснювати ручне та сценарне прогнозування результатів матчів. Основним алгоритмом прогнозування є Random Forest, що забезпечує точність навіть при обмежених обсягах даних. Додатково реалізовано функціонал пошуку найефективніших гравців за позицією, командою чи загальною ефективністю. Проведено тестування та верифікацію точності моделей прогнозування, обґрунтовано архітектуру системи та технологічний стек. Основною мовою програмування стала Python, з використанням бібліотек Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, а також PySide6 для побудови графічного інтерфейсу.
dc.description.abstractotherThe thesis contains 130 pages, 40 figures, 13 tables, 2 appendices, 14 references. The object of the study is the process of processing and analyzing statistical data in sports. The subject of research is software for automated sports results analysis and prediction. The goal of the project is to develop a software product for volleyball statistics analysis with the possibility of forecasting match outcomes based on historical data using mathematical and algorithmic methods. An analytical system for volleyball match data has been developed. The system provides tools to view detailed player and team statistics, compare indicators, and perform both manual and scenario-based predictions. The main prediction algorithm is Random Forest, which ensures accuracy even with limited data. The system also identifies top-performing players by role, team, or overall performance. Model performance was verified, and the architecture and technology stack of the software were justified. The main programming language used is Python, employing Pandas, Scikit learn, Matplotlib, and PySide6 for the graphical user interface.
dc.format.extent130 с.
dc.identifier.citationСаєнко, О. С. Автоматизована система аналізу спортивних результатів : дипломна робота … бакалавра : 124 Системний аналіз / Саєнко, Ольга Сергіївна. – Київ, 2025. – 130 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/76078
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectаналіз спортивних результатів
dc.subjectспортивна аналітика
dc.subjectбази даних
dc.subjectстатистика гравців
dc.subjectкомандна статистика
dc.subjectпрогнозування результатів
dc.subjectволейбол
dc.subjectмоделі машинного навчання
dc.subjectреляційна база даних
dc.subjectmysql
dc.subjectpyside6
dc.subjectrandom forest
dc.subjectлінійна регресія
dc.titleАвтоматизована система аналізу спортивних результатів
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Saienko_bakalavr.pdf
Розмір:
7.95 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи