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研究生:林宜劭
研究生(外文):Yi-Sho Lin
論文名稱:運用資料採礦探討美國籃球聯盟勝負之關鍵因素
論文名稱(外文):Data Mining Approach to Explore the Key Factors in Win/Loss for National Basketball Association
指導教授:林雅俐林雅俐引用關係
指導教授(外文):Ya-Li Lin
口試委員:沈葆聖溫照華楊惠齡
口試委員(外文):Pao-Sheng ShenChao-hua WenHui-Ling Yang
口試日期:2014-06-20
學位類別:碩士
校院名稱:東海大學
系所名稱:統計學系
學門:數學及統計學門
學類:統計學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2014
畢業學年度:102
語文別:中文
論文頁數:57
中文關鍵詞:資料採礦邏輯斯迴歸模型決策樹模型類神經網路模型分類與迴歸樹演算法美國籃球聯盟勝負
外文關鍵詞:Data MiningLogistic Regression ModelDecision Tree ModelNeural Network ModelClassification and Regression Tree AlgorithmsNational Basketball AssociationWin/Loss
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本研究利用資料採礦技術,希望找出美國籃球聯盟比賽勝負的關鍵因素,並且建構出預測比賽勝負的模型。本研究使用1997-1998賽季至2011-2012賽季各球隊每場比賽數據共34918筆資料當做建構模型的資料,並以2012-2013賽季共2460筆資料做為驗證資料(調整及優化模型),最後以2013-2014賽季共2460筆資料進行預測的測試資料。
研究過程中的重要發現在於賽場上不穩定的因素確實會影響預測的效果,這個不穩定的因素就是比賽場上的逆轉勝,由於一場球賽的勝負很有可能在最後的關鍵時刻逆轉,這樣的資料會影響到模型的預測能力,因此本研究將兩隊得分差3分以內的場次(在本研究中將兩隊得分差3分以內的比賽定義為發生逆轉勝的比賽)資料刪除,經過比較也顯示有刪除兩隊得分差3分以內資料的模型比全部資料建構的模型好。
在研究中以分類與迴歸樹演算法找出影響比賽勝負之重要攻防變數,接著以這些重要攻防變數建立決策樹模型、邏輯斯迴歸模型及類神經網路模型並做三種資料採礦方法之模型預測力比較,在大量資料下得到了比賽勝負的關鍵因素為投籃命中率(FG)、三分球命中率(3FG)、罰球出手數(FTA)、失誤(TOV)、防守籃板(DREB)、抄截(STL)及是否在主場出賽(HOME/AWAY),資料採礦方法的比較上,類神經網路模型與邏輯斯迴歸模型預測效果表現都比決策樹模型好,類神經網路模型與邏輯斯迴歸模型預測效果則差不多。

The model is constructed based on data set from 1997-1998 to 2011-2012 seasons (34918 data), which consist of game data for each team. Furthermore, the data set from 2012-2013 season (2460 data) are used to obtain an adjusted model. Based on the established model, data from 2013-2014 seasons are used to verify if the model can predict results adequately. Since the data for reversal win can affect the predictive ability of the model, the model is also constructed with the deletion of the data when the score differences between two teams are less than or equal to three points. Classification and Regression Tree Algorithms is used to identify important key factors that may affect game outcome. The results show that the factors are field goal (FG), tree-point field goal (3FG), free throws (FT), turnovers (TOV), defensive rebound (DREB), steals (ST), and home advantage (HOME/AWAY). Based on the selected key factors, three approaches, namely, tree decision model, neural network model and logistic regression model, are used to predict game outcome. The comparison among three approaches concludes that neural network model and logistic regression model could predict better than decision tree model. The performance of neural network model is close to that of logistic regression model.
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 2
1.3 論文架構 3
第二章 文獻探討 4
2.1 資料採礦相關文獻 4
2.2 球賽關鍵攻防變數相關文獻 5
2.3 NBA勝負預測相關文獻 5
2.4 主場優勢相關文獻 6
第三章 研究方法 8
3.1 資料來源 8
3.2 攻防數據名詞解釋 8
3.3 資料採礦方法 10
3.3.1 決策樹模型 10
3.3.2 邏輯斯迴歸模型 12
3.3.3 類神經網路模型 13
3.4資料採礦架構 17
第四章 研究結果 21
4.1 NBA比賽數據之資料探勘 21
4.1.1 摘要統計 21
4.1.2 相關性分析 22
4.1.2 線性趨勢分析 27
4.2 決策樹模型 29
4.3 邏輯斯迴歸模型 32
4.4 類神經網路模型 34
4.5 模型評估 36
第五章 討論 37
第六章 結論 40
參考文獻 42
附錄一 44
附錄二 46

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