Tuyệt vời, hôm nay tôi sẽ chia sẻ nhật ký thực hành của mình với tiêu đề “áo vs slovenia”. Nghe có vẻ hơi kỳ lạ, nhưng thực sự là một trải nghiệm khá thú vị đấy!
Mọi chuyện bắt đầu khi tôi quyết định thử nghiệm một số kỹ thuật mới để phân tích dữ liệu bóng đá. Tôi vốn là một người rất thích bóng đá, và cũng khá hứng thú với việc tìm hiểu xem liệu có thể dùng dữ liệu để dự đoán kết quả trận đấu hay không. Vậy là tôi bắt tay vào việc thu thập dữ liệu về các trận đấu giữa Áo và Slovenia.
Bước đầu tiên là tìm kiếm dữ liệu.
Tôi lượn lờ khắp các trang web thể thao, các trang thống kê bóng đá, thậm chí cả mấy diễn đàn cá độ để thu thập thông tin. Mất cả buổi trời mới gom được một mớ dữ liệu kha khá về lịch sử đối đầu, phong độ gần đây của các cầu thủ, đội hình ra sân dự kiến, vân vân và vân vân. Nói chung là cái gì có thể thu thập được thì tôi đều “vơ” hết vào.
- Thu thập dữ liệu lịch sử đối đầu
- Thu thập dữ liệu phong độ cầu thủ
- Thu thập dữ liệu đội hình dự kiến
Sau khi có dữ liệu, tôi bắt đầu xử lý và làm sạch. Dữ liệu thu thập được từ nhiều nguồn khác nhau, nên không phải cái nào cũng “ngon lành” ngay được. Có cái thì bị thiếu thông tin, có cái thì sai định dạng, có cái thì lại bị trùng lặp. Thế là tôi lại hì hục ngồi lọc, sửa, chuẩn hóa dữ liệu. Công đoạn này đúng là “trần ai khoai củ”, nhưng mà không làm thì thôi rồi, phân tích cái gì.
Tiếp theo là đến phần thú vị nhất: phân tích dữ liệu!
Tôi sử dụng một số công cụ phân tích dữ liệu, chủ yếu là Python với mấy thư viện quen thuộc như Pandas, NumPy, Scikit-learn. Tôi thử nghiệm nhiều mô hình khác nhau, từ những mô hình đơn giản như hồi quy tuyến tính, đến những mô hình phức tạp hơn như mạng nơ-ron. Rồi tôi cũng thử áp dụng một số thuật toán machine learning để xem có “bắt” được quy luật nào không.
Kết quả thế nào á? Thì thú thật là cũng chẳng có gì quá ghê gớm đâu. Mấy mô hình dự đoán của tôi chỉ đúng được khoảng 60-70% số trận đấu. Mà cái này thì cũng bình thường thôi, vì bóng đá vốn dĩ là môn thể thao khó đoán mà. Đôi khi đội mạnh hơn vẫn thua, đội yếu hơn vẫn thắng, rồi còn đủ thứ yếu tố bất ngờ khác nữa.
Bài học rút ra
Tuy không dự đoán được chính xác kết quả trận đấu, nhưng tôi cũng học được rất nhiều điều trong quá trình thực hiện dự án này.
- Thứ nhất, tôi hiểu rõ hơn về quy trình phân tích dữ liệu. Từ việc thu thập, xử lý, đến phân tích và trực quan hóa dữ liệu, tôi đều được trải nghiệm qua.
- Thứ hai, tôi làm quen với nhiều công cụ và kỹ thuật mới. Tôi biết cách sử dụng Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, và một số thuật toán machine learning.
- Thứ ba, tôi nhận ra rằng dữ liệu chỉ là một phần của câu chuyện. Để dự đoán kết quả trận đấu, cần phải kết hợp dữ liệu với kiến thức chuyên môn về bóng đá, kinh nghiệm cá nhân, và cả một chút may mắn nữa.
Nói chung, đây là một dự án khá thú vị và bổ ích. Mặc dù không thành công trong việc dự đoán kết quả trận đấu, nhưng tôi đã học được rất nhiều điều, và quan trọng hơn là tôi đã có một khoảng thời gian vui vẻ. Có lẽ lần sau tôi sẽ thử phân tích dữ liệu của một môn thể thao khác, biết đâu lại “gặt hái” được thành công thì sao! Hehe.
