צהריים טובים חברים, אשמח לעזרתכם בנושא שאני צריך לחקור לקראת בניית מערכת לעבודת גמר. אני צריך כל מידע בנוגע לסקטור הסקאוטינג בקבוצות כדורגל בישראל (מידע על מועדונים אירופאים יכול להיות רלוונטי גם), שמיושם בפועל ואתם יודעים בוודאות שקבוצות מתנהלות בצורה הזו. השאלות הן בכלליות: (חלקן נראות טריוויאליות ועל חלקן רובנו יודעים שבקבוצות מסויימות עובדים בצורה מסויימת, אבל כל מידע יעזור) מי מקבל את ההחלטות בתחום הסקאוטינג, האם לסקאוט יש חופש פעולה בנוגע להמלצות על שחקנים או שהוא מוגבל ע"פ דרישות של מקבל ההחלטות), האם הקבוצות משתמשות בעזרים טכנולוגים לייעל את תהליך הסינון, באיזה שיטות משתמשות הקבוצות על מנת לייעל את הליך הסקאוטינג? אם אתם יודעים על קבוצה שקיבלה קלטת של שחקן והחליטה להחתימו, או להזמינו למבחנים, אם אתם יודעים על קבוצות שמסתמכות על מנג'ר או על אתרי סטטיסטיקות, אם אתם יודעים על קבוצות ישראליות ששלחו סקאוט לצפות פיזית בשחקן צעיר, האם מסתמכים על המלצות של סוכנים וכו'. תודה!!!
פרוייקט גמר. בניית מערכת להערכת שווי עתידי של ספורטאי. כיום בכל תחום כמעט משתמשים בכריית נתונים. על סמך מידע קיים, מסיקים מסקנות לעתיד. (באמצעות כריית נתונים, בנקים כיום מחליטים אם לתת הלוואה או לא, בצבא מסננים מועמדים לקצונה כך וכו') מכיוון שכל המידע בשנים האחרונות הוא ממוחשב, כמעט בלתי אפשרי לעלות על פאטרנים ולהסיק מסקנות בראייה פיזית ובעבודת אדם בלבד. מכיוון שתחום הספורט גדוש בנתונים, במיוחד כיום כשהנתונים מגיעים באופן שוטף דרך צ׳יפים ג׳י פי אס וכו, המערכת עתידה לעזור לצוות הסקאוטינג לסנן מועמדים, לסמן מועמדים שהמערכת תחליט שיהיה חכם להשקיע בהם כלכלית. היא לא באה להחליף את הסקאוט האנושי, מטרתה היא לעזור לו.
כל נתון קיים עוזר. מהלאום עד לנתונים פיזיים ואם יש נתוני האצה מג׳י פי אס מה טוב. כל מאפיין מקבל משקל שונה כמובן. השיטות אם אתה מכיר הם באמצעות אלגוריתמי אשכול, שלוקחים דאטה בייס ומחלקים את האובייקטים לקטגוריות, ולאחר מכן משתמשים באלגוריתם סיווג. זה שיקח שחקן צעיר, ובאמצעות מתמטיקה וסטטיסטיקה ישייך את השחקן לקטגוריה מסויימת ויסווג אותו. מציאת פאטרנים עובד כקוד נפרד חיצוני, שתפקידו לקבל את המיליון נתונים שקיימים ופשוט לחפש שם דפוסי התנהגות.
מעניין, אתה יודע אם משתמשים בזה במקצועי? זה דיון מעניין בפני עצמו, אבל בתור כלכלן (סליחה על התיאור העצמי) הבעיה שלי עם השימוש בכלים של ביג דאטה היא חוסר היכולת לצפות סיבתיות. סתם לדוגמא אם לשחקן יש הרבה דריבלים, לא תמיד ברור האם זה אומר שהוא אוהב לכדרר או שפשוט לא משאירים לו ברירה. את זה מבחן העין קולט לא פחות טוב מאשר מבחנים אחרים.
מקצועית בתחום הסקאוטינג אני לא יודע אם משתמשים בזה. כן נכנסות מערכות חדשות לתחום הספורט טק מבוססות ביג דאטה וכן אני יודע על פיתוח של אינטל. דיברת על עניין הסיבתיות, שמע את זה, באמצעות כריית הנתונים, אלגוריתמים מבוססי ביג דאטה הגיעו למסקנה שכל מי שנכנס ימינה בסופרים, שווי הקניות שלו גבוה משמעותית ממי שפונה שמאלה. אף אחד עד היום לא יודע להסביר למה, מה שכן כל רשתות הסופרים הגדולות בארהב מכוונים את הלקוחות ימינה בשיטות כאלה ואחרות. אם זה באמצעות שילוט, או סתם לשים מצד שמאל את האגף של המוצרים הטבעיים לדוגמא.
אשווה את זה שנייה לכדורגל עם סיפור (לא אמיתי מן הסתם): ברצלונה עם מאזן של 5 מ-5 בשלב הבתים של הצ'מפיונס, היא מובילה במחצית 3-0 על סלביה פראג בקאמפ נואו. לפתע איזה שדר משועמם מצא סטטיסטיקה שקבוצה שסיימה עם מאזן מושלם את שלב הבתים בליגת האלופות מעולם לא זכתה בגביע. ברצלונה עלתה למחצית השנייה וספגה בכוונה שלושה שערים. האם הסיכוי שלה לזכות בגביע עלה בעקבות המחצית השנייה? מחקר אקונומטרי היה מנסה להבין מה הסיבה לכך שמשהו קורה. יכול להיות שהפנייה ימינה מתואמת עם מלא דברים שפשוט לא נלקחו בחשבון. העובדה שזה קורה, בלי לדעת למה, לא אמורה להעיד על כך שזה ימשיך לקרות אם תשנה את ההתנהגות שלך. קיים סיכוי שפנייה ימינה מכניסה את הלקוח למצב רוח טוב יותר, נשמע לי קצת מוזר, אבל לך תדע.
הוא לא שמאלני בכלל? או שלהתחנף לשחקן זה יותר חשוב שרן ייני: "הפוסט של השחקנים הערבים בנבחרת לא היה חברי מצידם" - וואלה! ספורט
במכבי נתניה עובדים עם תוכנה שעוזרת לחפש שחקנים ע״י בחינת התכונות הרצויות ומדדים נוספים. סלובו ושי ברדה גם מהאנשים שיכולים לשבת שעות על גבי שעות ולצפות בקלטות ובמקרה ליאנדרו ריביירו הברזילאי הצעיר שהיה כאן ולא קיבל יותר מידי צאנסים- סלובו גם טס לראותו בקבוצה ״הישראלית״ דלה גורי באזרבייגאן לפני שהוחתם כזר שישי עם פוטנציאל עתידי. התלהבו מאוד מהמהירות היוצאת דופן שלו וחשבו שזה פוטנציאל להיות ה״קאיודה״ הבא. Sent from my iPhone using Tapatalk
