Uporaba podatkovnega rudarjenja v košarkiMarković, Filip (Avtor) Kljajić Borštnar, Mirjana (Mentor) podatkovno rudarjenjekošarkanapredni statistični kazalnikistrojno učenjeanaliza podatkovuspešnost igralcevNamen diplomskega dela je bil raziskati uporabo podatkovnega rudarjenja in naprednih analitičnih metod v košarki s poudarkom na vrednotenju individualne uspešnosti igralcev. Raziskava se osredotoča na analizo naprednih statističnih kazalnikov in njihovo primerjavo z osnovnimi statističnimi podatki. V okviru diplomskega dela so bili analizirani podatki zadnjih treh sezon lige NBA in identificirani ključni statistični kazalniki, ki vplivajo na uspešnost igralcev. Igralci so bili razvrščeni v različne skupine glede na njihovo vlogo v ekipi. Analizirane so bile razlike med uspešnimi in manj uspešnimi igralci. Pri tem so bile uporabljene metode strojnega učenja, kot so metoda k-najbližjih sosedov, logistična regresija in naključni gozd. Rezultati raziskave kažejo, da napredni statistični kazalniki omogočajo bistveno natančnejšo analizo in napovedovanje uspešnosti igralcev v primerjavi z osnovnimi statističnimi podatki. Modeli, zgrajeni na podlagi naprednih statistik, dosegajo višjo stopnjo natančnosti, kar potrjuje njihovo uporabnost v sodobni športni analitiki. Raziskava potrjuje, da podatkovno podprt pristop predstavlja pomembno orodje za razumevanje košarke, ki lahko bistveno prispeva k boljšemu odločanju v športnem okolju.20262026-06-24 09:57:53Diplomsko delo/naloga98614sl