Hockey Data Mining

Сегодня рассмотрим крайне важную задачу в подготовке команды к играм - определение наилучших сочетаний игроков применяя алгоритмы Data Mining. В этой статье рассмотрим определение лучших атакующих звеньев Edmonton Oilers, прошлого сезона. Главным атакующим показателем для данного примера возьмем голы и броски по воротам, алгоритм - ассоциативные правила.

Итак, каковы же результаты)

1. Сразу определяется связка DRAISAITL - HALL. Она имеет очень высокие показатели по ассоциативным правилам. Неочевидным дополнением к этой паре является PURCELL

2.  Связка EBERLE - POULIOT - MCDAVID. Данную связку тоже можно охарактеризовать как атакующую. Несмотря даже на то, что показатель частоты этой тройки в общем ростере немного ниже. В общем то это объясняется, травмой MCDAVID. 

3. Следующая связка, тут как ни странно собраны 4 игрока, - HENDRIKCS - LETESTU - KORPIKOSKI - YAKUPOV. Эти игроки, в разлияных сочетаниях,  довольно часто играли друг с другом, но при этом достаточно редко были на льду, в моменты бросков/заброшенных шайб.

Подведем итог. Алгоритм применения ассоциативных правил - показал неплохие результаты. Конечно, на 70% алгоритм выдаст совершенно очевидный результат (например ктож не знал что МакДевид даже с травмой - ведущий игрок команды), суть его заключается в поиске как раз тех 30% неочевидных сочетаний