Competition data analysis: Using time series analysis techniques to predict competition outcomes

Abstract

A análise de dados esportivos evoluiu com o uso de técnicas avançadas de séries temporais para previsão de resultados em competições. O objetivo foi avaliar a eficácia dos modelos ARIMA, redes neurais recorrentes e aprendizagem profunda na previsão de resultados de competições esportivas, comparando sua precisão e capacidade de adaptação a diferentes variáveis ​​contextuais. A metodologia baseou-se na análise de dados históricos de competições esportivas, aplicando modelos de séries temporais e técnicas de aprendizado de máquina. Foram utilizadas bases de dados desportivas com informação sobre o desempenho das equipas e dos jogadores, avaliando a capacidade preditiva dos modelos implementados. Os resultados indicaram que as redes neurais LSTM apresentaram melhor desempenho na previsão de resultados em comparação aos modelos tradicionais. A inclusão de variáveis ​​contextuais, como a condição física dos jogadores e o ambiente de jogo, melhorou a precisão das previsões. Na discussão, os resultados foram consistentes com pesquisas que destacam a eficácia da aprendizagem profunda na análise de dados desportivos. No entanto, foi identificada a necessidade de continuar a otimizar a integração de múltiplas fontes de dados para melhorar a precisão das previsões. Concluiu-se que a utilização de técnicas de séries temporais representa uma ferramenta valiosa na previsão de resultados desportivos, com aplicações na tomada de decisões estratégicas e na análise de desempenho competitivo. Recomenda-se continuar a explorar abordagens híbridas e o uso de dados em tempo real para fortalecer a precisão preditiva em estudos futuros.