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Alteryx, Inc. éditeur de logiciels d’analyse de données, prévoit grâce à un algorithme de Machine Learning l’issue de Wimbledon (finale hommes simple). En analysant près de 100 ans d’Histoire du légendaire tournoi sur gazon à travers les données, Alteryx a construit un modèle prédictif suggérant la victoire en finale de Roger Federer sur Novak Djokovic. En parallèle de cette prédiction, Alteryx dresse aussi le profil du joueur de tennis masculin idéal.
Afin de prédire quel athlète remportera le tournoi de Wimbledon en 2019 les équipes d’Alteryx ont développé un algorithme de Machine Learning et l’ont nourri à l’aide de données en provenance de différentes sources. En prenant ces facteurs en compte, l’algorithme a prédit que Roger Federer devrait gagner son 21e Grand Chelem et son 9e Wimbledon cette année.
« En construisant des modèles prédictifs, nous sommes en mesure d’anticiper les résultats de compétitions majeurs tels que Wimbledon. Ainsi, en alimentant notre solution avec les données issues des précédentes éditions de Wimbledon, nous pouvons désormais prédire qui sera l’homme qui soulèvera le trophée le 14 juillet », analyse Alan Jacobson, Chief Data and Analytics Officer chez Alteryx.
Le tennisman idéal pour Wimbledon
En prenant compte de plusieurs variables pour prédire les probabilités du gagnant final, Alteryx a aussi pu dresser le portrait-robot du joueur de tennis idéal. Il a 26 ans, mesure 185 cm, fait 80 kg et il est droitier avec un revers à deux mains. Ce portrait type montre que les variables métriques semblent avoir une importance et donc les joueurs plus grands auront un avantage. En revanche, l’algorithme souligne que la victoire ne dépend pas uniquement de données quantitatives. D’après les analyses, quand deux joueurs avec un classement similaire se rencontrent, ils ont la même chance de gagner, cependant le plus grand joueur sera généralement le vainqueur à l’issue du match.
« Depuis quelques années, les innombrables innovations ont fait évoluer considérablement l’industrie du sport. Aujourd’hui la donnée est centrale et elle change la façon dont on aborde les compétitions sportives », commente Alan Jacobson, Chief Data and Analytics Officer chez Alteryx. « De l’identification des principaux déclencheurs de blessures à la planification des entrainements, les outils prédictifs se révèlent de précieux alliés. La possibilité d’exploiter les données issues des compétitions aide les entraineurs à améliorer les futures performances des athlètes », conclut Alan Jacobson.
Afin de prédire quel athlète remportera le tournoi de Wimbledon en 2019 les équipes d’Alteryx ont développé un algorithme de Machine Learning et l’ont nourri à l’aide de données en provenance de différentes sources. En prenant ces facteurs en compte, l’algorithme a prédit que Roger Federer devrait gagner son 21e Grand Chelem et son 9e Wimbledon cette année.
« En construisant des modèles prédictifs, nous sommes en mesure d’anticiper les résultats de compétitions majeurs tels que Wimbledon. Ainsi, en alimentant notre solution avec les données issues des précédentes éditions de Wimbledon, nous pouvons désormais prédire qui sera l’homme qui soulèvera le trophée le 14 juillet », analyse Alan Jacobson, Chief Data and Analytics Officer chez Alteryx.
Le tennisman idéal pour Wimbledon
En prenant compte de plusieurs variables pour prédire les probabilités du gagnant final, Alteryx a aussi pu dresser le portrait-robot du joueur de tennis idéal. Il a 26 ans, mesure 185 cm, fait 80 kg et il est droitier avec un revers à deux mains. Ce portrait type montre que les variables métriques semblent avoir une importance et donc les joueurs plus grands auront un avantage. En revanche, l’algorithme souligne que la victoire ne dépend pas uniquement de données quantitatives. D’après les analyses, quand deux joueurs avec un classement similaire se rencontrent, ils ont la même chance de gagner, cependant le plus grand joueur sera généralement le vainqueur à l’issue du match.
« Depuis quelques années, les innombrables innovations ont fait évoluer considérablement l’industrie du sport. Aujourd’hui la donnée est centrale et elle change la façon dont on aborde les compétitions sportives », commente Alan Jacobson, Chief Data and Analytics Officer chez Alteryx. « De l’identification des principaux déclencheurs de blessures à la planification des entrainements, les outils prédictifs se révèlent de précieux alliés. La possibilité d’exploiter les données issues des compétitions aide les entraineurs à améliorer les futures performances des athlètes », conclut Alan Jacobson.