Big Data szerepe a labdarúgásban: prediktív elemzések szerepe a sportszakmai döntéshozatalban és a piaci trendek előrejelzésében

Ferenczi Máté (2025) Big Data szerepe a labdarúgásban: prediktív elemzések szerepe a sportszakmai döntéshozatalban és a piaci trendek előrejelzésében. Pénzügyi és Számviteli Kar.

	PDF Ferenczi_Máté_JB88YH.pdf Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg Download (2MB)
	PDF biralatilap_Ferenci_Máté.pdf Hozzáférés joga: Bizalmas dokumentum (bírálat) Download (93kB)

Absztrakt (kivonat)

A modern labdarúgásban a versenyelőny megszerzése és a hatékony működés egyre inkább a rendelkezésre álló hatalmas adatmennyiség feldolgozására és a fejlett technológiák alkalmazására támaszkodik. Jelen szakdolgozat átfogó képet nyújt az adatelemzés evolúciójáról, bemutatva, hogyan jutottunk el a hagyományos módszerektől a mai komplex rendszerekig, és miként integrálják ezeket a stratégiájukba olyan úttörő csapatok, mint például a Liverpool FC. A kutatás célja ismertetni a gépi tanulás és a modern analitika eszközeit, amelyek objektív alapokra helyezik a döntéshozatalt. A dolgozat részletesen vizsgálja a játékosok teljesítményének és pozícióspecifikus szerepköreinek elemzését klaszterezési eljárások segítségével, emellett kiemelt szerepet kap a prediktív modellezés alkalmazása a transzferpiaci árak előrejelzésében. A tanulmány kitér továbbá a toborzási tevékenység adatvezérelt támogatására a tehetségek kiválasztása érdekében, valamint a sérülékenység előrejelzésének lehetőségeire, amelyek a játékosállomány védelmét és a terhelés optimalizálását szolgálják. Az elemzés konklúziója rávilágít, hogy az integrált adatrendszerek használata ma már elengedhetetlen feltétele a sikeres klubmodellnek, szervesen összekötve a sportszakmai célokat a gazdasági racionalitással.

Intézmény

Budapesti Gazdasági Egyetem

Kar

Pénzügyi és Számviteli Kar

Tudományterület/tudományág

NEM RÉSZLETEZETT

Szak

Gazdaságinformatikus

Mű típusa:	diplomadolgozat (NEM RÉSZLETEZETT)
Kulcsszavak:	big data, gépi tanulás, labdarúgás, prediktív modellek, Sportanalitika
SWORD Depositor:	User Archive
Felhasználói azonosító szám (ID):	User Archive
Rekord készítés dátuma:	2026. Júl. 09. 11:02
Utolsó módosítás:	2026. Júl. 09. 11:02

Actions (login required)

Tétel nézet