Identificación de estrategias de juego en ligas europeas de fútbol

Abstract

[ES] Hoy en día, el análisis de datos está presente en todos los sectores, y el deporte no es indiferente a esta revolución. Desde la predicción de un aspecto concreto del juego, como los lanzamientos de penaltis en fútbol, hasta la elección de los fichajes o la optimización de los entrenamientos para adaptarlos a un contrincante concreto, como aplica la jugadora de bádminton Carolina Marín, son muchos y muy diversos los ejemplos de la aplicación de diferentes herramientas de análisis de datos aplicados al mundo del deporte. En el presente trabajo, se desarrolla un análisis de las estrategias de juego en las principales ligas europeas de fútbol. A partir de las estadísticas de cada equipo en cada partido jugado (ataques, centros, posesión, pases...), y a partir del análisis de componentes principales (PCA), se obtendrán relaciones entre ellas para detectar estas diferentes estrategias. Una vez se identifiquen estas estrategias, se analizará su capacidad de éxito en términos generales durante el periodo temporal de los datos a partir de una clasificación de los registros por medio de un análisis Clúster. En la segunda parte del trabajo, se intentará predecir el éxito en los partidos de cada equipo teniendo en cuenta las estadísticas de cada equipo en cada partido para comprobar si realmente a partir de estas estadísticas es posible determinarlo. El éxito en el partido se definirá en base a si el partido ha sido ganado o no ha sido ganado (empatado o perdido).

[EN] Nowadays, data analysis is present in all sectors, and sports is not indifferent to this revolution. From the prediction of a specific aspect of the game, such as penalty kicks in soccer, to the choice of signings or the optimization of training sessions to adapt them to a specific opponent, as applied by the badminton player Carolina Marín, there are many and very diverse examples of the application of different data analysis tools applied to the world of sports. In this paper, an analysis of the game strategies in the main European soccer leagues is developed. From the statistics of each team in each match played (attacks, crosses, possession, passes...), and from the principal component analysis (PCA), relationships between them will be obtained to detect these different strategies. Once these strategies have been identified, their ability to succeed in general terms during the period of the data will be analyzed from a classification of the records by means of a cluster analysis. In the second part of the work, we will try to predict the success in the matches of each team taking into account the statistics of each team in each match to check if it is really possible to determine it from these statistics. The success in the match will be defined based on whether the match has been won or not won (drawn or lost).