Positions- und Spielereignisdaten liefern Trainern und Scouts Unmengen an Informationen. Um sie gezielt nutzen zu können, gilt es in der Datenflut aussagekräftige Parameter und Muster zu finden und diese so zu visualisieren, dass sie die Spielanalyse verbessern. Dafür benötigt es computerbasierte Verfahren. Das semi-automatische Visual Analytics-Tool will Datenanalysten ein flexibles Analyse-Instrument bieten. Es ermöglicht, Daten zu bestimmten Spielereignissen zu klassifizieren und benutzerdefiniert aufzubereiten. Ein selbstlernender Algorithmus erhöht die automatisierte Klassifizierung von Spielereignissen. Die Entwickler haben den Prototypen in der Praxis auf verschiedene Anwendungsfälle wie der Einzelspieleranalyse, der Beurteilung der Viererkette und dem Auslesen von Torschüssen getestet.
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