FIFA Players Performance Analysis

الوضع

تحتاج أندية كرة القدم والمحللون الرياضيون إلى طريقة دقيقة ومؤتمتة لتقدير القيمة السوقية للاعبين والتنبؤ بمستوى أدائهم الرياضي بناءً على مؤشرات الأداء الفعلي

المهمة

بناء نظام تعلّم آلي قادر على التنبؤ بقيمة اللاعب ومستوى أدائه.

الإجراء

معالجة البيانات: تنظيف وإعداد بيانات FIFA باستخدام تقنيات التحجيم (Scaling) والترميز (Encoding) للتعامل مع البيانات النصية والرقمية.

بناء البيانات (Data Pipeline): إنشاء مسار بيانات مؤتمت لتجهيز البيانات ومعالجتها وتمريرها لنماذج التنبؤ تلقائياً.

تدريب النماذج: اختار واختبار نماذج تعلم آلي متعددة، واختيار نموذج التجميع (Ensemble Model) كأفضل نموذج لتحقيق أعلى دقة.

النتيجة

معامل تحديد (R²) 96.66% للتنبؤ بالقيمة السوقية.

دقة 86.58% للتنبؤ بمستوى الأداء.

يستطيع النظام معالجة بيانات اللاعبين وتقديم تنبؤ واضح بالقيمة والأداء.