Závěrečná práce se zabývá analýzou a komparací historických a aktuálních dat
z technických zápisů dívčí basketbalové extraligové soutěže U19 od sezóny 2011/2012 až do sezóny 2022/2023. Důraz je kladen na technický zápis, jeho význam, použití a historii. Jsou zde popsány a ve výzkumné části následně analyzovány statistiky typu: střelecká úspěšnost, doskoky, asistence, osobní chyby, koeficient užitečnosti a další parametry, jež jsou součástí technických zápisů. Analýzy jsou provedeny v závislosti na týmech, ale i jednotlivých hráčkách daných basketbalových sezón. Ve výsledcích jsou vyobrazeny vývoje statistik v podobě deskriptivních tabulek a grafů a zároveň jsou spojeny s diskuzemi na důvody jednotlivých vývojů. Výzkum ukázal zvýšený důraz na tříbodové střely, rostoucí počet doskoků a význam zisků a ztrát míče. Poukazuje na nedílnou provázanost a souvislosti všech zkoumaných statistik.
Annotation in English
The final thesis deals with the analysis and comparison of historical and up-to-date data from the box scores of the girls' basketball extra-league competition U19, spanning from the 2011/2012 season to the 2022/2023 season. The focus then shifts to LiveStats - its significance, usage, and history. It describes and subsequently analyzes statistics such as shooting efficiency, rebounds, assists, personal fouls, efficiency rating, and other parameters that are part of the LiveStats. The analyses are conducted based on teams as well as individual players of the respective basketball seasons. The results depict the trends in statistics in the form of descriptive tables and graphs, while also being linked to discussions about the reasons behind individual developments. The research has shown an increased focus on three-point shots, a growing number of rebounds, and the significance of steals and turnovers. It highlights the integral interconnections and relationships among all the examined statistics.
Keywords
analýza, basketbal, statistiky, výkonnost
Keywords in English
analysis, basketball, statistics, performance
Length of the covering note
57 s. (77 214 znaků)
Language
CZ
Annotation
Závěrečná práce se zabývá analýzou a komparací historických a aktuálních dat
z technických zápisů dívčí basketbalové extraligové soutěže U19 od sezóny 2011/2012 až do sezóny 2022/2023. Důraz je kladen na technický zápis, jeho význam, použití a historii. Jsou zde popsány a ve výzkumné části následně analyzovány statistiky typu: střelecká úspěšnost, doskoky, asistence, osobní chyby, koeficient užitečnosti a další parametry, jež jsou součástí technických zápisů. Analýzy jsou provedeny v závislosti na týmech, ale i jednotlivých hráčkách daných basketbalových sezón. Ve výsledcích jsou vyobrazeny vývoje statistik v podobě deskriptivních tabulek a grafů a zároveň jsou spojeny s diskuzemi na důvody jednotlivých vývojů. Výzkum ukázal zvýšený důraz na tříbodové střely, rostoucí počet doskoků a význam zisků a ztrát míče. Poukazuje na nedílnou provázanost a souvislosti všech zkoumaných statistik.
Annotation in English
The final thesis deals with the analysis and comparison of historical and up-to-date data from the box scores of the girls' basketball extra-league competition U19, spanning from the 2011/2012 season to the 2022/2023 season. The focus then shifts to LiveStats - its significance, usage, and history. It describes and subsequently analyzes statistics such as shooting efficiency, rebounds, assists, personal fouls, efficiency rating, and other parameters that are part of the LiveStats. The analyses are conducted based on teams as well as individual players of the respective basketball seasons. The results depict the trends in statistics in the form of descriptive tables and graphs, while also being linked to discussions about the reasons behind individual developments. The research has shown an increased focus on three-point shots, a growing number of rebounds, and the significance of steals and turnovers. It highlights the integral interconnections and relationships among all the examined statistics.
Keywords
analýza, basketbal, statistiky, výkonnost
Keywords in English
analysis, basketball, statistics, performance
Research Plan
Zásady pro vypracování
Zpracování kvalifikační práce realizovat v souladu s příslušnými směrnicemi UJEP, PF UJEP a doporučeními pracoviště.
Práci realizovat v souladu s dodržováním autorského zákona a zásadami na ochranu osobních údajů.
Kontakt s probandy, respondenty, nakládání s daty a údaji vést v souladu s obecně platnými etickými pravidly, popř. v souladu se směrnicí "Etika vědecké a výzkumné činnosti na PF UJEP".
Kvalifikační práci zpracovat v souladu s dodržováním předložených norem, postupů, metod, technik a způsobů diagnostikování.
Při zpracování kvalifikační práce vycházet z odborných zdrojů domácího i zahraničního původu, z odpovídajících ověřených pramenů a podání.
Spolupracovat s vedoucím práce podle dohodnutého způsobu a harmonogramu.
Stručné shrnutí obsahu kvalifikační práce
Práce je zaměřena na analýzu a komparaci historických a aktuálních dat z technických zápisů dívčí extraligové soutěže U19. Analyzovány budou statistiky typu: střelecká úspěšnost, doskoky, asistence, přestupky a chyby, body z rychlého protiútoku a další parametry, jež jsou součástí technických zápisů, které každý extraligový tým musí povinně zaznamenávat. Analýzy budou provedeny v závislosti na týmech, ale i jednotlivých hráčích. Tyto statistiky jsou volně dostupné v online archivech České basketbalové federace. Výzkumné metody a techniky, které v našem šetření použijeme jsou: analýza dat a trendů, komparace, případně shlukování (clustering).
Cíl
Cílem práce je analýza a komparace historických a současných herních statistik dívek U19 v extraligové soutěži.
Research Plan
Zásady pro vypracování
Zpracování kvalifikační práce realizovat v souladu s příslušnými směrnicemi UJEP, PF UJEP a doporučeními pracoviště.
Práci realizovat v souladu s dodržováním autorského zákona a zásadami na ochranu osobních údajů.
Kontakt s probandy, respondenty, nakládání s daty a údaji vést v souladu s obecně platnými etickými pravidly, popř. v souladu se směrnicí "Etika vědecké a výzkumné činnosti na PF UJEP".
Kvalifikační práci zpracovat v souladu s dodržováním předložených norem, postupů, metod, technik a způsobů diagnostikování.
Při zpracování kvalifikační práce vycházet z odborných zdrojů domácího i zahraničního původu, z odpovídajících ověřených pramenů a podání.
Spolupracovat s vedoucím práce podle dohodnutého způsobu a harmonogramu.
Stručné shrnutí obsahu kvalifikační práce
Práce je zaměřena na analýzu a komparaci historických a aktuálních dat z technických zápisů dívčí extraligové soutěže U19. Analyzovány budou statistiky typu: střelecká úspěšnost, doskoky, asistence, přestupky a chyby, body z rychlého protiútoku a další parametry, jež jsou součástí technických zápisů, které každý extraligový tým musí povinně zaznamenávat. Analýzy budou provedeny v závislosti na týmech, ale i jednotlivých hráčích. Tyto statistiky jsou volně dostupné v online archivech České basketbalové federace. Výzkumné metody a techniky, které v našem šetření použijeme jsou: analýza dat a trendů, komparace, případně shlukování (clustering).
Cíl
Cílem práce je analýza a komparace historických a současných herních statistik dívek U19 v extraligové soutěži.
Recommended resources
Demenius, J., & Kreivytė, R. (2017). The Benefits of advanced data analytics in basketball: Approach of managers and coaches of Lithuanian Basketball League teams. Baltic Journal of Sport and Health Sciences, 1, 8–13.
Fu, Y., & Stasko, J. (2022). Supporting Data-Driven Basketball Journalism through Interactive Visualization. Proceedings of the 2022 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 1–17. https://doi.org/10.1145/3491102.3502078
Hamdad, L., Benatchba, K., Belkham, F., & Cherairi, N. (2018). Basketball Analytics. Data Mining for Acquiring Performances. In A. Amine, M. Mouhoub, O. Ait Mohamed, & B. Djebbar (Eds.), Computational Intelligence and Its Applications (pp. 13–24). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-89743-1_2
Ibá\ nez, S. J., Sampaio, J., Feu, S., Lorenzo, A., Gómez, M. A., & Ortega, E. (2008). Basketball game-related statistics that discriminate between teams’ season-long success. European Journal of Sport Science, 8(6), 369–372. https://doi.org/10.1080/17461390802261470
Kubatko, J., Oliver, D., Pelton, K., & Rosenbaum, D. T. (2007). A Starting Point for Analyzing Basketball Statistics. Journal of Quantitative Analysis in Sports, 3(3). https://doi.org/10.2202/1559-0410.1070
Sarlis, V., & Tjortjis, C. (2020). Sports analytics—Evaluation of basketball players and team performance. Information Systems, 93, 101562. https://doi.org/10.1016/j.is.2020.101562
Terner, Z., & Franks, A. (2021). Modeling Player and Team Performance in Basketball. Annual Review of Statistics and Its Application, 8(1), 1–23. https://doi.org/10.1146/annurev-statistics-040720-015536
Vinué, G., & Epifanio, I. (2017). Archetypoid analysis for sports analytics. Data Mining and Knowledge Discovery, 31(6), 1643–1677. https://doi.org/10.1007/s10618-017-0514-1
Zuccolotto, P., Manisera, M., & Sandri, M. (2018). Big data analytics for modeling scoring probability in basketball: The effect of shooting under high-pressure conditions. International Journal of Sports Science & Coaching, 13(4), 569–589. https://doi.org/10.1177/174795411773749
Recommended resources
Demenius, J., & Kreivytė, R. (2017). The Benefits of advanced data analytics in basketball: Approach of managers and coaches of Lithuanian Basketball League teams. Baltic Journal of Sport and Health Sciences, 1, 8–13.
Fu, Y., & Stasko, J. (2022). Supporting Data-Driven Basketball Journalism through Interactive Visualization. Proceedings of the 2022 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 1–17. https://doi.org/10.1145/3491102.3502078
Hamdad, L., Benatchba, K., Belkham, F., & Cherairi, N. (2018). Basketball Analytics. Data Mining for Acquiring Performances. In A. Amine, M. Mouhoub, O. Ait Mohamed, & B. Djebbar (Eds.), Computational Intelligence and Its Applications (pp. 13–24). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-89743-1_2
Ibá\ nez, S. J., Sampaio, J., Feu, S., Lorenzo, A., Gómez, M. A., & Ortega, E. (2008). Basketball game-related statistics that discriminate between teams’ season-long success. European Journal of Sport Science, 8(6), 369–372. https://doi.org/10.1080/17461390802261470
Kubatko, J., Oliver, D., Pelton, K., & Rosenbaum, D. T. (2007). A Starting Point for Analyzing Basketball Statistics. Journal of Quantitative Analysis in Sports, 3(3). https://doi.org/10.2202/1559-0410.1070
Sarlis, V., & Tjortjis, C. (2020). Sports analytics—Evaluation of basketball players and team performance. Information Systems, 93, 101562. https://doi.org/10.1016/j.is.2020.101562
Terner, Z., & Franks, A. (2021). Modeling Player and Team Performance in Basketball. Annual Review of Statistics and Its Application, 8(1), 1–23. https://doi.org/10.1146/annurev-statistics-040720-015536
Vinué, G., & Epifanio, I. (2017). Archetypoid analysis for sports analytics. Data Mining and Knowledge Discovery, 31(6), 1643–1677. https://doi.org/10.1007/s10618-017-0514-1
Zuccolotto, P., Manisera, M., & Sandri, M. (2018). Big data analytics for modeling scoring probability in basketball: The effect of shooting under high-pressure conditions. International Journal of Sports Science & Coaching, 13(4), 569–589. https://doi.org/10.1177/174795411773749