Data science for sports analytics

Abstract

This thesis ventures into the realm of Data Science (DS), and Sports Analytics are becoming pivotal in shaping the future of professional sports. This thesis presents a comprehensive exploration of their application within professional basketball, particularly focusing on the National Basketball Association (NBA). The primary aim of this research is to employ Machine Learning (ML) and Data Mining (DM) techniques to deepen the understanding of player performance, injury patterns, and economic impacts, thereby enabling more informed decision-making in sports management. The objectives of this research are manifold. First, it seeks to benchmark existing performance analytics and propose advanced algorithmic models to enhance the predictive power and understanding of player and team performance metrics in basketball. This involves a detailed analysis of NBA data spanning from 1996 to 2023, providing a longitudinal perspective on the evolution of the game and its players. Second, the study aims to quantify the relationship between player injuries and performance by examining how demographic factors such as age and position, as well as socioeconomic aspects, affect this dynamic. A particular focus is placed on musculoskeletal injuries, their prevalence, and the implications for player career trajectories and team strategies. An additional objective is to analyse the economic ramifications of injuries, identifying the costliest types and their impacts on team finances and player income. This research aims to provide actionable insights for coaches, managers, and healthcare professionals to optimize player care, team composition, and performance strategies. This study employs a variety of ML and DS techniques, including feature selection, clustering, and classification methods, to achieve these aims. Through comprehensive data analysis, it was benchmarked and proposed new algorithmic models to enhance the understanding and prediction of performance metrics. This study delves into the correlation of injuries with players' age, position, and performance, aiming to identify patterns and quantify their financial and strategic impacts. We explore the socioeconomic and demographic factors influencing sports, offering insights into the most prevalent injuries and their implications for the game. Another aim is to focus on understanding injury patterns in the NBA and how these injuries impact player performance. Utilizing a unique dataset, it identifies prevalent injuries, the anatomical areas most affected, and explores the influence of these injuries on players' performance post-recovery. The study stands out for its integrative method, merging injury data with performance and salary information to shed light on the interconnections between injuries, economic impacts, and on-court performance. It also looks into the timing and seasonal nature of injuries to find patterns related to time and external factors, as well as the specific effects of injuries on players' game-by-game performance metrics. This research is aimed at aiding coaches, sports medicine professionals, and team management by providing insights for injury prevention, player rotation optimization, and targeted rehabilitation strategies. The results of this research contribute to a more nuanced understanding of the multifaceted nature of sports performance, the strategic importance of injury management and prevention, and the significant economic considerations involved. By revealing the intricate interplay between these elements, this thesis offers a valuable resource for sports professionals, decision makers, and researchers, paving the way for more effective strategies in team management and player development. This study also sets a foundation for future work in this area, suggesting new avenues for research and application in the burgeoning field of sports analytics. The findings indicate a nuanced relationship between injuries, player performance, and economic aspects, shedding light on the critical age range for peak performance and the substantial financial burden injuries pose to teams. This research contributes to the fields of sports analytics and data science by providing a deeper understanding of game dynamics and presenting strategies for injury prevention and management, team composition, and performance optimization. This thesis not only aids decision makers in the sports industry but also sets the stage for future research in advanced sports analytics and injury management strategies.

Αυτή η διδακτορική διατριβή επιχειρεί να διεισδύσει στον τομέα της Επιστήμης Δεδομένων (DS), και η Ανάλυση Αθλητικών δεδομένων καθίσταται καθοριστική στο σχηματισμό του μέλλοντος των επαγγελματικών αθλημάτων. Η εργασία παρουσιάζει μια εκτενή εξερεύνηση της εφαρμογής τους στο επαγγελματικό μπάσκετ, εστιάζοντας ιδιαίτερα στο National Basketball Association (NBA). Το βασικό στόχος αυτής της έρευνας είναι η χρήση τεχνικών Μηχανικής Μάθησης (ML) και Εξόρυξης Δεδομένων (DM) για τη βαθύτερη κατανόηση της απόδοσης των παικτών, των μοτίβων τραυματισμών και των οικονομικών επιπτώσεων, επιτρέποντας έτσι πιο ενημερωμένη λήψη αποφάσεων στη διαχείριση των αθλημάτων.Οι στόχοι αυτής της έρευνας είναι πολλαπλοί. Πρώτον, αναζητά να θέσει ως πρότυπο τις υπάρχουσες αναλύσεις απόδοσης και να προτείνει προηγμένα αλγοριθμικά μοντέλα για τη βελτίωση της προβλεπτικής δύναμης και της κατανόησης των μετρικών απόδοσης παικτών και ομάδων στο μπάσκετ. Αυτό περιλαμβάνει μια λεπτομερή ανάλυση δεδομένων NBA από το 1996 έως το 2023, παρέχοντας μια μακροχρόνια προοπτική για την εξέλιξη του παιχνιδιού και των παικτών του. Δεύτερον, η μελέτη στοχεύει στην ποσοτικοποίηση της σχέσης μεταξύ τραυματισμών των παικτών και απόδοσης εξετάζοντας πώς δημογραφικοί παράγοντες όπως η ηλικία και η θέση, καθώς και οικονομικές πτυχές, επηρεάζουν αυτήν τη δυναμική. Ειδική έμφαση τίθεται στους μυοσκελετικούς τραυματισμούς, την επικράτησή τους και τις επιπτώσεις τους για τις καριέρες των παικτών και τις στρατηγικές των ομάδων. Ένας επιπλέον στόχος είναι η ανάλυση των οικονομικών επιπτώσεων των τραυματισμών, προσδιορίζοντας τους πιο δαπανηρούς τύπους και τις επιπτώσεις τους στα οικονομικά των ομάδων και τα εισοδήματα των παικτών. Αυτή η έρευνα στοχεύει να προσφέρει δράσεις για προπονητές, διαχειριστές και υγειονομικούς επαγγελματίες προκειμένου να βελτιστοποιήσουν τη φροντίδα των παικτών, τη σύνθεση των ομάδων και τις στρατηγικές απόδοσης. Η μελέτη αυτή χρησιμοποιεί ποικιλία τεχνικών ML και DS, συμπεριλαμβανομένων της επιλογής χαρακτηριστικών, της συσταδοποίησης και των μεθόδων ταξινόμησης, για την επίτευξη αυτών των στόχων. Μέσω εκτενούς ανάλυσης δεδομένων, τέθηκαν ως πρότυπα και προτάθηκαν νέα αλγοριθμικά μοντέλα για τη βελτίωση της κατανόησης και της πρόβλεψης των μετρικών απόδοσης. Η μελέτη αυτή εξετάζει τη συσχέτιση των τραυματισμών με την ηλικία, τη θέση και την απόδοση των παικτών, στοχεύοντας στον εντοπισμό μοτίβων και στην ποσοτικοποίηση των οικονομικών και στρατηγικών τους επιπτώσεων. Εξερευνούμε τους κοινωνικοοικονομικούς και δημογραφικούς παράγοντες που επηρεάζουν τα αθλήματα, προσφέροντας εισόδημα στους πιο συχνούς τραυματισμούς και τις επιπτώσεις τους για το παιχνίδι. Ένας άλλος στόχος είναι να εστιάσει στην κατανόηση των μοτίβων τραυματισμών στο NBA και πώς αυτοί οι τραυματισμοί επηρεάζουν την απόδοση των παικτών. Χρησιμοποιώντας ένα μοναδικό σύνολο δεδομένων, προσδιορίζει τους επικρατέστερους τραυματισμούς, τις ανατομικές περιοχές που επηρεάζονται περισσότερο, και εξετάζει την επίδραση αυτών των τραυματισμών στην απόδοση των παικτών μετά την ανάρρωση. Η μελέτη διακρίνεται για την ολοκληρωμένη της μέθοδο, συνδυάζοντας δεδομένα τραυματισμού με πληροφορίες απόδοσης και μισθού για να φωτίσει τις αλληλεπιδράσεις μεταξύ τραυματισμών, οικονομικών επιπτώσεων και επιδόσεων στο γήπεδο. Επίσης, εξετάζει τη χρονική και εποχιακή φύση των τραυματισμών για να βρει μοτίβα σχετικά με τον χρόνο και εξωτερικούς παράγοντες, καθώς και τις συγκεκριμένες επιδράσεις των τραυματισμών στις μετρικές απόδοσης των παικτών ανά αγώνα. Αυτή η έρευνα στοχεύει να βοηθήσει προπονητές, επαγγελματίες της αθλητικής ιατρικής, και τη διοίκηση ομάδων παρέχοντας διορατικότητες για την πρόληψη τραυματισμών, τη βελτιστοποίηση της περιστροφής των παικτών και τις στοχευμένες στρατηγικές αποκατάστασης.Τα αποτελέσματα αυτής της έρευνας συμβάλλουν σε μια πιο λεπτομερή κατανόηση της πολυδιάστατης φύσης της αθλητικής απόδοσης, της στρατηγικής σημασίας της διαχείρισης και πρόληψης τραυματισμών, και των σημαντικών οικονομικών παραγόντων που εμπλέκονται. Αποκαλύπτοντας την περίπλοκη αλληλεπίδραση μεταξύ αυτών των στοιχείων, αυτή η πτυχιακή εργασία προσφέρει έναν πολύτιμο πόρο για τους επαγγελματίες του αθλητισμού, τους λήπτες αποφάσεων και τους ερευνητές, εξομαλύνοντας τον δρόμο για πιο αποτελεσματικές στρατηγικές στη διαχείριση ομάδων και την ανάπτυξη παικτών. Η μελέτη αυτή θέτει επίσης τα θεμέλια για μελλοντικές εργασίες σε αυτόν τον τομέα, προτείνοντας νέους δρόμους για έρευνα και εφαρμογή στον αναπτυσσόμενο τομέα της αθλητικής ανάλυσης. Τα ευρήματα δείχνουν μια λεπτομερή σχέση μεταξύ τραυματισμών, απόδοσης των παικτών και οικονομικών πτυχών, φωτίζοντας την κρίσιμη ηλικιακή ομάδα για την αιχμή της απόδοσης και το σημαντικό οικονομικό βάρος που επιβάλλουν οι τραυματισμοί στις ομάδες. Αυτή η έρευνα συνεισφέρει στους τομείς της ανάλυσης αθλητικών δεδομένων και της επιστήμης δεδομένων παρέχοντας βαθύτερη κατανόηση της δυναμικής του παιχνιδιού και παρουσιάζοντας στρατηγικές για την πρόληψη τραυματισμών, τη διαχείριση ομάδων και τη βελτιστοποίηση της απόδοσης. Αυτή η πτυχιακή εργασία όχι μόνο βοηθά τους λήπτες αποφάσεων στην αθλητική βιομηχανία αλλά επίσης στήνει το σκηνικό για μελλοντικές έρευνες στην προηγμένη ανάλυση αθλητικών δεδομένων και στρατηγικές διαχείρισης τραυματισμών.