1. Aplicación de Machine Learning en el deporte
Alberto Rodríguez Martín
alberto.rodriguez@stratebi.com
@albertormweb

2. www.stratebi.com
Introducción
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Casopráctico:situacióninicial
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Scouting Deportivo: Dirección deportiva del CD Tenerife (2ª División Liga Smartbank)

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Casopráctico:problema
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Sustituir la baja de un jugador clave: Luis Milla (mediocentro – 25 años)

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Casopráctico:restricciones
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Restricciones impuestas por el club:
• Temporada: 2020/21
• Posición: Mediocentro
• Rango de edad: 20 a 32 años.
• Valor de mercado: <3 millones de euros.
• Precio: Fin de contrato, cedibles o económico.
• Pasaporte: Español.
• Minutos en la 19/20: Más de 900 minutos

6. www.stratebi.com
Casopráctico:¿solución?
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Machine Learning: Aprendizaje no supervisado -> clustering

7. www.stratebi.com
Casopráctico:arquitectura
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Data Provider >> ETL >> Data Warehouse >> Power BI + Machine Learning (Python)

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Casopráctico:soluciónimplementada
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Machine Learning sobre dataset utilizando Python.
• Aprendizaje no supervisado: Clustering
• PCA: sklearn.decomposition import PCA
• K-Means: sklearn.cluster import KMeans
• Hierarchy dendogram: scipy.cluster import hierarchy
• Análisis en Power BI: radarchats

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Casopráctico:soluciónimplementada
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1.- Conjunto de datos: jugadores que cumplen requisitos impuestos por el club.

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Casopráctico:soluciónimplementada
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2.- Identificar la correlación entre las variables: Pairplot (Searborn)

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Casopráctico:soluciónimplementada
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3.- Determinar la correlación entre las medidas seleccionadas.

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Casopráctico:soluciónimplementada
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4.- Reducción de variables con PCA y aplicación de k-means para clusterizar el conjunto
de datos.

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Casopráctico:soluciónimplementada
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5.- Identificar a qué clúster pertenece cada jugador.

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Casopráctico:soluciónimplementada
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6.- Identificar a qué clúster pertenece Luis Milla y qué jugadores lo conforman

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Casopráctico:soluciónimplementada
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7.- Preparar dataframe con jugadores del cluster para aplicar Hierarchy Dendogram

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Casopráctico:soluciónimplementada
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8.- Aplicar Hierarchy Dendogram

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Casopráctico:soluciónimplementada
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9.- Identificar a Luis Milla y jugadores cercanos

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Casopráctico:resultados
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1.- Javi Hervás
Equipo: Honka (Finlandia)
Edad: 30 años
Valor de mercado: 300.000 €
Fin de contrato: 31-12-2020
Partidos 2019/20: 24
Goles 2019/20: 1
Pie: Zurdo

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Casopráctico:resultados
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2.- Iñigo Ruiz de Galarreta
Equipo: UD Las Palmas (España)
Edad: 26 años
Valor de mercado: 2.000.000 €
Fin de contrato: 30-06-2020 (Cedido)
Partidos 2019/20: 22
Goles 2019/20: 0
Pie: Diestro

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Casopráctico:resultados
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3.- Eugeni Valderrama
Equipo: Huesca (España)
Edad: 25 años
Valor de mercado: 1.300.000 €
Fin de contrato: 30-06-2021
Partidos 2019/20: 24
Goles 2019/20: 3
Pie: Diestro

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Casopráctico:resultados
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4.- Álex López
Equipo: Lugo (España)
Edad: 22 años
Valor de mercado: 400.000 €
Fin de contrato: 30-06-2020 (Cedido)
Partidos 2019/20: 18
Goles 2019/20: 2
Pie: Diestro

22. www.stratebi.com
Casopráctico:análisisderesultados
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Luis Milla vs Iñigo Ruiz de Galarreta vs Alex López utilizando RadarChats (Python)

23. www.stratebi.com
Casopráctico:análisisderesultados
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Luis Milla vs Iñigo Ruiz de Galarreta vs Alex López utilizando RadarChats (Power BI)

24. www.stratebi.com
Casopráctico:conclusiones
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Tangibles (ventajas) Intangibles (desventajas)
Detectar potenciales jugadores Nivel de adaptación, idioma, rol, tipo de
vida, etc.
Comparación de jugadores inmediata Carácter fuera y dentro del vestuario
Análisis de indicadores de rendimiento Contextualización del resultado
Acotar el problema Situaciones personales extradeportivas

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