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dc.contributor.advisor | García Ortega, Beatriz | es_ES |
dc.contributor.advisor | Galán Cubillo, Javier | es_ES |
dc.contributor.author | Saborit Báguena, José | es_ES |
dc.date.accessioned | 2024-10-08T11:48:13Z | |
dc.date.available | 2024-10-08T11:48:13Z | |
dc.date.created | 2024-09-20 | |
dc.date.issued | 2024-10-08 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/209489 | |
dc.description.abstract | [ES] En este Trabajo de Fin de Grado se aplican técnicas de Big Data para realizar un análisis del fútbol internacional de selecciones, combinando una perspectiva histórica con un enfoque detallado en la Eurocopa 2024. En la primera parte del trabajo se realizará un análisis histórico de los datos de partidos internacionales a lo largo de la historia, con el que se obtendrán patrones significativos en estadísticas varias como los goles por partido o el rendimiento de ciertas selecciones con el paso de los años. La segunda parte del trabajo se enfoca en la Eurocopa 2024 disputada este año en Alemania, aplicando técnicas de análisis de datos para ofrecer una visión detallada del torneo, así como el rendimiento de algunos de los equipos y jugadores participantes en ella. Junto al análisis, se explica como distintos tipos de visualizaciones pueden ser útiles a la hora de analizar equipos y futbolistas. | es_ES |
dc.description.abstract | [EN] In this final degree project, Big Data techniques are applied to analyze international football at national teams level, combining a historical perspective with a detailed focus on the UEFA Euro 2024. The first part of the project involves a historical analysis of international match data over time, aiming to uncover significant patterns in various statistics, such as goals per match and the performance of certain national teams over the years. The second part of the project focuses on the UEFA Euro 2024, hosted by Germany this summer, using data analysis techniques to provide a detailed view of the tournament, as well as the performance of some of the participating teams and players. Alongside the analysis, the project explains how different types of visualizations can be useful when analyzing teams and footballers. | es_ES |
dc.format.extent | 115 | es_ES |
dc.language | Español | es_ES |
dc.publisher | Universitat Politècnica de València | es_ES |
dc.rights | Reserva de todos los derechos | es_ES |
dc.subject | Big Data | es_ES |
dc.subject | Fútbol | es_ES |
dc.subject | Análisis de datos | es_ES |
dc.subject | Visualización | es_ES |
dc.subject | Football | es_ES |
dc.subject | Data analysis | es_ES |
dc.subject | Visualization | es_ES |
dc.subject.classification | ORGANIZACION DE EMPRESAS | es_ES |
dc.subject.other | Grado en Ingeniería Informática-Grau en Enginyeria Informàtica | es_ES |
dc.title | Big Data aplicado al fútbol internacional de selecciones: Un análisis histórico y un enfoque en la Eurocopa 2024 | es_ES |
dc.title.alternative | Big Data Applied to international football teams: A historical analysis and focus on Euro 2024 | es_ES |
dc.title.alternative | Big Data aplicat al futbol internacional de seleccions: Una anàlisi històrica i un enfocament en l'Eurocopa 2024 | es_ES |
dc.type | Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado | es_ES |
dc.rights.accessRights | Abierto | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Departamento de Organización de Empresas - Departament d'Organització d'Empreses | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Saborit Báguena, J. (2024). Big Data aplicado al fútbol internacional de selecciones: Un análisis histórico y un enfoque en la Eurocopa 2024. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/209489 | es_ES |
dc.description.accrualMethod | TFGM | es_ES |
dc.relation.pasarela | TFGM\165630 | es_ES |