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https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/5163
Tipo: | Trabalho de Conclusão de Curso |
Título: | Mineração de dados aplicada a previsão de resultados de jogos de futebol |
Autor(es): | Rosa, Pedro Henrique Candido |
Primeiro Orientador: | Vieira, Sibelius Lellis |
metadata.dc.contributor.referee1: | Menezes, José Elmo de |
metadata.dc.contributor.referee2: | Canedo, Joriver Rodrigues |
Resumo: | O futebol é um esporte de grande popularidade, e a busca por conhecimento a respeito dele se popularizou. A previsão é uma questão muito solicitada quando se fala em estatística a respeito do futebol, e ao mesmo tempo que solicitada, possui uma complexa dificuldade de realização. Com base nessa questão, este trabalho busca por meio de registros de jogos e da mineração de dados explorar análises e previsões a respeitos da premier league, especificamente no âmbito que diz a respeito dos resultados que indiquem a entrada na zona da champions league, observando seu comportamento com diferentes perspectivas das ciências de dados e mineração de dados. Este trabalho apresenta experimentos com identificações de padrões visuais e experimentos que utilizam métodos de arvore de decisão e redes neurais, os quais apresentam bons resultados em termos de acurácia. |
Palavras-chave: | Futebol Ciência de dados Mineração de dados Previsão |
CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAO |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editor: | Pontifícia Universidade Católica de Goiás |
Sigla da Instituição: | PUC Goiás |
metadata.dc.publisher.department: | Escola Politécnica |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
URI: | https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/5163 |
Data do documento: | 12-Dez-2022 |
Aparece nas coleções: | TCC Ciência da Computação |
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Arquivo | Tamanho | Formato | |
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TCC 2 PEDRO HENRIQUE CANDIDO ROSA.pdf | 2,9 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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