Vztah změn sázkových kurzů a výsledků fotbalových zápasů
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
C
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Cieľom tejto práce je demonštrovať techniky pre riešenie úloh extrakcie dát z webu a získavania znalostí z dát. Prípadová štúdia je zameraná na zber dát zo stávkových kancelárií a následnú analýzu týchto dát. Práca demonštruje riešenie úlohy získavania dát z webu v jazyku Python. Práca popisuje vybrané implementačné detaily pre vytvorenie systému na zber dát z webu a navrhuje schému databázy, ktorá môže byť v tomto systéme použitá. Získané dáta sú analyzované štatistickými metódami a vo vývojoch cien kurzov sú objavované frekventované vzory pomocou apriori algoritmu. Pozorované vzťahy a objavené frekventované vzory sú prezentované koncovému užívateľovi.
The goal of this thesis is to demonstrate techniques for solving web scraping and knowledge discovery tasks. The case study is focused on the extraction of data from bookmaker websites and subsequent analysis of collected data. The thesis demonstrates the implementation of web scraping task in Python language. The thesis describes selected implementation details for developing such a system and proposes a database schema that can be used for this purpose. Collected data is analyzed using statistical methods and frequent patterns are discovered in odds movements using apriori algorithm. Discovered relationships and frequent patterns are presented to the end user.
The goal of this thesis is to demonstrate techniques for solving web scraping and knowledge discovery tasks. The case study is focused on the extraction of data from bookmaker websites and subsequent analysis of collected data. The thesis demonstrates the implementation of web scraping task in Python language. The thesis describes selected implementation details for developing such a system and proposes a database schema that can be used for this purpose. Collected data is analyzed using statistical methods and frequent patterns are discovered in odds movements using apriori algorithm. Discovered relationships and frequent patterns are presented to the end user.
Description
Keywords
získavanie dát z webu, data mining, získavanie informácií z databáz, kurzové stávkovanie, analýza časových rád, získavanie frekventovaných vzorov, analýza vzorov, web scraping, data extraction, data mining, data collection, knowledge discovery in databases, sports betting, time series analysis, pattern analysis, frequent pattern mining
Citation
JURKOVIČ, J. Vztah změn sázkových kurzů a výsledků fotbalových zápasů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2019.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační technologie
Comittee
prof. Ing. Tomáš Hruška, CSc. (předseda)
doc. RNDr. Jitka Kreslíková, CSc. (místopředseda)
Ing. Michal Bidlo, Ph.D. (člen)
doc. RNDr. Milan Češka, Ph.D. (člen)
Ing. Igor Szőke, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2019-06-12
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm C. Otázky u obhajoby: Popište, jakým způsobem lze interpretovat vámi získané frekventované vzory. V kap. 3.3.2 popisujte, že ze získaných dat odstraňujete informace o časových intervalech mezi jednotlivými kurzy. Nejde o zbytečnou ztrátu dat? Nedala by se informace o čase nějak využít?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení