Angetrieben durch den technologischen Fortschritt des letzten Jahrzehnts hat die Leistungsdiagnostik, und insbesondere die Spielanalyse, als Weisungsgeber im komplexen Entscheidungsprozess des Wettkampfs an Bedeutung gewonnen. Der Anstieg der damit einhergehenden verfügbaren Menge an Daten führt zu dem Bedarf an veränderten Methoden, um den vollen Nutzen aus dieser Entwicklung zu ziehen. Eine Domäne solcher Methoden ist das Data Mining, das versucht, komplexe logische Muster in großen Datenmengen zu finden (Ofoghi, Zeleznikow, MacMahon & Raab, 2013). In dieser Studie werden Methoden aus dem Bereich der Warenkorbanalysen, speziell das sogenannte association rule mining (Agrawal & Srikant, 1994) (ARM) und sequential association rule mining (Fournier-Viger, Wu, Tseng & Cao, 2015) (SARM), zur explorativen Analyse von Mustern zwischen und innerhalb von Beachvolleyball-Ballwechseln angewandt, indem die Ballwechsel als Transaktionen eines Warenkorbsystems modelliert werden. Ziel der Studie ist die Identifikation auffälliger Spielhandlungen zur Strukturbeschreibung der Sportart sowie zur Strategiegewinnung.
© Copyright 2018 Sportinformatik XII. 12. Symposium der dvs-Sektion "Sportinformatik und Sporttechnologie" vom 5.-7. September 2018 in Garching. Abstracts.. Veröffentlicht von Feldhaus, Ed. Czwalina. Alle Rechte vorbehalten. / Übersetzt mit https://www.DeepL.com/Translator