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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Oliveira, Daniel Cardoso Moraes de | - |
Autor(es): dc.contributor | Carvalho, Aline Marins Paes | - |
Autor(es): dc.contributor | Lopes, Bruno | - |
Autor(es): dc.creator | Nascimento, Frederico Queiroz | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-11T18:16:12Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-11T18:16:12Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2018-09-14 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2018-09-14 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2017 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://app.uff.br/riuff/handle/1/7459 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/767110 | - |
Descrição: dc.description | Desde a profissionalização do futebol, treinadores, auxiliares e gerentes dedicam-se a estudar o comportamento dos times adversários. Seja por meio de informações estratégicas, imagens de vídeo ou, mais recentemente, dados estatísticos, estes profissionais têm buscado uma forma de explorar os pontos fracos e neutralizar os pontos fortes dos oponentes. E, dada a competitividade do esporte e a quantidade de recursos tecnológicos disponíveis atualmente, esta prática deixou de ser uma vantagem e passou a ser essencial para os clubes de alto rendimento. Cada partida de futebol gera uma quantidade enorme de dados que se armazenados, tratados e analisados corretamente podem auxiliar as equipes na formulação de estratégias e na tomada de decisão e, consequentemente, aumentar as suas chances de êxito. Este trabalho dedica-se justamente a apresentar, a partir destes dados, gráficos e árvores de decisão que permitam ao treinador do time utilizar estas informações na elaboração de táticas | - |
Descrição: dc.description | Since football (soccer) was professionalized, coaches, assistants and managers have studied the adversary team’s behavior. Either through strategy information, or video images or, more recently, statistics data, these professionals have researched a way to neutralize the opponent’s strengths and explore the opponent’s weakness. And once sport is more competitive and the amount of technological resources has increased, this practice became not an advantage anymore, but an essential thing to high performance clubs. Each football match generates a big number of data which, if correctly stored, treated and analyzed can help teams to create strategies and make decisions and, consequently, increase their chances to win. This study aims to present, from these data, graphs and decision trees that allow the coach using these informations to elaborate tactics | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Futebol | - |
Palavras-chave: dc.subject | Dados | - |
Palavras-chave: dc.subject | Desempenho | - |
Palavras-chave: dc.subject | Mineração de dados (Computação) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Análise de desempenho | - |
Palavras-chave: dc.subject | Futebol | - |
Palavras-chave: dc.subject | Sistema de informação | - |
Palavras-chave: dc.subject | Football | - |
Palavras-chave: dc.subject | Data | - |
Palavras-chave: dc.subject | Performance | - |
Título: dc.title | Análise de desempenho esportivo baseada em dados estatísticos | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
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