Analýza produktivity hráčů české nejvyšší florbalové ligy
Autor(ka) práce:
Nádeníková, Katka
Typ práce:
Bakalářská práce
Vedoucí práce:
Šulc, Zdeněk
Oponenti práce:
Vilikus, Ondřej
Jazyk práce:
Česky
Abstrakt:
Systematická analýza sportovních dat představuje v moderním prostředí profesionálního sportu stále důležitější nástroj pro hodnocení výkonnosti hráčů a optimalizaci herní strategie. Tato práce se zaměřuje na analýzu herní produktivity hráčů nejvyšší české florbalové soutěže Livesport Superligy v sezóně 2024/25 s cílem identifikovat vnitřní strukturu herního výkonu hráčů a objektivně definovat jejich herní profily. K zobrazení základních vztahů a charakteristik je využita popisná statistika s grafy a korelační analýza. Hlavním cílem práce je klasifikovat hráče do homogenních skupin na základě jejich reálného herního přínosu. K tomuto účelu je využita kombinace aglomerativního hierarchického shlukování, konkrétně Wardovy metody, a nehierarchického algoritmu kmeans. Dílčím cílem je porovnání efektivity a stability těchto dvou metod shlukování a zhodnocení jejich vhodnosti pro specifická florbalová data. Práce nabízí metodický rámec pro využití vícerozměrné statistiky ve florbale, který může sloužit trenérům a manažerům jako praktický nástroj při přípravě taktiky, vyhledávání talentovaných hráčů nebo při optimalizaci hráčských sestav.
Klíčová slova:
florbal; sportovní analytika; produktivita; Livesport Superliga; shluková analýza
Název práce:
Productivity Analysis of Players in the Czech Elite Floorball League
Autor(ka) práce:
Nádeníková, Katka
Typ práce:
Bachelor thesis
Vedoucí práce:
Šulc, Zdeněk
Oponenti práce:
Vilikus, Ondřej
Jazyk práce:
Česky
Abstrakt:
Systematic analysis of sports data has become an increasingly important tool in modern professional sports for evaluating player performance and optimizing game strategy. This thesis focuses on the analysis of player productivity in the Czech top-tier floorball league, Livesport Superliga, during the 2024/25 season, with the aim of identifying the internal structure of player performance and objectively defining player profiles. Descriptive statistics with graphs and correlation analysis are used to display basic relationships and characteristics. The main objective of the thesis is to classify players into homogeneous groups based on their real game contribution. For this purpose, a combination of agglomerative hierarchical clustering, specifically Ward's method, and the non-hierarchical k-means algorithm is applied. A secondary objective is to compare the efficiency and stability of these two clustering methods and evaluate their suitability for specific floorball data. The thesis offers a methodological framework for the use of multivariate statistics in floorball, which can serve coaches and managers as a practical tool for tactical preparation, talent identification, and roster optimization.