Le performance dei calciatori: tecniche di data mining a confronto

Questo lavoro si pone l'obiettivo di dimostrare come l'analisi statistica possa essere applicata a numerosi contesti, anche a quelli meno comuni. Infatti, l'argomento principale dell'elaborato riguarda l'uso della statistica nello sport, e più precisamente nel calcio. Il problema affrontato in questa sede riguarda la valutazione di performance del singolo calciatore, tramite i dati raccolti, osservando il comportamento del calciatore stesso all'interno del campo. Entrando nel dettaglio, si vuole tracciare un profilo tecnico che giudichi la qualità delle prestazioni. Oltre a voler estrarre delle informazioni utili per la comprensione della performance, si è tentato di individuare una grandezza che potesse riassumere la qualità del gioco di un singolo componente di una squadra. Tale grandezza è stata identificata nel valore di mercato del calciatore. Tramite tecniche di data mining quali la cluster analysis e di analisi multivariata come la principal component analysis, sono state estrapolate informazioni utili, usate successivamente per implementare tecniche esplicativo predittive che dimostrassero come il valore di mercato fosse legato alle variabili che descrivono la performance del calciatore nel rettangolo di gioco. Anche se le conoscenze sulla performance dei giocatori sono state arricchite, non è stato dimostrato in maniera significativa alcun legame tra la variabile Market value e le restanti che compongono il dataset di riferimento. Visto l'esito dell'implementazione sperimentale, non è il risultato l'aspetto più rilevante di tale tesi, ma il metodo: l'uso integrato di diverse tecniche può far luce in maniera chiara sulle relazioni che intercorrono tra gli elementi principali di uno sport tanto semplice all'apparenza quanto complesso nella sostanza come il calcio.