Big Data en el fútbol : caracterización de jugadores según métricas avanzadas, aplicación en jugadores de Argentina

Abstract

El objetivo de este trabajo es hallar un método estadístico que permita detectar similitudes y diferencias entre los jugadores de un club en particular. La base de datos utilizada Consta de diversas variables métricas registradas para cada uno de los jugadores que la integran, relacionadas con la posición que ocupan los mismos en el terreno de juego. A partir de estas características, se intenta identificar el estilo de juego de cada jugador, como, por ejemplo, ofensivo, defensivo, de distribución, entre otros. Para abordar este problema, se empleó R Studio, donde se aplicó el Método de Análisis de Componentes Principales (ACP) y el Método de Conglomerados o Cluster para agrupar a los jugadores según las características identificadas en los resultados obtenidos. Con éxito, se pudo observar mediante la implementación del Análisis de Componentes Principales cómo los jugadores analizados se agrupan con relación a ciertas componentes que destacan sus mejores cualidades, lo que facilita la comprensión de los roles que desempeñan en el terreno de juego. Este trabajo será de gran utilidad para comprender las diferentes facetas que presenta una posición en el terreno de juego y la influencia que puede tener en un esquema táctico. Además, brindará a los entrenadores, directores técnicos, y secretarios deportivos de entidades del rubro del deporte una solución para adquirir jugadores que se adapten a la estructura propuesta por su organización. Como resultado, se podrá optimizar de manera más eficiente el presupuesto disponible.