Στατιστικά μοντέλα για την ανάλυση της απόδοσης των ομάδων στο ευρωπαϊκό πρωτάθλημα ποδοσφαίρου

Abstract

Η ραγδαία ανάπτυξη της τεχνολογίας και των υπολογιστικών συστημάτων έχει καταστήσει τη στατιστική ανάλυση και την επιστήμη των δεδομένων απαραίτητα εργαλεία σε πλήθος επιστημονικών και επαγγελματικών πεδίων. Η ικανότητα συλλογής, επεξεργασίας και ερμηνείας μεγάλου όγκου πληροφορίας επιτρέπει την εξαγωγή αξιόπιστων συμπερασμάτων και τη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων. Οι μέθοδοι αυτές έχουν βρει πρόσφατα εφαρμογή και στον αθλητισμό, όπου η ποσοτική προσέγγιση συμβάλλει ολοένα και περισσότερο στη βελτιστοποίηση της απόδοσης. Ειδικότερα στο ποδόσφαιρο, η ανάλυση δεδομένων έχει μετασχηματίσει τον τρόπο με τον οποίο οι ομάδες προσεγγίζουν τόσο την τακτική προετοιμασία όσο και τη διεξαγωγή των αγώνων. Από την αξιολόγηση της ατομικής απόδοσης των ποδοσφαιριστών έως την πρόβλεψη μελλοντικών αποτελεσμάτων, η χρήση στατιστικών μοντέλων και αλγορίθμων μηχανικής μάθησης παρέχει πολύτιμα εφόδια σε προπονητές, αναλυτές και σκάουτερ, επιτρέποντάς τους να εντοπίζουν ανταγωνιστικά πλεονεκτήματα και να λαμβάνουν στρατηγικές αποφάσεις. Η παρούσα διπλωματική εργασία επικεντρώνεται στην πρόβλεψη της πρόκρισης των εθνικών ομάδων ποδοσφαίρου από τη φάση των ομίλων στο Ευρωπαϊκό Πρωτάθλημα (UEFA EURO). Για τον σκοπό αυτό συλλέχθηκαν δεδομένα από τις διοργανώσεις των ετών 2012, 2016, 2020 και 2024. Χρησιμοποιήθηκαν διαφορετικά μοντέλα όπως λογιστική παλινδρόμηση, αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης και νευρωνικά δίκτυα προκειμένου να αξιολογηθεί η ικανότητά τους να προβλέπουν εάν μια ομάδα θα προκριθεί στην επόμενη φάση ή όχι. Τα αποτελέσματα της έρευνας ανέδειξαν τους σημαντικότερους παράγοντες που επηρεάζουν την πρόκριση. Η ανάλυση προσφέρει πολύτιμες πληροφορίες για την κατανόηση των κρίσιμων παραμέτρων που καθορίζουν την επιτυχία στη φάση των ομίλων, συμβάλλοντας στη βελτίωση της στρατηγικής ανάλυσης σε ένα τόσο ανταγωνιστικό πεδίο όπως είναι το Ευρωπαϊκό Πρωτάθλημα ποδοσφαίρου.