Analýza vztahu mezi fyzickými parametry hokejistů a jejich výkonnostními statistikami v top světových ligách
Autor(ka) práce:
Blažek, Vítek
Typ práce:
Bakalářská práce
Vedoucí práce:
Zeman, Václav
Oponenti práce:
Zamazal, Ondřej
Jazyk práce:
Česky
Abstrakt:
Tato bakalářská práce se zabývá analýzou vztahu mezi fyzickými parametry hokejistů (věkem, výškou a hmotností) a jejich výkonnostními statistikami v pěti nejvýznamnějších světových hokejových ligách: kanadsko-americké NHL, české Extralize, švédské SHL, finské Liize a švýcarské National League. Cílem práce je ověřit, zda existuje souvislost mezi tělesnými charakteristikami hráče a jeho výkonem v různých fázích sezóny (základní část a play-off), a zároveň porovnat rozdíly mezi jednotlivými ligami. Pro analýzu byly využity metody strojového učení, konkrétně lineární regrese, neuronové sítě, random forest a algoritmy gradientního boostingu. Dataset byl vytvořen prostřednictvím web scrapingu a následně předzpracován a rozšířen o odvozené proměnné. Součástí práce je také konstrukce vlastní normalizované metriky hodnocení výkonu hráčů, která umožňuje objektivní srovnání napříč ligami. Výsledky ukazují, že nejvýznamnějším prediktorem výkonnosti byl věk. Naopak výška hráčů měla minimální vliv, zatímco hmotnost se ukázala být mírně důležitější, zejména u obránců. V NHL se navíc jako významný prediktor projevil i plat hráče. Predikční výkonnost modelů byla vyšší v základní části než v play-off, což lze přičíst menšímu množství dat a vyšší variabilitě výkonu v krátkém časovém období. Závěrem lze říct, že práce přináší nové poznatky o faktorech ovlivňujících výkonnost hráčů a ukazuje rozdílné trendy mezi zámořským a evropským hokejem. Výsledky této práce přispívají k hlubšímu porozumění souvislostem mezi fyzickými parametry a výkonností hokejistů, zejména z pohledu datové analýzy. V praxi mohou sloužit jako doplňkový podklad při hráčském skautingu nebo porovnávání hráčů napříč ligami.
Analysis of the relationship between physical parameters of hockey players and their performance statistics in the world's top leagues
Autor(ka) práce:
Blažek, Vítek
Typ práce:
Bachelor thesis
Vedoucí práce:
Zeman, Václav
Oponenti práce:
Zamazal, Ondřej
Jazyk práce:
Česky
Abstrakt:
This bachelor thesis focuses on the analysis of the relationship between hockey player’s physical attributes (age, height, and weight) and their performance statistics in five of the world’s most prominent hockey leagues: the North American NHL, the Czech Extraliga, the Swedish SHL, the Finnish Liiga, and the Swiss National League. The aim of the thesis is to determine whether there is a correlation between a player's physical characteristics and their performance across different phases of the season (regular season and playoffs), and to compare differences across the respective leagues. Machine learning methods were used for the analysis, specifically linear regression, neural networks, random forests, and gradient boosting algorithms. The dataset was created using web scraping, then preprocessed and extended with derived variables. A custom normalized player performance rating metric was also constructed, enabling objective comparison across leagues. The results indicate that age was the most significant predictor of player performance. In contrast, height had minimal influence, while weight showed slightly higher importance— especially among defensemen. In the NHL, player salary also emerged as a strong predictor. The models achieved higher predictive performance in the regular season than in the playoffs, likely due to the smaller data volume and higher variability of player performance during the shorter play-off period. In conclusion, this thesis provides new insights into the factors influencing player performance and highlights different trends between North American and European hockey. The findings contribute to a better understanding of the relationship between physical parameters and player performance, particularly from a data analytics perspective. In practice, they may serve as a supplementary tool for scouting or for comparing players across leagues.
Klíčová slova:
Ice hockey; physical attributes; player performance; machine learning