Riepilogo
Descripción general del contenido del recurso.
La National Basketball Association (NBA) se erige como una liga que va más allá del juego para convertirse en un laboratorio de toma de decisiones en constante evolución. En mi opinión, hoy en día, no existen herramientas efectivas que nos permitan identificar y seleccionar sustitutos de jugadores de baloncesto. El análisis de datos es una herramienta esencial en el ámbito del básquet, ya que permite evaluar y comparar el rendimiento de los jugadores. Sin embargo, las herramientas disponibles y de acceso público, como Basketball Reference, CraftedNBA o FB-Ninja, tienen limitaciones para determinar la similitud entre jugadores. El primero, Basketball Reference, para calcular la similitud utiliza una única métrica vinculada con el éxito que tiene un jugador a lo largo de su carrera, sin considerar las características específicas de su juego, y limita la comparación a jugadores de la misma posición. El segundo, CraftedNBA, busca caracterizar el estilo o la forma de jugar de un jugador mediante catorce indicadores, sumado a que utiliza la diferencia entre los percentiles para calcular la similitud, lo que implica una pérdida de información sobre los valores absolutos de cada indicador. El tercero, FB-Ninja, sigue la tendencia de describir a los jugadores con un número reducido de indicadores, en este caso nueve, y emplea valores derivados de un juego de fantasía, en lugar de las estadísticas oficiales de la NBA, para estimar la similitud entre ellos. Ante esta situación surge un desafío que esta investigación pretende resolver: crear un producto de datos que permita a los equipos de la NBA seleccionar sustitutos adecuados para mantener el rendimiento competitivo del equipo a largo plazo, como objetivo central y claro. Enfocándose en la temporada regular (2022-2023) de la NBA, el estudio aborda la necesidad de desarrollar una herramienta práctica y efectiva para esta problemática. La metodología consiste en la recopilación de datos mediante técnicas de web-scraping, seguida de una transformación y limpieza exhaustiva para garantizar la calidad de los datos. Un análisis exploratorio permite identificar las variables más relevantes, mientras que la aplicación de algoritmos avanzados busca determinar el grado de similitud entre los jugadores. Para hacer accesibles los resultados, se crea una interfaz visual que permita a los usuarios, desde entrenadores hasta directivos, interactuar de manera efectiva con las recomendaciones del algoritmo. Así, este trabajo no solo aborda la complejidad de encontrar sustitutos en el baloncesto de élite, sino que también contribuye al avance de la toma de decisiones basada en datos en el ámbito deportivo. En este trabajo se presenta una metodología innovadora para el análisis y la comparación de jugadores de la NBA, que supera las limitaciones de las metodologías anteriormente descritas. Se utiliza un conjunto más amplio y representativo de indicadores (veintisiete), basados en las estadísticas oficiales de la NBA que permiten conocer la adaptabilidad, el estilo de juego y las características particulares de cada jugador. Estas variables se estandarizan para asegurar la comparabilidad entre ellas y para resaltar el valor absoluto de cada variable, en lugar de su valor relativo. Se propone un método para estimar la similitud entre los jugadores, basado en la representación vectorial de cada jugador y el cálculo de la similitud coseno entre ellos, en lugar de la diferencia de sus percentiles. Considero que la metodología presentada en este trabajo contribuye al avance del conocimiento en el campo de estudio, al ofrecer una caracterización más detallada y una estimación más precisa de la similitud entre los jugadores de la NBA. En resumen, este estudio se adentra en la esencia misma de la NBA, donde la pasión por el juego se encuentra con la rigurosidad de la analítica de datos, ofreciendo una solución concreta para un desafío crucial en el mundo del baloncesto profesional.
