• Kapcsolat

  • Hírlevél

  • Rólunk

  • Szállítási lehetőségek

  • Hírek

  • 0
    Soccer Analytics: An Introduction Using R

    Soccer Analytics by Beggs, Clive;

    An Introduction Using R

    Sorozatcím: Chapman & Hall/CRC Data Science Series;

      • 10% KEDVEZMÉNY?

      • A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
      • Kiadói listaár GBP 52.99
      • Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.

        26 818 Ft (25 541 Ft + 5% áfa)
      • Kedvezmény(ek) 10% (cc. 2 682 Ft off)
      • Discounted price 24 136 Ft (22 987 Ft + 5% áfa)

    Beszerezhetőség

    Becsült beszerzési idő: A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron, de a kiadónál igen. Beszerzés kb. 3-5 hét..
    A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron.

    Why don't you give exact delivery time?

    A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.

    A termék adatai:

    • Kiadás sorszáma 1
    • Kiadó Chapman and Hall
    • Megjelenés dátuma 2024. március 11.

    • ISBN 9781032357584
    • Kötéstípus Puhakötés
    • Terjedelem396 oldal
    • Méret 234x156 mm
    • Súly 730 g
    • Nyelv angol
    • Illusztrációk 63 Illustrations, black & white; 63 Line drawings, black & white; 21 Tables, black & white
    • 704

    Kategóriák

    Rövid leírás:

    Aimed at all those interested in analysing soccer data, be they fans, gamblers, coaches, sports scientists, or data scientists and statisticians wishing to pursue a career in professional soccer. It aims to equip the reader with the knowledge and skills required to confidently analyse soccer data using R, all in a few easy lessons.

    Több

    Hosszú leírás:

    Sports analytics is on the rise, with top soccer clubs, bookmakers, and broadcasters all employing statisticians and data scientists to gain an edge over their competitors.


    Many popular books have been written exploring the mathematics of soccer. However, few supply details on how soccer data can be analysed in real-life. The book addresses this issue via a practical route one approach designed to show readers how to successfully tackle a range of soccer related problems using the easy-to-learn computer language R. Through a series of easy-to-follow examples, the book explains how R can be used to:



    • Download and edit soccer data

    • Produce graphics and statistics

    • Predict match outcomes and final league positions

    • Formulate betting strategies

    • Rank teams

    • Construct passing networks

    • Assess match play

    Soccer Analytics: An Introduction Using R is a comprehensive introduction to soccer analytics aimed at all those interested in analysing soccer data, be they fans, gamblers, coaches, sports scientists, or data scientists and statisticians wishing to pursue a career in professional soccer. It aims to equip the reader with the knowledge and skills required to confidently analyse soccer data using R, all in a few easy lessons.



    "As someone who shares with the author a lifelong interest in sports in general and soccer in particular I fully agree with the authors? premise of writing this book. The organization of chapters around picking up specific skills is useful. The provision of R scripts and data (through a Github page associated with the book) is
    welcome and will encourage readers to delve into their own analytics. I believe that this book overall successfully covers its targeted niche."
    ~Alexander Aue, Journal of the American Statistical Association

    Több

    Tartalomjegyzék:

    1. Soccer analytics: the way ahead.  2.  Getting started with R. 3. Using R to harvest and process soccer data. 4. Match data and league tables.  5.  Predicting end-of-season league position. 6. Predicting soccer match outcomes. 7. Betting strategies. 8. Who are the key players? Using passing networks to analyse match play. 9. Which is the best team? Ranking systems in soccer.  10. Using linear regression to analyse match performance data. 11. Successful data analytics.

    Több