Livro – Sports Data Mining: SCHUMAKER, Robert P.; CHEN , Hsinchun; SOLIEMAN, Osama K.

Fazia um bom tempo que o site não trazia algumas novidades sobre livros e tem cerca de 40 papers a serem comentados e uns 12 livros a serem resenhados; mas essa obra é especial porque une dois temas muito interessantes (e de gosto pessoal do moderador do site) que são Mineração de Dados e Esportes.

Esse livro tem como abordagem central a intersecção entre esportes, data collection (ou data gathering), e a mineração de dados aplicada a diversos domínios esportivos, que vão desde Baseball, passando pelo Basquete e Futebol e chegando no Curling.

A forma de linguagem que o livro é escrito e o seu desenvolvimento são bem agradáveis para leitura (literatura) técnica, na qual os autores trabalharam bem a simplicidade das colocações, seja na esfera esportiva ou na mineração de dados; o que torna a leitura bem dinâmica e principalmente instrutiva.

O livro saí do lugar comum entre os livros de mineração de dados aplicada, o qual apresenta a definição e a construção dos conceitos por trás da mineração de dados esportivos bem como os trade-offs dentro de cada esporte de forma bem honesta e transparente.

A obra tem um leve viés para o Baseball, o que é plenamente compreensível já que é o esporte que tem o maior volume de dados estudados atualmente. Entretanto, há o excelente caso do Milan que vale a pena a leitura. Ainda há indicações de ferramentas para data gathering e fontes de dados, além da apresentação de alguns aplicativos.

O ponto fonte sem dúvidas é o capitulo Research in Sports Statistics o qual mostra os primórdios dos estudos sobre as formas de metrificações de atributos esportivos, e claro, faz referência em grande parte do que foi proposto por Bill James (Sabermetrics) em seus abstracts. A forma da conceituação e construção de métricas esportivas já vale o preço do livro devido a simplicidade e a forma de raciocínio por trás dessa elaboração.

Os pontos fracos dessa obra são 1) a falta de maiores exemplos sobre as formas de métricas erradas em outros esportes além do basquete e do baseball, 2) a ausência de datasets de exemplos para quem deseja realizar uma abordagem mais hands-on, e 3) a parte de análise preditiva ficou um pouco vaga; e em esportes com uma alta competitividade e rotatividade de vencedores (atletismo, esportes automotores) pode não se aplicar de fato na forma em que é proposta no livro.

Em geral o livro é ótimo, e mostra que a abordagem data-driven aplicada aos esportes tem muito a evoluir, principalmente no futebol (soccer) e em outros esportes, e que a mineração de dados pode sim ser fator de desequilíbrio no campo estratégico de um time.

Este livro é indicado para: Estudantes de Ciência da Computação, professores de mineração de dados, especialistas em Banco de Dados, estudantes de Educação Física, e educadores físicos.

Não recomendado para: Quem não gosta de esportes.