Análisis de datos abiertos de fútbol aplicando la metodología CRISP-DM

En el mundo actual en el que vivimos, el desarrollo tecnológico ha permitido a organizaciones de todos los niveles hacer de los datos el centro de su negocio. En un sector de tantos ingresos como es el fútbol, decisiones como realizar un fichaje, aumentos de sueldos o mejoras de rendimientos se basan en el análisis de datos. El objetivo de este análisis es extraer conocimientos que permitan resolver problemas, ya que los datos solos son registros sin significado y en el negocio del fútbol actual existen muchas fuentes de datos. Pese a que mediante consultas se pueden extraer algunos resultados, a medida que crece la complejidad del conjunto de datos, los resultados son cada vez más difíciles de interpretar. De esta necesidad surge la minería de datos, encargada de estudiar patrones en grandes bases de datos y emplear técnicas de inteligencia artificial para convertir la información a resultados interpretables. Existen varias técnicas de minado de datos, siendo CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining), la más utilizada. El objetivo de este proyecto es aplicar estrictamente las etapas de la metodología CRISP-DM para comparar los conjuntos de datos abiertos de fútbol disponibles en Internet. Así se pretende aplicar la flexibilidad de la metodología de minado para estudiar los conjuntos disponibles y crear modelos que permitan sacar conclusiones