Problem Explanation

مقدمه و آشنایی با مسئله

پروژه اول بوت‌کمپ براساس داده‌های سایت Transfermarkt: Football transfers طراحی شده است.

هدف این پروژه آشنایی بیشتر شما با آموخته‌های بوت‌کمپ تا به اینجاست. هم‌چنین یادگیری یک مبحث کافی نیست و باید در حیطه عمل آن را به کار بست. در این پروژه با استفاده از جمع‌آوری داده‌های فصول مشخصی از لیگ‌های فوتبالی کشورهای مختلف به تحلیل‌های آماری می‌پردازیم و با استفاده از ابزار یادگیری ماشین به برخی از سوالات جالب توجه پاسخ می‌دهیم.

همان‌طور که بالاتر ذکر شد، وب‌سایت انتخاب شده برای پروژه transfermarkt.com است و بنابراین هدف این است که با بررسی و استخراج داده‌ها از همین سایت بتوانید نیازمندی‌ها و خواسته‌های پروژه را تامین کنید.

این پروژه شامل ۴ فاز اصلی است که در ادامه به شرح آن می‌پردازیم:

1. استخراج و جمع‌آوری داده
2. طراحی پایگاه داده
3. تحلیل‌های آماری
4. تخمین و استفاده از ابزار یادگیری ماشین

---

فاز اول: استخراج و جمع‌آوری داده

در این بخش شما با استفاده از Web Scraping به استخراج داده‌های زیر می‌پردازید:

نکته مهم: در نظر داشته باشید توضیحات زیر مثال‌هایی برای فهم بهتر و آشنایی با مسئله هستند. ساختار اصلی چیزی است که شما و گروه‌تان باید برای آن به نتیجه برسید. اما می‌توانید از داده‌های متنوع دیگر برای بهبود روش‌تان استفاده کنید.

• بازیکن: اسم و فامیل، تاریخ تولد(سن)، قد، ملیت(کشوری که در حال حاضر برای تیم‌ملی آن بازی می‌کند)، موقعیت اصلی در زمین، پای تخصصی، باشگاه فعلی، مدت قرارداد، تعداد گل، ایجنت و … یک مثال از این قسمت را در زیر می‌توانید ببینید:

Name: Erling Haaland Date of Birth/Age: Jul 21, 2000 (22) Height: 1.95 (m) Current International: Norway Main Position: Centre-Forward(CF) Foot: Left(L) Current Club: Manchester City Goals Scored: 187 Goals Assisted:44 Total Appearance: 232 Agent: Rafaela Pimenta

• بازیکن: اسم و فامیل، تاریخ تولد(سن)، قد، ملیت(کشوری که در حال حاضر برای تیم‌ملی آن بازی می‌کند)، موقعیت اصلی در زمین، پای تخصصی، باشگاه فعلی، مدت قرارداد، تعداد گل، ایجنت و … یک مثال از این قسمت را در زیر می‌توانید ببینید:

با توجه به سوالاتی که در ادامه مطرح شده استخراج تمامی اطلاعات مورد نیاز برای این سوالات الزامی است.

در صورت استخراج اطلاعات بیشتر از موارد خواسته شده در سوالات مشمول نمره اضافه خواهد‌ شد.

این نکته لازم به ذکر است که تمامی اطلاعات پنج کشور انگلستان، آلمان، ایتالیا، فرانسه، اسپانیا و برای سال های ۲۰۱۵ تا ۲۰۲۱ به صورت اجباری می‌باشد. و مابقی سال ها و کشورها دارای نمره اضافی است.

---

فاز دوم‌: پایگاه داده

کاری که در این فاز از پروژه باید انجام شود، ساختن دیتابیس و جداول مورد نیاز و ایجاد ارتباط بین جدول‌هاست، در ادامه توضیحاتی را برای این قسمت آورده‌ایم:

1. طراحی دیتابیس:

الف) موجودیت‌های اصلی در داده‌ها مانند بازیکنان، تیم‌ها، لیگ‌ها و مسابقات را تعیین کنید.

ب) روابط بین موجودات را تعیین کنید، مانند رابطه بین بازیکنان و تیم‌ها.

ج) ویژگی‌های داده خاصی را که باید برای هر موجودیت ذخیره شود، تعیین کنید، مانند ویژگی‌های بازیکن (سن، موقعیت، اهداف، و غیره)، ویژگی‌های تیم (نام، کشور، و غیره) و آمار بازی‌ها و …

د) از تکنیک‌های نرمالایز کردن برای حذف افزونگی داده‌ها و اطمینان از یکپارچگی داده‌ها استفاده کنید.

2. انتخاب ابزار و تکنولوژی دیتابیس:

یک سیستم مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای (RDBMS) را انتخاب کنید که به بهترین وجه با نیازهای شما مطابقت دارد، مانند MySQL، SQL Alchemy یا … . مقیاس‌پذیری و الزامات عمل‌کرد برنامه را در نظر بگیرید تا مطمئن شوید که RDBMS انتخابی می‌تواند حجم داده و حجم کاری مورد انتظار را مدیریت کند.

3. جمع‌آوری و ذخیره‌ی داده‌ها در دیتابیس:

با استفاده از ابزار Web Scraping و آموخته‌های خود داده‌های مورد نظر را استخراج نمایید.

4. آماده‌سازی داده برای تحلیل و آموزش مدل:

الف) داده‌های مورد نیاز را برای تجزیه و تحلیل آماری و یادگیری ماشین از پایگاه داده بازیابی کنید. کوئری‌های SQL را بنویسید تا داده‌های مربوطه را بر اساس تحلیل خاص یا الزامات مدل‌سازی استخراج کنید.

ب) هر مرحله پیش‌پردازش اضافی مورد نیاز روی‌ داده‌ها برای تحلیل آماری یا یادگیری ماشینی، مانند مدیریت داده‌های از دست‌رفته، اسکیل کردن یا نرمال‌سازی ویژگی‌ها و رمزگذاری متغیرهای طبقه‌بندی‌شده را انجام دهید.

ج) مجموعه داده را به مجموعه‌های train و validation و test برای توسعه و ارزیابی مدل یادگیری ماشین تقسیم کنید.

نکته مهم: پیشنهاد می‌شود ابتدا فاز سوم و چهارم را مطالعه و بررسی کامل کرده و سپس برای فاز اول و دوم تصمیم‌گیری نمایید.

---

فاز سوم: تحلیل‌های آماری

در این بخش، به کمک دانش آماری می‌خواهیم به تعدادی از سوال‌ها پاسخ دهیم؛ برخی از سوالات برای درک و یافتن شهود از داده‌ها پرسیده شده است، برخی دیگر از سمت یک شخص خاص، و در انتها تعدادی فرضیه مطرح شده است که شما باید آن‌ها را اعتبارسنجی کنید. برای سوال‌های این بخش، تنها از اطلاعات ۵ لیگ برتر اروپا استفاده کنید (انگلیس، فرانسه، آلمان، اسپانیا و ایتالیا).

در قسمت‌های مختلف این بخش، از شما خواسته شده‌ است که به طراحی معیار بپردازید. همان‌طور که در کلاس‌های آمار شما مطرح شد، برای پاسخ به سوال‌های آماری، یک معیار دقیق (metric) برای سنجش به شما داده می‌شود و شما پس از دریافت این معیار، می‌توانید بررسی خود را شروع کنید. اما گاهی پیش می‌آید که کارفرما به شما معیار درستی ندهد و از شما بخواهد که خود، بر اساس داده‌هایی که در اختیار دارید، یک معیار طراحی کنید. یکی از راه‌های طراحی معیار، استفاده از مدل‌های ماشین لرنینگ است تا به صورت اتوماتیک این کار انجام شود. راه دیگر، طراحی دستی معیار است که با دانش پیشین و استدلال‌های مختلف، معیار تعریف شود.
شما در این فاز، باید با توجه به داده‌های داده‌شده و درخواست کارفرما، معیارهای متفاوتی طراحی کنید. توجه کنید که هیچ معیاری «کاملاً درست» نیست، و همین که معیار شما بر پایه‌ی حداقلی از استدلال باشد و داده‌های مهم را در نظر گرفته باشد، مورد تایید خواهد بود.

آمار توصیفی

در این بخش می‌خواهیم با بررسی داده‌های سایت transfermarkt، شهودی نسبت به وضعیت ۵ لیگ برتر اروپا داشته باشیم.
با استفاده از داده‌های فصل ۲۰۲۱-۲۰۲۲:

• توزیع تعداد بازی‌هایی که بازیکنان در یک فصل انجام می‌دهند را به دست بیاورید. هم‌چنین نشان دهید که بازیکنان در چند درصد از بازی‌ها شرکت کرده‌اند.
• بررسی کنید که‌ چه ارتباطی بین تعداد گل‌های زده‌شده و قیمت تخمینی سایت برای یک بازیکن وجود دارد (برای این کار از رگرسیون خطی استفاده کنید).
• بررسی کنید که چه ارتباطی بین تعداد گل‌های زده‌شده و قیمت تخمینی سایت برای یک مهاجم وجود دارد (برای این کار از رگرسیون خطی استفاده کنید).
• توزیع قیمت تخمینی بازیکنان را با تفکیک پست بازیکنان به دست بیاورید.
• تعداد گل‌های زده‌شده در لیگ‌های مختلف را بدست آورید.

با استفاده از داده‌های فصل ۲۰۱۷-۲۰۱۸ تا ۲۰۲۱-۲۰۲۲:

• توزیع میزان هزینه‌ای که تیم‌ها در هر فصل برای خرید بازیکنان داشته‌اند را به‌دست بیاورید.

درخواست کارشناس

با استفاده از داده‌های فصل ۲۰۱۷-۲۰۱۸ تا ۲۰۲۱-۲۰۲۲:

• یکی از کارشناسان، می‌خواهد بداند که سایت transfermarkt به چه میزان تخمین درستی از قیمت بازیکنان ارائه می‌دهد. هم‌چنین اخیراً مشکلی در صنعت فوتبال پیش آمده است که بازیکنان با قیمت بسیار بیشتری از ارزش واقعی‌شان معامله می‌شوند. به همین دلیل، در این بخش از شما خواسته شده است که توزیع قیمت تخمین بازیکنان فروخته شده در هر فصل، و قیمت واقعی انتقال‌های هر فصل را با هم مقایسه کنید (از انتقال‌های رایگان صرف نظر کنید).

درخواست بازیکنان

با استفاده از داده‌های فصل ۲۰۲۱-۲۰۲۲:

• فرض کنید که یک مهاجم می‌خواهد تیم خود را عوض کند، و به همین دلیل، به دنبال تیم‌هایی می‌گردد که به یک مهاجم نیاز دارند. نیاز یک مهاجم، به این صورت مطرح می‌شود که عملکرد بازیکنان در حمله، بدتر از عملکرد بازیکنان در دفاع باشد. هر تیمی که این ویژگی را داشته باشد، یک گزینه‌ی مناسب به حساب می‌آید. ضمناً، باید تیم‌ها بر اساس نیازشان به مهاجم مرتب شده باشند. یعنی تیمی که اختلاف عملکرد دفاع و حمله‌ش بیشتر باشد، باید در رتبه‌ی بالاتری قرار بگیرد.

دقت کنید که در این بخش شما باید یک معیار برای عملکرد بازیکنان طراحی کنید! معیار‌های شما بنابر پست بازیکنان می‌تواند متفاوت باشد!

درخواست مربی

با استفاده از داده‌های فصل ۲۰۲۱-۲۰۲۲:

• یک مربی قصد دارد که تیم را برای فصل بعد تقویت کند. به همین دلیل، از شما خواسته است که بازیکنانی را پیدا کنید که عملکرد خیلی خوبی داشته‌اند و در عین حال، قیمت پایینی دارند. برای این کار، باید بازیکنانی را پیدا کنید که از لحاظ عملکردی، در ۳۰ درصد برتر قرار می‌گیرند ولی از لحاظ قیمتی، در ۴۰ درصد پایین قرار می‌گیرند.

دقت کنید که در این بخش شما باید یک معیار برای عملکرد بازیکنان طراحی کنید! معیار‌های شما بنابر پست بازیکنان می‌تواند متفاوت باشد!

• نمودار توزیع قیمت بازیکنانی که در قسمت اول بدست آوردید را با کل جامعه‌ی بازیکنان مقایسه کنید.
• نمودار توزیع عملکرد بازیکنانی که در قسمت اول بدست آوردید را با کل جامعه‌ی بازیکنان مقایسه کنید.
• توزیع پست بازیکنانی که در قسمت اول بدست آوردید را با کل جامعه‌ی بازیکنان مقایسه کنید.
• مربیان تیم‌های قهرمان ۵ لیگ برتر اروپا، درخواست داشته‌اند بازیکنانی که عملکرد مناسبی در تیم‌هایشان نداشته‌اند را پیدا کنید. برای این کار، بر اساس معیاری که برای سنجش عملکرد بازیکنان طراحی کردید، بازیکنانی داده‌ی پرت حساب می‌شوند و عملکرد بدتری از سایر بازیکنان داشته‌اند را بیابید.

تست فرض

یکی از کاربرد‌های مهم آمار، تشخیص و اعتبارسنجی فرضیه‌هایی‌ است که مدیران، مربیان و کارشناسان ارائه می‌دهند. از آن‌جا که اکثریت این فرضیه‌ها تحت تاثیر المان‌هایی زیادی هستند، نمی‌توان بدون انجام آزمایش و بررسی داده‌ها پاسخ مسائل را مشخص کرد. برای مثال، به فرضیه‌ی زیر توجه کنید:
مهاجم‌های قد بلند، گل‌های بیشتری به نسبت مهاجم‌های قد کوتاه به ثمر می‌رسانند.

در جهت تایید این ادعا می‌توان گفت:
به دلیل این که مدافعان معمولا قد و قامت بلندی دارند، در صورتی که مهاجم‌ها از نظر فیزیکی قوی نباشند، نمی‌توانند از پس مدافعان بر بیایند. در نتیجه، این مهاجم‌‌ها در توپ‌های هوایی یا تقابل‌های یک به یک ضعیف هستند و به همین دلیل گل‌های کمتری می‌زنند.

اما در رد این ادعا نیز می‌توان گفت:
مهاجم‌های ریز نقش، معمولا از چابکی و سرعت بیشتری برخوردار هستند و به همین دلیل می‌توانند با حرکت‌های انفجاری و در عمق، گل‌های بیشتری به ثمر برسانند!

در نتیجه، نمی‌توان برای پاسخ دادن به فرضیه‌ها صرفاً به تعدادی دلیل و توجیه اکتفا کرد و تنها راه علمی درست، استفاده‌ از آمار برای اعتبار سنجی این فرضیه‌هاست. در این بخش، تعدادی فرضیه برای شما تعریف شده است که شما باید آن‌ها را مورد آزمایش و بررسی قرار دهید. لازم به ذکر است که انجام دادن دو تست فرضیه کافی است و تست سوم امتیازی خواهد بود!

فرضیه‌ی اول

یکی از پدیده‌های بسیار پرتکرار در فوتبال، عملکرد نامناسب بازیکنان جوان پس از انتقال به یک تیم جدید است. فوتبالیست‌های با استعداد بی‌شماری وجود دارند که با هزینه‌ی بسیار گزاف، به تیم‌های بزرگ منتقل می‌شوند ولی عملکرد آن‌ها اصلاً مطابق انتظار پیش نمی‌رود. به همین دلیل، یکی از موضوعاتی که مربیان به آن اعتقاد دارند این است که بازیکنان با تجربه، برای مدت کوتاه (مثلا یک فصل) مناسب‌تر از بازیکنان جوان هستند، زیرا در مدت کوتاه، عملکرد بهتری دارند. در نتیجه، آن‌ها به شما فرضیه‌ی زیر را داده‌اند و از شما خواسته‌اند که فرضیه‌شان را اعتبار سنجی کنید.

بازیکنان با تجربه (با حداقل ۳۰ سال سن)،‌ در اولین فصل حضورشان در یک تیم جدید، به صورت کلی، عملکرد بهتری نسبت به بازیکنان کم تجربه (با سن کمتر از ۳۰) در اولین فصل‌شان در تیم جدید، دارند.

همانطور که مشخص است، شما باید یک معیار مناسب برای عملکرد بازیکنان ارائه دهید و سپس این فرضیه را بررسی کنید. پس از بررسی آماری فرضیه، حداقل ۳ توجیه برای نتیجه‌ای که گرفتید بیاورید (همانند توجیهی که در مقدمه‌ی این بخش برای ادعای مهاجمان با قد‌های مختلف آورده شد). دقت کنید که نتایج شما و استدلال‌های شما به معیاری بستگی دارد که تعریف می‌کنید. در این بخش، باید از داده‌های فصل ۲۰۱۷-۲۰۱۸ تا ۲۰۲۱-۲۰۲۲ استفاده کنید.

فرضیه‌ی دوم

یکی از ایراد‌هایی که به لیگ قهرمانان اروپا گرفته می‌شود این است که تیم‌های برتر هر لیگ در این رقابت‌ها شرکت می‌کنند، و بابت حضورشان پول دریافت می‌کنند. در نتیجه، بازیکنان قوی‌تر ترجیح می‌دهند به این تیم‌ها بروند تا بیشتر در توجه طرفداران باشند، و هم‌چنین پول بیشتری به عنوان حقوق دریافت کنند. در نتیجه، کارشناسان ادعا می‌کنند که تیم‌های حاضر در لیگ قهرمانان اروپا، نسبت به سایر تیم‌ها، عملکرد بهتری دارند. در واقع، از شما خواسته شده است که این فرضیه را بررسی کنید:

عملکرد تیم‌های حاضر در لیگ قهرمانان اروپا، از سایر تیم‌ها، در لیگ بهتر است.

برای این کار، شما ابتدا باید یک معیار برای عملکرد تیم‌ها طراحی کنید و سپس در ۵ لیگ برتر اروپا، عملکرد تیم‌های حاضر در لیگ را با سایر تیم‌ها مقایسه کنید. در این بخش از داده‌های فصل ۲۰۲۱-۲۰۲۲ استفاده کنید.

فرضیه‌ی سوم

بازیکنان با افزایش سن، بیشتر در خطر مصدومیت‌ قرار می‌گیرند و هم‌چنین درمان آسیب‌دیدگی آن‌ها بیشتر طول می‌کشد. هم‌چنین، بازیکنان با سن بیشتر، معمولا توانایی فیزیکی کمتری دارند و کمتر از بازیکنان جوان می‌توانند بازی کنند. به همین دلیل، میانگین سنی تیم‌ها یک عامل بسیار مهم است و مربیان همیشه اهمیت زیادی به این معیار می‌کنند.

با توجه به استدلال‌های گفته شده، کارشناسان اعتقاد دارند مربیانی که تیم‌های پیرتری دارند (میانگین سنی بیشتری دارند)، به صورت چرخشی از بازیکنان استفاده می‌کنند، و در نتیجه به بازیکنان بیشتری بازی می‌رسد. با استفاده از داده‌هایی که در اختیار شما قرار داده شده است، فرضیه‌ی زیر را بررسی کنید:

بازیکنانی که حداقل در ۲۰ درصد از بازی‌های تیم شرکت کرده‌اند، فعال حساب می‌شوند. در صورتی که میانگین سنی بازیکنان تیم بیشتر شود، تعداد بازیکنان فعال نیز بیشتر می‌شود.

برای بررسی این فرضیه، ابتدا شما باید تیم‌های موجود در ۵ لیگ برتر را بر اساس میانگین سنی تیم دسته‌بندی کنید (یعنی اگر میانگین سنی تیم را یک متغیر تصادفی در نظر بگیریم، شما باید با گسسته‌سازی، تیم‌ها را به چند دسته تقسیم کنید. می‌توانید مثلا بر اساس بازه‌های ۲ ساله این کار را انجام دهید. انتخاب این بازه بر عهده‌ی شماست). سپس برای هر تیم، تعداد اعضای فعال را محاسبه کنید و بعد توزیع اعداد دسته‌های مختلف را باهم بررسی کنید. در این بخش، از داده‌های فصل ۲۰۲۱-۲۰۲۲ استفاده کنید.

---

فاز چهارم: یادگیری ماشین

بخش ML پروژه بوت‌کمپ شامل استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین برای تخمین و دسته‌بندی داده‌ها از transfermarkt.com است. این داده‌ها شامل اطلاعات مربوط به نقل و انتقالات بازیکن، مانند نام، سن، موقعیت و هزینه انتقال بازیکن است. هدف، استفاده از این داده‌ها برای پیش‌بینی هزینه‌های نقل و انتقالات آینده و دسته‌بندی بازیکنان در گروه‌هایی بر اساس ویژگی‌هایشان است. در ادامه به شرح سه مسئله می‌پردازیم:

پیش‌بینی ارزش بازار(Market Value) بازیکن

شرح مسئله

هدف از این مسئله ایجاد یک مدل یادگیری ماشینی است که بتواند ارزش بازار بازیکنان را بر اساس ویژگی‌ها و داده‌های نقل و انتقالات اخیر پیش‌بینی کند. ارزش بازار نشان دهنده ارزش تخمینی یک بازیکن در بازار نقل و انتقالات است. با پیش‌بینی ارزش بازار، تیم‌ها، نمایندگان و سایر ذی‌نفعان می‌توانند تصمیمات آگاهانه‌ای در حین نقل و انتقال بازیکنان بگیرند.

رویکرد پیشنهادی

1. داده‌های لازم را جمع‌آوری کنید: داده‌های نقل و انتقالات تاریخی را از Transfermarkt.com جمع‌آوری کنید، از جمله ویژگی‌های بازیکن (مانند سن، موقعیت، گل‌ها، پاس گل‌ها، حضورها)، هزینه‌های انتقال قبلی و ارزش‌های بازار.
2. پیش‌پردازش داده‌ها: داده‌ها را تمیز(data cleaning) کنید، مقادیر از دست‌رفته(missing data) را مدیریت کنید و در صورت نیاز مهندسی ویژگی را انجام دهید و دیتاست را تشکیل دهید. برای اطمینان از مقایسه منصفانه، ویژگی‌‌‌‌‌‌‌های عددی را نرمالایز کنید.
3. تقسیم‌بندی داده‌ها: مجموعه داده را به مجموعه‌های train و validation و test تقسیم کنید. معمولاً با نسبتی مانند 80:10:10 تقسیم می‌کنند.
4. انتخاب یک مدل رگرسیون: یک الگوریتم رگرسیون مناسب مانند رگرسیون خطی، رگرسیون جنگل تصادفی، یا رگرسیون تقویت گرادیان را انتخاب کنید.
5. مدل را آموزش دهید: مدل رگرسیون انتخابی را با داده‌های آموزشی منطبق کنید و به آن اجازه دهید روابط بین ویژگی‌های بازیکن و ارزش‌های بازار را بیاموزد. همان‌طور که می‌دانید در پایان مرحله‌ی training باید با استفاده از دیتای validation، هایپرپارامتر‌ها را دقیق کرده و سپس وارد مرحله بعد شوید.
6. ارزیابی مدل: از مجموعه تست برای ارزیابی عملکرد مدل استفاده کنید. معیارهای ارزیابی رایج برای رگرسیون شامل میانگین مربعات خطا (MSE)، ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE) و R-squared (R2) score است.
7. مدل را دقیق کنید: هایپرپارامترهای الگوریتم رگرسیون انتخابی را برای بهبود عملکرد مدل تنظیم کنید. این را می‌توان از طریق تکنیک‌هایی مانند grid search یا random search انجام داد.
8. پیش‌بینی ارزش‌های بازار: مدل آموزش‌دیده را روی داده‌های بازیکنان جدید یا دیده‌نشده برای پیش‌بینی ارزش‌های بازار آن‌ها اعمال کنید.

کتاب‌خانه‌ها و تکنولوژی‌هایی که می‌تواند به شما کمک کند:

برای این مسئله، می‌توانید از کتابخانه‌هایی مانند scikit-learn یا XGBoost برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های رگرسیون استفاده کنید. این کتابخانه‌ها پیاده‌سازی کارآمد و مستند از مدل‌های رگرسیون مختلف را ارائه می‌دهند. همچنین می‌توانید از pandas برای پیش‌پردازش داده‌ها و از matplotlib یا seaborn برای مصورسازی داده‌ها استفاده کنید.

طبقه‌بندی پست بازیکن‌ها

شرح مسئله

در این مسئله، هدف توسعه یک مدل طبقه‌بندی است که بتواند بازیکنان را بر اساس ویژگی‌ها و سابقه بازی به طور دقیق در پست‌های مختلف (به عنوان مثال، مهاجم، هافبک، مدافع) طبقه‌بندی کند. دسته‌‌بندی بازیکنان در موقعیت‌ها می‌تواند به تشکیل تیم، جذب بازیکن و تصمیم‌گیری‌های تاکتیکی در فوتبال کمک کند.

رویکرد

1. جمع‌آوری داده‌ها و پیش‌پردازش: داده‌های ویژگی‌های بازیکن را از Transfermarkt.com جمع‌آوری کنید، از جمله ویژگی‌هایی مانند سن، قد، وزن، گل‌ها، پاس گل‌ها، و موقعیت‌هایی که در آن پست‌ها بازی کرده است. داده‌ها را تمیز کنید، مقادیر از دست‌رفته را مدیریت کنید و در صورت لزوم ویژگی‌های عددی را نرمال کنید.
2. انتخاب ویژگی: ویژگی‌های مربوطه را انتخاب کنید که بیشتر نشان‌دهنده سبک یا ویژگی‌های بازیکن است. می‌توانید ویژگی‌هایی مانند توانایی گلزنی، دقت پاس، مهارت‌های دفاعی یا ویژگی‌های فیزیکی را در نظر بگیرید.
3. کاهش ابعاد: اگر مجموعه داده دارای تعداد زیادی ویژگی باشد، می‌توانید از تکنیک‌های کاهش ابعاد مانند تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی (PCA) یا t-SNE برای کاهش فضای ویژگی و در عین حال حفظ مهم‌ترین اطلاعات استفاده کنید.
4. انتخاب الگوریتم خوشه‌بندی: یک الگوریتم خوشه‌بندی مناسب مانند K-means، خوشه‌بندی سلسله مراتبی یا DBSCAN را انتخاب کنید تا بازیکنان مشابه را بر اساس مقادیر ویژگی‌های‌شان با هم گروه‌بندی کنید. هر بازیکن به یک خوشه اختصاص داده می‌شود.
5. تعیین تعداد خوشه‌ها: تعداد بهینه‌ی خوشه‌ها را بر اساس دانش حوزه یا با استفاده از تکنیک‌هایی مانند elbow method یا تجزیه و silhouette analysis تعیین کنید.
6. آموزش و خوشه‌بندی مدل: الگوریتم خوشه‌بندی انتخاب‌شده را روی داده‌های از پیش‌پردازش شده اعمال کنید تا بازیکنان را در خوشه‌ها گروه‌بندی کنید. این الگوریتم به طور خودکار بازیکنان را بر اساس شباهت ویژگی‌های آن‌ها به خوشه‌ها اختصاص می‌دهد.
7. ارزیابی نتایج خوشه‌بندی: کیفیت خوشه‌بندی را با اندازه‌گیری انسجام و جدایی خوشه‌ها ارزیابی کنید. برای ارزیابی عمل‌کرد خوشه‌بندی می‌توان از معیارهای ارزیابی مانند امتیاز silhouette یا شاخص Davies-Bouldin استفاده کرد.
8. تفسیر و تجزیه و تحلیل: ویژگی‌های هر خوشه را برای درک سبک‌های بازی یا ویژگی‌هایی که آن‌ها را تعریف می‌کند، تجزیه و تحلیل کنید. این تجزیه و تحلیل می‌تواند بینش‌های ارزشمندی را در مورد پروفایل بازیکنان ارائه دهد و به تصمیم‌گیری آگاهانه کمک کند.

کتاب‌خانه‌ها و تکنولوژی‌هایی که می‌تواند به شما کمک کند:

برای مسئله‌ی طبقه‌بندی پست بازیکنان، می‌توانید از کتابخانه‌هایی مانند scikit-learn، TensorFlow یا PyTorch استفاده کنید. این کتابخانه‌ها پیاده‌سازی‌هایی از الگوریتم‌های طبقه‌بندی مختلف و معیارهای ارزیابی را ارائه می‌دهند. علاوه بر این، می‌توان از pandas برای پیش‌پردازش و داده‌ها، و از matplotlib یا seaborn برای مصورسازی داده استفاده کرد.

خوشه‌بندی شباهت بازیکن (امتیازی)

شرح مسئله

هدف از خوشه‌بندی شباهت بازیکنان گروه‌بندی بازیکنان بر اساس ویژگی‌ها و سبک‌های بازی آن‌ها برای شناسایی ویژگی‌های مشابه در بین آن‌ها است. این می‌تواند در جستجوی بازیکنان، تشکیل تیم و تصمیم‌گیری تاکتیکی کمک کند. با گروه‌بندی بازیکنان با ویژگی‌های مشابه، تیم‌ها می‌توانند اهداف انتقال بالقوه را شناسایی کنند یا جایگزین‌های مناسب برای موقعیت‌های خاص پیدا کنند.

رویکرد

1. جمع‌آوری داده‌ها و پیش‌پردازش: داده‌های ویژگی‌های بازیکن را از Transfermarkt.com جمع‌آوری کنید، از جمله ویژگی‌هایی مانند سن، قد، وزن، گل‌ها، پاس گل‌ها، و موقعیت‌هایی که در آن پست‌ها بازی کرده است. داده‌ها را تمیز کنید، مقادیر از دست‌رفته را مدیریت کنید و در صورت لزوم ویژگی‌های عددی را نرمال کنید.
2. انتخاب ویژگی: ویژگی‌های مربوطه را انتخاب کنید که بیشتر نشان‌دهنده سبک یا ویژگی‌های بازیکن است. می‌توانید ویژگی‌هایی مانند توانایی گلزنی، دقت پاس، مهارت‌های دفاعی یا ویژگی‌های فیزیکی را در نظر بگیرید.
3. کاهش ابعاد: اگر مجموعه داده دارای تعداد زیادی ویژگی باشد، می‌توانید از تکنیک‌های کاهش ابعاد مانند تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی (PCA) یا t-SNE برای کاهش فضای ویژگی و در عین حال حفظ مهم‌ترین اطلاعات استفاده کنید.
4. انتخاب الگوریتم خوشه‌بندی: یک الگوریتم خوشه‌بندی مناسب مانند K-means، خوشه‌بندی سلسله مراتبی یا DBSCAN را انتخاب کنید تا بازیکنان مشابه را بر اساس مقادیر ویژگی‌های‌شان با هم گروه‌بندی کنید. هر بازیکن به یک خوشه اختصاص داده می‌شود.
5. تعیین تعداد خوشه‌ها: تعداد بهینه‌ی خوشه‌ها را بر اساس دانش حوزه یا با استفاده از تکنیک‌هایی مانند elbow method یا تجزیه و silhouette analysis تعیین کنید.
6. آموزش و خوشه‌بندی مدل: الگوریتم خوشه‌بندی انتخاب‌شده را روی داده‌های از پیش‌پردازش شده اعمال کنید تا بازیکنان را در خوشه‌ها گروه‌بندی کنید. این الگوریتم به طور خودکار بازیکنان را بر اساس شباهت ویژگی‌های آن‌ها به خوشه‌ها اختصاص می‌دهد.
7. ارزیابی نتایج خوشه‌بندی: کیفیت خوشه‌بندی را با اندازه‌گیری انسجام و جدایی خوشه‌ها ارزیابی کنید. برای ارزیابی عمل‌کرد خوشه‌بندی می‌توان از معیارهای ارزیابی مانند امتیاز silhouette یا شاخص Davies-Bouldin استفاده کرد.
8. تفسیر و تجزیه و تحلیل: ویژگی‌های هر خوشه را برای درک سبک‌های بازی یا ویژگی‌هایی که آن‌ها را تعریف می‌کند، تجزیه و تحلیل کنید. این تجزیه و تحلیل می‌تواند بینش‌های ارزشمندی را در مورد پروفایل بازیکنان ارائه دهد و به تصمیم‌گیری آگاهانه کمک کند.

کتاب‌خانه‌ها و تکنولوژی‌هایی که می‌تواند به شما کمک کند

کتاب‌خانه scikit-learn الگوریتم‌های خوشه‌بندی مختلفی مانند K-means، خوشه‌بندی سلسله مراتبی و DBSCAN را ارائه می‌دهد. همچنین تکنیک‌های کاهش ابعاد مانند PCA و معیارهای ارزیابی را برای ارزیابی کیفیت خوشه‌ها ارائه می‌دهد. اگر می‌خواهید تکنیک‌های خوشه‌بندی پیشرفته‌تری را با استفاده از شبکه‌های عصبی یا مدل‌های تعبیه عمیق اعمال کنید، می‌توان از این چارچوب‌های یادگیری عمیق با استفاده از TensorFlow و PyTorch استفاده کرد. کتاب‌خانه‌های NumPy و pandas می‌توانند در پیش‌پردازش، و مدیریت ساختارهای داده مورد نیاز برای خوشه‌بندی کمک کنند. و از کتاب‌خانه‌های Matplotlib یا seaborn می‌توان برای مصور‌سازی خوشه‌ها و کسب بینش از نتایج استفاده کرد.
با اعمال خوشه‌بندی شباهت بازیکنان، تیم‌ها می‌توانند درک بهتری از پروفایل بازیکنان به دست آورند و هم افزایی بالقوه را در بین بازیکنان شناسایی کنند و تصمیم‌گیری استراتژیک‌تری را در انتخاب بازیکن و ترکیب تیم ممکن می‌سازند.