@phdthesis{WildtGraziani2017, type = {Bachelor Thesis}, author = {Alexandre Wildt Graziani}, title = {Visualisierung von Daten aus der Bundesliga 2011/2012 durch Heatmap}, url = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:832-epub4-9923}, year = {2017}, abstract = {Die vorliegende Bachelorarbeit in Kooperation mit der Deutsche Sporthochschule K{\"o}ln hat die Konzeption und Entwicklung eine Software, mit der Daten aus der Fu{\"s}ball-Bundeliga 2011–2012 mit Hilfe einer Heatmap erzeugt werden, zum Inhalt. Die Software soll die Torpositionen vor einem Offensivspiel zu verschiedenen Zeitpunkten des Spieles veranschaulichen. Bei der Arbeit wurden zwei Cluster-Methoden betrachtet, n{\"a}mlich die Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) und der Kerndichtsch{\"a}tzer (kernel density estimation). DBSCAN ist ein bekannter Cluster-Algorithmus und wurde mit dem Software-Tool WEKA untersucht. Es zeigte sich, dass dieses Verfahren nicht so gut f{\"u}r diese Aufgabenstellung geeignet ist, da einzelnen Cluster nicht so gut unterschieden werden konnten. Der Kerndichtsch{\"a}tzer ist dagegen ein statistisches Verfahren zur Sch{\"a}tzung einer Dichte, der auch in Geoinformationssystemen verwendet wird. Dieses Verfahren ist besser f{\"u}r die Aufgabenstellung geeignet. Nach der Analyse der Daten im XML-Format wurde der Algorithmus Kerndichtsch{\"a}tzer f{\"u}r die Deutsche Sporthochschule K{\"o}ln in detr Programmiersprache Java implementiert. Die Software untersucht die Bildung von Clustern bzw. die Torschussdichte mit der Absicht, ein Verhalten oder Muster vor einem Offensivspiel zu erkennen. Sie enth{\"a}lt eine sehr gute Visulisierung der verschiedenen Situationen, die zum Torschuss f{\"u}hrten, anhand eines Fu{\"s}ballfeldes}, language = {de} }