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Sport Event Analyzer = SEA = Verarbeitung und Analyse von kontinuierlich eintreffenden großen Mengen an Daten

Anwendungsfall Fußball

• Viele Spieler, viel Bewegung => Große Datenmengen
• Wunsch nach sofortiger Auswertung für die Zuschauer
• Vereinfachte Spielanalyse für Trainer und Medien

Verwandte Themenkomplexe

• Complex Event Processing (CEP)
• Data Stream Mining
• Data Visualization

Aufgaben

Die Gesamtaufgabenstellung ist in vier Teilaufgaben geteilt. Im Folgenden werden die Ziele, das Vorgehen und die Ergebnisse in den jeweiligen Teilbereichen detailliert erläutert.

Transfer und Entgegennahme des Datenstroms

• Simulation der Datenermittlung in Echtzeit
• Stream-basierte Übertragung der Daten zum SEA Service
• Grenzen der Datenübertragung
• Frameworks: Mobilis, XMPP

Berechnung von Spielstatistiken

• Echtzeitberechnung von Statistiken auf Spieler- und Mannschaftsebene (z.B. Laufstrecke, Pässe, Torschüsse, Laufintensität, ...)
• Frameworks: Esper for Java, ...

Prediction

• Vorhersage und Echtzeitprognose von Ereignissen (z.B. Torerfolg, ...)
• Frameworks: Weka, MOA, ...

Visualisierung

• Grafische Aufbereitung der Rohdaten auf Spieler- und Mannschaftsebene (Spieler- und Ballbewegungen)
• Visualisierung von Spielstatistiken und Vorhersagen (z.B. Heatmaps, Passwege)
• Frameworks: jQuery, ...