{"id":756,"date":"2017-11-28T17:27:23","date_gmt":"2017-11-28T20:27:23","guid":{"rendered":"http:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/?p=756"},"modified":"2017-11-30T23:21:47","modified_gmt":"2017-12-01T02:21:47","slug":"otra-manera-de-ver-el-futbol","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/?p=756","title":{"rendered":"Otra manera de ver el f\u00fatbol"},"content":{"rendered":"

Por Pablo Tempone <\/strong>(Especialista en Explotaci\u00f3n de Datos-UBA)
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En la Argentina, todos sabemos de f\u00fatbol, todos somos directores t\u00e9cnicos, todos opinamos qu\u00e9 jugadores poner o qui\u00e9n va a ganar. Veo y juego al f\u00fatbol desde los seis a\u00f1os. Cuando pens\u00e9 en un tema para la especializaci\u00f3n dije: \u201ctienen que existir datos sobre el f\u00fatbol argentino\u201d. Ah\u00ed fue cuando encontr\u00e9 a la gente de \u00a0DataFactory<\/a>. Ellos me proveyeron un set de datos de la primera divisi\u00f3n del f\u00fatbol argentino durante el per\u00edodo 2013\u20132016.<\/p>\n

Centr\u00e9 el trabajo en predecir las victorias de los resultados locales, a partir de las acciones registradas en los \u00faltimos cinco partidos previos, tanto de los visitantes como de los locales.<\/p>\n

Si bien, me encantar\u00eda decir que el modelo predictivo dio un excelente resultado, la realidad es que no, apenas logr\u00f3 superar la barrera del azar. Pero lo m\u00e1s interesante fueron los an\u00e1lisis que derivaron de la explotaci\u00f3n del dataset.<\/p>\n

\u00bfObjetivo Libertadores?<\/strong><\/h3>\n

En el dataset, ten\u00eda 33 equipos y 1.353 jugadores. Pod\u00eda especular con que Lan\u00fas (con Jorge Almir\u00f3n como DT) y San Lorenzo (con Diego Aguirre como DT) ten\u00edan ideas similares. Pero al comparar varias temporadas para ver si en el tiempo se sosten\u00edan ideas, \u00bfpod\u00eda decir con tanta seguridad que esos equipos presentaban ideas parecidas? Para ver de una manera m\u00e1s amigable y exacta qu\u00e9 equipos se parec\u00edan entre s\u00ed y c\u00f3mo se diferenciaban apliqu\u00e9 la t\u00e9cnica \u201ccaras de Chernoff\u201d.<\/p>\n

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Lo primero que sobresali\u00f3 es que Atl\u00e9tico de Tucum\u00e1n era bastante particular. No era f\u00e1cil encontrarle similitudes con el resto de los planteles. Al momento de pensar cu\u00e1l era la raz\u00f3n de ese comportamiento, encontr\u00e9 que entonces jugaban la Copa Libertadores por primera vez. \u00bfUn equipo con pocos recursos necesita encontrar combinaciones distintas para poder lograr esos hitos? Es una pregunta interesante de plantear.<\/p>\n

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Clubes grandes, clubes chicos<\/strong><\/h3>\n

Durante el an\u00e1lisis, tambi\u00e9n encontr\u00e9 otra manera de dividir los clubes; no por hinchada o historia, sino por sus caracter\u00edsticas de juego.<\/p>\n

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Los gr\u00e1ficos de Biplot mostraron que en el grupo 1 estaban los equipos que llevaban varios a\u00f1os sin torneos buenos y en el grupo 2 aquellos que ten\u00edan mayor cantidad de tiros, goles convertidos y quites.<\/p>\n

Moneyball: Marcelo Meli como contrataci\u00f3n<\/strong><\/h3>\n

Como bonus, hice a principio de 2017 un an\u00e1lisis muy individual. Mi objetivo era ver si Racing, que necesitaba un volante por derecha, termin\u00f3 haciendo una incorporaci\u00f3n correcta con Marcelo Meli, quien a priori ten\u00eda un perfil de mediocampista defensivo.<\/p>\n

Para esto compar\u00e9 a Meli con Luciano Aued, Francisco Cerro, Marcos Acu\u00f1a, Diego Gonz\u00e1lez (alias \u00abPulpito\u00bb), Gast\u00f3n D\u00edaz y Ezequiel Videla. \u00a0Hice la primera comparaci\u00f3n con un gr\u00e1fico de radar.<\/p>\n

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Lo primero que salt\u00f3 fue que Meli era muy parecido a Gonz\u00e1lez y a Aued, dos volantes internos. Si en su lugar se hubiese asemejado a Acu\u00f1a, un volante por izquierda, la posici\u00f3n de externo le hubiese sido m\u00e1s natural.<\/p>\n

Chernoff tambi\u00e9n coincidi\u00f3 con las apreciaciones anteriores.<\/p>\n

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Los an\u00e1lisis preliminares se cumplieron durante el torneo, ya que Meli jam\u00e1s pudo cumplir con la posici\u00f3n de volante por derecha y termin\u00f3 como suplente, un rol en el que tampoco rindi\u00f3 como se esperaba.<\/p>\n

Estas herramientas ser\u00edan de mucha utilidad a la hora de contratar a un jugador. En una disciplina dominada por las habilidades f\u00edsicas y la intuici\u00f3n, el an\u00e1lisis de datos, la evoluci\u00f3n de j\u00f3venes talentos y la asociaci\u00f3n de los jugadores dentro del campo representan un valor agregado para los clubes con situaciones econ\u00f3micas precarias y dificultades para competir en igualdad de condiciones con clubes que son potencias.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Por Pablo Tempone (Especialista en Explotaci\u00f3n de Datos-UBA). En la Argentina, todos sabemos de f\u00fatbol, todos somos directores t\u00e9cnicos, todos opinamos qu\u00e9 jugadores poner o qui\u00e9n va a ganar. Veo y juego al f\u00fatbol desde los seis a\u00f1os. Cuando pens\u00e9 en un tema para la especializaci\u00f3n dije: \u201ctienen que existir datos sobre el f\u00fatbol argentino\u201d. Ah\u00ed fue cuando encontr\u00e9 a la gente de DataFactory. Ellos me proveyeron un set de datos de la primera divisi\u00f3n del f\u00fatbol argentino durante el per\u00edodo 2013\u20132016.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":759,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_mi_skip_tracking":false},"categories":[24,29],"tags":[21,30],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/756"}],"collection":[{"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=756"}],"version-history":[{"count":18,"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/756\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":780,"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/756\/revisions\/780"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/759"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=756"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=756"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=756"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}