| Title: | Uporaba podatkovnega rudarjenja v košarki |
|---|
| Authors: | ID Marković, Filip (Author)
ID Kljajić Borštnar, Mirjana (Mentor) More about this mentor...  |
|---|
| Files: |  VS_Markovic_Filip_2026.pdf (1,58 MB)
MD5: 1FEE77567949CBF2A5662D112C622ED8
|
|---|
| Language: | Slovenian |
|---|
| Work type: | Bachelor thesis/paper |
|---|
| Typology: | 2.11 - Undergraduate Thesis |
|---|
| Organization: | FOV - Faculty of Organizational Sciences in Kranj
|
|---|
| Abstract: | Namen 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. |
|---|
| Keywords: | podatkovno rudarjenje, košarka, napredni statistični kazalniki, strojno učenje, analiza podatkov, uspešnost igralcev |
|---|
| Place of publishing: | Maribor |
|---|
| Year of publishing: | 2026 |
|---|
| PID: | 20.500.12556/DKUM-98614 |
|---|
| COBISS.SI-ID: | 286921475 |
|---|
| Publication date in DKUM: | 04.08.2026 |
|---|
| Views: | 242 |
|---|
| Downloads: | 13 |
|---|
| Metadata: |    |
|---|
| Categories: | FOV
|
|---|
|
:
|
Copy citation |
|---|
| | | | Average score: | (0 votes) |
|---|
| Your score: | Voting is allowed only for logged in users. |
|---|
| Share: |  |
|---|
Hover the mouse pointer over a document title to show the abstract or click
on the title to get all document metadata. |
