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Minería de datos aplicada al valor de mercado de los futbolistas y la comparación con el precio de transferencia

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2021
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En la sociedad actual, además de ser uno de los deportes más populares, el fútbol también desempeña otros papeles importantes. Por ejemplo, se ha convertido en una de las principales industrias del entretenimiento con valor mediático y comercial. En este trabajo, se analizaron los protagonistas de este campo, los futbolistas, desde un punto de vista económico. El objetivo principal es evaluar el valor de mercado de los jugadores de fútbol desde dos perspectivas: estimar el importe y predecir si aumentará su valor. El segundo propósito es estudiar los atributos de los jugadores que se transfieren a un precio superior y/o inferior al valor de mercado actual. Para conseguir estos objetivos, se aplicaron varios modelos de métodos de aprendizaje supervisado aprendidos durante el máster de Minería de Datos e Inteligencia de Negocio en la UCM. Se aplicaron a tres bases de datos diferentes, que contienen datos de cinco grandes ligas europeas en la temporada 18/19.
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Rubio Martín, G., Manuel García, C. M., Rodríguez-López, Á., & Gonzalez Sanchez, F. J. (2021). Measuring football clubs’ human capital: Analytical and dynamic models based on footballers’ life cycles. Journal of Intellectual Capital, ahead-of-print(ahead-of-print). https://doi.org/10.1108/JIC-06-2020-0211 Así calcula Transfermarkt el valor de los jugadores de fútbol. (2019, agosto 27). AS.com. https://as.com/futbol/2019/08/27/mas_futbol/1566863263_499442.html Fichajes de fútbol, rumores, valores de mercado y noticias. (s. f.). Recuperado 23 de mayo de 2021, de https://www.transfermarkt.es/ FIFA 20 Attributes Guide—All Players Attributes Explained. (2019, septiembre 4). | FIFA Ultimate Team. https://www.fifauteam.com/fifa-20-attributes-guide/ He, M., Cachucho, R., & Knobbe, A. (2015). Football player’s performance and market value. Players FIFA 20 Sep 23, 2020 SoFIFA. (s. f.). Recuperado 23 de mayo de 2021, de https://sofifa.com/?r=200061&set=true Calviño, Aida (2020). Material Didáctico. SEMMA. Máster en Minería de Datos e Inteligencia de Negocio. Portela, Javier (2021). Material Didáctico. Técnicas de Machine Learning. Máster en Minería de Datos e Inteligencia de Negocio