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    Modelagem e estruturação dos processos de análise da liga BFA

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    R - E - THIAGO GARCIA MOLINA PINTO (1).pdf (4.282Mb)
    Data
    2022
    Autor
    Pinto, Thiago Garcia Molina
    Metadata
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    Resumo
    Resumo: O trabalho e o desenvolvimento da análise de dados nos esportes revolucionaram a evolução dos jogos ou da estrutura dos negócios ao seu redor. As ligas profissionais pelo mundo mais bem desenvolvidas tem ótimos setores de análise do seu esporte e do seu negócio. A liga BFA, (liga brasileira de futebol americano) é uma liga recente, que tem times semiprofissionais a times completamente amadores e ainda não tem um setor dedicado a análise. Este estudo teve por finalidade construir processo de coleta de variáveis dos jogos da liga BFA, criar ambientes de armazenamento dos dados de jogos e emitir relatório com análises dos jogos. Desta forma, de imediato, a Liga obtém um sistema de coleta padrão e de relatório dos jogos, além de construir um banco de dados históricos das partidas, ferramentas e processos que a liga ainda não tem, auxiliando no desenvolvimento da liga com o público e seus clubes.
     
    Abstract: The work and development of data analytics in sports revolutionized the evolution of games or the business structure around them. The most well-developed professional leagues around the world have great sectors for analyzing your sport and your business. The BFA league, (Brazilian American football league) is a recent league, which has semi-professional teams to completely amateur teams and still does not have a dedicated sector for analysis. This work aimed to build a process for collecting variables from the BFA league games, create game data storage environments and issue a report with analysis of the games. In this way, the League immediately obtains a standard collection and game reporting system, in addition to building a historical database of matches, tools and processes that the league does not yet have, helping to develop the league with the public and their clubs.
     
    URI
    https://hdl.handle.net/1884/80180
    Collections
    • Data Science & Big Data [138]

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