Využití regresní analýzy sportovního výkonu pro automatizované dolování dat
Using Regression Analysis of Sports Performance for Automated Data Mining
Typ dokumentu
diplomová prácemaster thesis
Autor
Vojtěch Zahradník
Vedoucí práce
Mojzeš Matej
Oponent práce
Jirka Jan
Studijní program
Aplikace informatiky v přírodních vědáchInstituce přidělující hodnost
katedra softwarového inženýrstvíObhájeno
2024-02-09Práva
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Zobrazit celý záznamAbstrakt
Cílem této práce bylo optimalizovat modely regresní analýzy, které by poskytly předpovědi celkových časů závodu na základě sportovních aktivit. Součástí této práce byla i rešerše podobných aplikací na trhu. Práce se opírá o data posky-tovaná ve formátu FIT a GPX aplikacemi třetích stran. V práci je implementováno vyhledávání vhodných parametrů vstupujících do modelů pomocí heuristických al-goritmů a automatizace zpracování dat a poskytování výsledků z modelů ve snadno interpretovatelné reportu. Finální aplikace je vyhodnocena na datech ze skutečných závodů. The objective of this thesis was to optimize regression analysis models to provide predictions of overall race times based on sporting activities. As part of this thesis, the research of similar applications on the market. The thesis relies on data provided in FIT and GPX format by third party applications. We implemented a search for suitable parameters entering the models using heuristic algorithms and automated the data processing and the provision of results from the models in an easily interpretable report. The final application was then evaluated on data from real races.