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La tesis explora el impacto transformador de plataformas de Fantasy Cricket como Dream11 en el compromiso deportivo, centrándose en cómo las decisiones basadas en datos moldean la gestión de los equipos. Destaca la importancia de los conjuntos de datos, como las estadísticas Head-to-Head y los récords de las sedes, en la selección de jugadores. Utilizando el algoritmo K-Nearest Neighbors, el estudio identifica jugadores prometedores para formar un equipo Dream11 ganador, destacando la intersección del críquet, los deportes de fantasía y la analítica de datos. La investigación introduce…mehr

Produktbeschreibung
La tesis explora el impacto transformador de plataformas de Fantasy Cricket como Dream11 en el compromiso deportivo, centrándose en cómo las decisiones basadas en datos moldean la gestión de los equipos. Destaca la importancia de los conjuntos de datos, como las estadísticas Head-to-Head y los récords de las sedes, en la selección de jugadores. Utilizando el algoritmo K-Nearest Neighbors, el estudio identifica jugadores prometedores para formar un equipo Dream11 ganador, destacando la intersección del críquet, los deportes de fantasía y la analítica de datos. La investigación introduce metodologías innovadoras y análisis exhaustivos de datos adaptados al dinámico panorama de los deportes de fantasía, con el objetivo de mejorar la comprensión y la toma de decisiones en este campo.
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Autorenporträt
Sukhdayal Dhanday, estudiante de máster en Informática en la Universidad Técnica de Punjab I.K. Gujral, está especializado en análisis deportivo. Centrado en el aprovechamiento de datos para plataformas de Fantasy Cricket, Sukhdayal combina su experiencia en aprendizaje automático y análisis para avanzar en la toma de decisiones estratégicas en el deporte.