Okay, đây là chia sẻ của tui về trận “Armenia vs Croatia” hôm bữa, kiểu như nhật ký thực hành của tui vậy đó. Anh em đọc chơi cho vui nha.
Thì là vầy, tui cũng hay coi đá banh, mà bình thường chỉ coi cho vui thôi. Hôm bữa rảnh rỗi sinh nông nổi, tự nhiên hứng lên muốn thử làm cái gì đó liên quan tới bóng đá, kiểu phân tích dữ liệu hay dự đoán kết quả gì đó cho nó có vẻ “pro” á. Thế là tui chọn ngay trận Armenia vs Croatia, vì thấy hai đội này cũng ngang ngang nhau, dễ “soi” hơn mấy trận mà một đội quá mạnh.
Đầu tiên, là phải thu thập dữ liệu. Tui lên mấy trang web thể thao lớn, mò mẫm tìm thông tin về lịch sử đối đầu, phong độ gần đây, đội hình dự kiến, rồi tình hình chấn thương của cầu thủ. Nói chung là cái gì có số má là tui “lụm” hết. Cái này tốn thời gian lắm à nha, ngồi lọc dữ liệu muốn banh con mắt.
Sau khi có dữ liệu rồi, thì phải xử lý nó. Cái này mới nhức đầu nè. Tui dùng Excel để nhập dữ liệu vào, rồi bắt đầu tính toán mấy cái chỉ số cơ bản như tỷ lệ thắng, tỷ lệ ghi bàn, tỷ lệ thủng lưới… Nói chung là mấy cái mà dân chuyên hay dùng để đánh giá sức mạnh của đội bóng á. Rồi tui còn vẽ mấy cái biểu đồ để nhìn cho nó trực quan nữa.
Tiếp theo, là cái phần phân tích mà tui thấy “ảo ma” nhất. Tui thử áp dụng mấy cái kiến thức mà tui đọc được trên mạng về phân tích bóng đá, kiểu như là dùng thuật toán để dự đoán kết quả dựa trên dữ liệu lịch sử. Tui mò mẫm trên Google, tìm được mấy cái thư viện Python có sẵn, rồi mày mò code theo. Cái này khó nuốt lắm nha, tui gà mờ code nên cứ sai lên sai xuống hoài.
- Đầu tiên là cài Python với mấy cái thư viện cần thiết (numpy, pandas, scikit-learn…).
- Sau đó đọc dữ liệu vào từ file CSV.
- Rồi tiền xử lý dữ liệu, kiểu như chuẩn hóa, làm sạch dữ liệu á.
- Tiếp theo là chọn mô hình học máy. Tui thử mấy cái như Logistic Regression, Support Vector Machine…
- Cuối cùng là train mô hình với dữ liệu lịch sử, rồi dùng nó để dự đoán kết quả trận đấu.
Sau khi chạy code xong, thì nó ra một con số, kiểu như là “Croatia có 60% cơ hội thắng”. Nghe cũng có lý á chứ, vì Croatia dù gì cũng là đội mạnh hơn. Nhưng mà tui không tin lắm, vì thấy cái cách mà tui làm nó còn “gà” quá.
Cuối cùng, tui so sánh kết quả dự đoán của tui với mấy cái dự đoán của mấy trang web thể thao khác, rồi với kết quả thực tế của trận đấu. Thì… ôi thôi, tui đoán sai bét nhè luôn anh em ạ! Croatia hòa Armenia 1-1. Mấy cái mô hình của tui nó “tạch” hết.
Bài học rút ra
Qua cái vụ này, tui mới thấy là phân tích bóng đá không phải là chuyện dễ ăn. Dữ liệu thì nhiều, thuật toán thì phức tạp, mà kết quả thì hên xui. Chắc tui vẫn nên coi đá banh cho vui thôi, chứ đừng có mơ làm chuyên gia. Nhưng mà dù sao thì cũng học được nhiều điều, biết thêm về Python, về học máy, về cách mà dân chuyên họ làm. Coi như là một trải nghiệm thú vị vậy đó.
À, mà tui cũng nhận ra là, muốn giỏi thì phải thực hành nhiều. Tui mới làm có một trận mà đã thấy “ngợp” rồi, chắc mấy ông chuyên gia họ làm cả ngàn trận, nên kinh nghiệm đầy mình. Thôi thì cứ từ từ mà học hỏi vậy.
Đó, chia sẻ của tui là như vậy đó. Anh em thấy sao? Có ai có kinh nghiệm gì hay ho thì chia sẻ cho tui với nha!
