Big data felhasználása számítógépes játékokban és az esportban
Elmentve itt :
| Szerző: | |
|---|---|
| További közreműködők: | |
| Dokumentumtípus: | Diplomadolgozat |
| Kulcsszavak: | adatbányászat adattudomány big data classification data mining computer programs data science esport game theory játékok Jupyter Python klasszifikáció League of Legends számítógépes játékok Weka |
| Online Access: | http://dolgozattar.uni-bge.hu/39079 |
MARC
| LEADER | 00000nta a2200000 i 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | dolg39079 | ||
| 005 | 20220311115802.0 | ||
| 008 | 220311suuuu hu om 000 hun d | ||
| 040 | |a BGE Dolgozattár Repozitórium |b hun | ||
| 041 | |a hu | ||
| 100 | 1 | |a Farkas Balázs | |
| 245 | 1 | 0 | |a Big data felhasználása számítógépes játékokban és az esportban |c Farkas Balázs |h [elektronikus dokumentum] |
| 520 | 3 | |a Az utóbbi években a számítógépes játékok azokon belül is az esportok megjelenésével, valamint folyamatos térnyerésével egyre nagyobb igény támad, támadt ezeknek valamilyen módú elemzésére. Az esport csapatok, ligák megalakulása ezeket az igényeket tovább erősítette mivel a mérkőzések kimenetele már jelentős pénzdíjakkal, befektetői pénzekkel jár. A játékok különböző területei és fázisai közben rengeteg adat keletkezik melyek észszerű összegyűjtése, kiválasztása és felhasználása után rengeteg információ kinyerésére alkalmas szerteágazó problémák megoldása során. A mai adattudomány és big data eszközeivel ezeknek a játékoknak, a téma kellő ismerete mellett, sok aspektusa elemezhetővé vált. Véleményem szerint az adattudomány legfontosabb felhasználási területe az esportokon belül a mérkőzéseket eredményét befolyásoló tényezők felismerésében, rangsorolásában, valamint a végeredmény, a játék egy bizonyos időpontja alapján való jóslásában rejlik. A játékban való győzelem okainak elemzése hasznos információt jelenthet az amatőr, fejlődni kívánó játékosoknak, csakúgy, mint a professzionális játékosoknak, valamint csapatoknak, ezzel hibáikat kielemezve kompetitív előnyhöz juthatnak az ellenfeleikkel szemben. Az ilyen típusú végeredmény jósló rendszerek hasznosak lehetnek, továbbá a fogadóirodák számára is, mivel a még tartó, élő mérkőzések eredményének tudatában, igaz, hogy csak bizonyos valószínűséggel, de saját maguk számára előnyösen tudnák alakítani a felhasználók felé ajánlott valószínűségi változókat. Az adattudomány ezen kívül a játékot kiadók szempontjából alkalmazható a felhasználók által elkövetett szabálytalanságok követésére, értékelésére, a megfelelő visszajelzés érdekében, valamint a megfelelő minőségű publikus mérkőzések kialakítására is. Összefoglalva az adattudománynak és a big data-nak számtalan ma is ismert felhasználási területe van a játékokon és nagy valószínűséggel ez a szám a jövőben csak növekedni fog. | |
| 695 | |a adatbányászat | ||
| 695 | |a adattudomány | ||
| 695 | |a big data | ||
| 695 | |a classification | ||
| 695 | |a data mining computer programs | ||
| 695 | |a data science | ||
| 695 | |a esport | ||
| 695 | |a game theory | ||
| 695 | |a játékok | ||
| 695 | |a Jupyter Python | ||
| 695 | |a klasszifikáció | ||
| 695 | |a League of Legends | ||
| 695 | |a számítógépes játékok | ||
| 695 | |a Weka | ||
| 700 | 1 | |a Botos Péter |e ths | |
| 700 | 1 | |a Hua Nam Son |e ths | |
| 856 | 4 | 0 | |u http://dolgozattar.uni-bge.hu/39079/1/Farkas_Bal%C3%A1zs_ed0k62_Szakdolgozat.pdf |z Dokumentum-elérés |
| 856 | 4 | 0 | |u http://dolgozattar.uni-bge.hu/39079/2/%C3%B6sszes_file.rar |z Dokumentum-elérés |
| 856 | 4 | 0 | |u http://dolgozattar.uni-bge.hu/39079/3/BA_O_Farkas_Bal%C3%A1zs.pdf |z Dokumentum-elérés |