Search academic texts

Information × Registration Number 2125U003054, Article popup.category Бакалаврська робота Title Автоматизована система аналізу спортивних результатів (AI translated) popup.author Саєнко Ольга СергіївнаSaienko Olha Serhiivna popup.publication 01-01-2025 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/76078 popup.publisher Київ Description Дипломна 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. The 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. popup.nrat_date 2025-11-05 Close