Previsão de resultados da NBA: da análise das dinâmicas da Liga à implementação de modelos preditivos

• Main Author: Pires, Fábio Daniel Cerqueira
• Publication Date: 2024
• Format: Master thesis
• Language: por
• Source: Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
• Download full: http://hdl.handle.net/10400.22/26540
• topic: NBA; Sports betting; Machine learning; CRISP-DM; Classification; Apostas desportivas; Classificação

A popularidade global da NBA e o crescimento exponencial das apostas desportivas em Portugal destacam a necessidade de modelos preditivos nesta área. Utilizando a metodologia CRISP-DM, esta tese foca-se no desenvolvimento de um modelo eficaz para prever resultados de jogos da NBA. O estudo identifica padrões cruciais para previsões precisas, analisando dados históricos, estatísticas de jogadores e resultados de jogos. As seis fases da metodologia incluem a compreensão dos objetivos do negócio, a exploração de dados, a preparação meticulosa dos dados, a seleção do modelo, a avaliação rigorosa do mesmo e a implementação final num site acessível aos utilizadores interessados. Na fase de compreensão dos objetivos do negócio, foram definidos os requisitos e as metas do projeto. Durante a exploração de dados, foram analisados e compreendidos os dados disponíveis. A preparação dos dados envolveu a limpeza e transformação dos mesmos para garantir a sua qualidade. Na fase de seleção do modelo, foram treinados diversos modelos, recorrendo a vários algoritmos, com o objetivo de obter o melhor desempenho possível. A avaliação dos modelos foi feita com base em várias métricas, sendo que o modelo escolhido atingiu uma taxa de acerto de 64,4% e F1=72,4%. Finalmente, o modelo foi implementado num website de fácil utilização, através da framework Streamlit . A implementação num website aborda a atual falta de ferramentas eficazes de apoio à decisão para prever jogos da NBA, contribuindo para a evolução do cenário de apostas desportivas em Portugal.