Đồ Án Tốt Nghiệp: Xây Dựng Kho Dữ Liệu Gợi Ý Kết Quả Trận Đấu Bóng Đá

• Tác giả: Nguyễn Trí Dũng
• Người hướng dẫn: ThS. Nguyễn Văn Thành
• Trường học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ thuật dữ liệu
• Đề tài: Xây dựng kho dữ liệu phục vụ hệ thống gợi ý kết quả các trận đấu bóng đá
• Loại tài liệu: đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. PHẦN 1 - MỞ ĐẦU
• 1.1. Mục đích nghiên cứu
• 1.2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.3. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn
• 1.4. Phương pháp tiếp cận
• 2. PHẦN 2 - NỘI DUNG
• 2. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Học máy – Machine learning – Các thuật toán phân loại (Classification)
• 2.2. Các thuật toán chuẩn hoá – Regularization Algorithms
• 2.3. Hệ thống xếp hạng ELO
• 3. CHƯƠNG 2: CÁC CÔNG NGHỆ SỬ DỤNG
• 3.1. Ngôn ngữ lập trình, công cụ hỗ trợ
• 3.2. Các hệ thống, framework, platform
• 3.3. Môi trường thực nghiệm
• 4. CHƯƠNG 3: THU THẬP DỮ LIỆU
• 4.1. Nguồn thu thập
• 4.2. Thu thập dữ liệu
• 4.3. Sử dụng Compute Engine, Scrapyd và Scrapydweb, R để hỗ trợ thu thập dữ liệu
• 5. CHƯƠNG 4: KHO DỮ LIỆU CHO PHÂN TÍCH TRẬN ĐẤU
• 5.1. Thiết kế kho dữ liệu
• 5.2. Extract và Transform với Google Dataproc và Google Cloud Storage
• 5.3. Load dữ liệu vào Google BigQuery từ Google Cloud Storage staging
• 5.4. BI Application với Looker và phân tích các thông tin trận đấu
• 5.5. Xây dựng trang theo dõi các trận đấu với Angular JS
• 6. CHƯƠNG 5: XÂY DỰNG MÔ HÌNH GỢI Ý KẾT QUẢ CÁC TRẬN ĐẤU
• 6.1. Phân tích tập dữ liệu
• 6.2. Sử dụng các thuật toán phân loại trong Spark Machine Learning
• 6.3. Hệ thống xếp hạng ELO
• 7. CHƯƠNG 6: ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH BẰNG THỰC NGHIỆM
• 7.1. Độ chính xác - Accuracy
• 7.2. Kiểm chứng chéo – Cross Validation
• 7.3. Các trường hợp thực nghiệm. Kết quả thực nghiệm
• 3. PHẦN 3 - KẾT LUẬN
• 3.1. Hạn chế, khó khăn
• 3.2. Hướng phát triển
• PHẦN 4 - TÀI LIỆU THAM KHẢO, PHỤ LỤC

I. Kho dữ liệu bóng đá

Kho dữ liệu bóng đá là một hệ thống lưu trữ dữ liệu từ nhiều nguồn, đặc biệt là các thông tin liên quan đến bóng đá như giải đấu, trận đấu, cầu thủ, và thống kê. Kho dữ liệu này được thiết kế để đảm bảo hiệu suất truy vấn cao, tích hợp nhanh chóng, và bảo mật tốt. Việc xây dựng kho dữ liệu bóng đá giúp hỗ trợ phân tích và dự đoán kết quả các trận đấu, cung cấp thông tin chính xác và kịp thời cho người dùng.

1.1. Thu thập dữ liệu bóng đá

Quá trình thu thập dữ liệu bóng đá bao gồm việc sử dụng các công cụ như Python Scrapy để cào dữ liệu từ các nguồn như FBref và Sofifa. Dữ liệu được thu thập bao gồm thông tin về các trận đấu, cầu thủ, và giải đấu. Các dữ liệu này sau đó được tích hợp vào kho dữ liệu để phục vụ cho việc phân tích và dự đoán.

1.2. Thiết kế kho dữ liệu

Kho dữ liệu được thiết kế với các Dimension và Fact Table để lưu trữ thông tin một cách có cấu trúc. Các bảng dữ liệu được xây dựng dựa trên các quy trình nghiệp vụ liên quan đến bóng đá, giúp dễ dàng truy vấn và phân tích dữ liệu.

II. Gợi ý kết quả bóng đá

Hệ thống gợi ý kết quả bóng đá sử dụng các thuật toán Machine Learning để dự đoán kết quả các trận đấu dựa trên dữ liệu lịch sử. Các thuật toán như Logistic Regression, Decision Tree, và Random Forest được áp dụng để xây dựng mô hình dự đoán. Hệ thống này cung cấp các gợi ý kết quả chính xác, giúp người dùng có cái nhìn tổng quan về trận đấu sắp diễn ra.

2.1. Phân tích dữ liệu trận đấu

Dữ liệu trận đấu được phân tích để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả, như phong độ đội bóng, thống kê cầu thủ, và điều kiện thi đấu. Các thông số này được sử dụng làm đầu vào cho mô hình dự đoán.

2.2. Xây dựng mô hình dự đoán

Mô hình dự đoán được xây dựng dựa trên các thuật toán Machine Learning. Quá trình này bao gồm việc huấn luyện mô hình trên tập dữ liệu lịch sử và đánh giá độ chính xác thông qua các phương pháp như Cross Validation.

III. Dự đoán trận đấu bóng đá

Dự đoán trận đấu bóng đá là một ứng dụng quan trọng của kho dữ liệu và hệ thống gợi ý kết quả. Hệ thống sử dụng các mô hình dự đoán để đưa ra kết quả chính xác cho các trận đấu sắp diễn ra. Các yếu tố như hệ thống xếp hạng ELO và thống kê bóng đá được tích hợp để nâng cao độ chính xác của dự đoán.

3.1. Hệ thống xếp hạng ELO

Hệ thống xếp hạng ELO được sử dụng để đánh giá sức mạnh của các đội bóng dựa trên kết quả các trận đấu trước đó. Chỉ số ELO được cập nhật liên tục và sử dụng làm đầu vào cho mô hình dự đoán.

3.2. Đánh giá kết quả dự đoán

Kết quả dự đoán được đánh giá thông qua các chỉ số như Accuracy và Cross Validation. Các thử nghiệm thực tế được thực hiện để kiểm chứng độ chính xác của mô hình.

IV. Thống kê bóng đá

Thống kê bóng đá là một phần quan trọng của kho dữ liệu, cung cấp các thông tin chi tiết về các trận đấu, cầu thủ, và giải đấu. Các thống kê này được sử dụng để phân tích và dự đoán kết quả các trận đấu, đồng thời cung cấp thông tin hữu ích cho người dùng.

4.1. Phân tích thông số trận đấu

Các thông số trận đấu như tỷ lệ kiểm soát bóng, số lần sút bóng, và số thẻ phạt được phân tích để đánh giá phong độ của các đội bóng. Các thông số này được sử dụng làm đầu vào cho mô hình dự đoán.

4.2. Trực quan hóa dữ liệu

Dữ liệu thống kê được trực quan hóa thông qua các biểu đồ và báo cáo, giúp người dùng dễ dàng theo dõi và phân tích thông tin. Các công cụ như Google Looker Studio được sử dụng để tạo các báo cáo trực quan.

V. Phân tích trận đấu

Phân tích trận đấu là quá trình sử dụng dữ liệu và các thuật toán để đánh giá và dự đoán kết quả các trận đấu. Quá trình này bao gồm việc thu thập dữ liệu, phân tích thông số, và xây dựng mô hình dự đoán. Kết quả phân tích được sử dụng để cung cấp thông tin chính xác và kịp thời cho người dùng.

5.1. Phân tích phong độ đội bóng

Phong độ của các đội bóng được phân tích dựa trên kết quả các trận đấu gần đây. Các yếu tố như số bàn thắng, số trận thắng, và thống kê cầu thủ được sử dụng để đánh giá phong độ.

5.2. Dự đoán tỷ số bóng đá

Dự đoán tỷ số bóng đá được thực hiện dựa trên các mô hình dự đoán và thống kê bóng đá. Kết quả dự đoán được sử dụng để cung cấp thông tin tham khảo cho người dùng.