Discussion concerning the application of data mining technology in sports performance management / Discussão sobre a aplicação da tecnologia de mineração de dados na gestão do desempenho esportivo / Debate sobre la aplicación de la tecnología de minería de datos en la gestión del rendimiento deportivo

ABSTRACT

ABSTRACT Introduction: Finding the factors that contribute to success in student performance or failure is necessary for every teacher. Data mining, which is already used in companies for management processes, can be essential in this research. Objective: Discuss the data mining algorithms application in sports performance management. Method: A database was developed considering seasonal factors, health benefit index, and sports behavior characteristics. The data were entered under fuzzy logic, processed, and analyzed in IBM SPSS Modeler Software. Decision-making efficiency was improved with the target base interpolation analysis and the C spatial noise reduction methods. The fidelity of sports behavior was consolidated under Gauss time series analysis. Results: The relationship between the mining algorithm to find the existing problems and the association results in the mining rules provided valuable information for improving health guidelines to the physical activity students. Conclusion: The original data from the educational system can be transformed into useful information through the association rules algorithm, and the relationship between the performance can be obtained, providing the improvement in the decision making for the benefit of the physical level of the students. Evidence Level II; Therapeutic Studies - Investigating the results.

RESUMO

RESUMO Introdução: Encontrar os fatores que contribuam para o sucesso no desempenho do aluno ou o seu fracasso é uma necessidade de todo professor. A mineração de dados, que já é utilizada em empresas para processos de gestão, pode ser uma importante aliada dessa pesquisa. Objetivo: Discutir a aplicação de algoritmos da mineração de dados na gestão do desempenho esportivo. Método: Um banco de dados foi desenvolvido considerando fatores sazonais, índice de benefício de saúde e características do comportamento esportivo. Os dados foram inseridos sob lógica Fuzzy, processados e analisados no Software IBM SPSS Modeler. A eficiência da tomada de decisão foi aprimorada com o método de análise de interpolação da base de alvo e o método de redução de ruído espacial C. A fidelidade do comportamento esportivo foi consolidada sob a análise de séries atemporais de Gauss. Resultados: A relação entre o algoritmo de mineração para encontrar os problemas existentes e os resultados da associação nas regras de mineração forneceram informações valiosas para o aprimoramento da orientação à saúde dos alunos praticantes de atividades físicas. Conclusão: Os dados originais do sistema educacional podem ser transformados em informações úteis por meio do algoritmo de regras de associação e a relação entre o desempenho pode ser obtida proporcionando o aperfeiçoamento na tomada de decisão para o benefício do nível físico dos alunos. Nível de evidência II; Estudos Terapêuticos - Investigação de Resultados.

RESUMEN

RESUMEN Introducción: Encontrar los factores que contribuyen al éxito en el rendimiento de los alumnos o a su fracaso es una necesidad de todo profesor. La minería de datos, que ya se utiliza en las empresas para los procesos de gestión, puede ser un importante aliado en esta investigación. Objetivo: Discutir la aplicación de los algoritmos de minería de datos en la gestión del rendimiento deportivo. Método: Se elaboró una base de datos teniendo en cuenta los factores estacionales, el índice de beneficios para la salud y las características del comportamiento deportivo. Los datos se introdujeron bajo lógica difusa, se procesaron y analizaron en el software IBM SPSS Modeler. La eficacia de la toma de decisiones se mejoró con el método de análisis de interpolación de la base del objetivo y el método de reducción del ruido espacial C. La fidelidad del comportamiento deportivo se consolidó bajo el análisis de series temporales de Gauss. Resultados: La relación entre el algoritmo de minería para encontrar los problemas existentes y los resultados de la asociación en las reglas de minería proporcionaron información valiosa para la mejora de la orientación sanitaria de los estudiantes que practican actividades físicas. Conclusión: Los datos originales del sistema educativo se pueden transformar en información útil mediante el algoritmo de reglas de asociación y se puede obtener la relación entre el rendimiento proporcionando la mejora en la toma de decisiones en beneficio del nivel físico de los alumnos. Nivel de evidencia II; Estudios terapéuticos - Investigación de resultados.