O projeto existente no presente repositório foi desenvolvido como projeto final da disciplina de Grafos. O projeto buscou analisar o fluxo de passes durante partidas de futebol. Tal fluxo pode ser representado, modelado e analisado por meio das ferramentas fornecidas pela Teoria de Grafos. Visando isso, a presente pesquisa propõe o estudo do algoritmo de caminho mais frequente durante a criações de jogadas de uma equipe durante uma partida de futebol.
Foram utilizadas técnicas de Extração, Transformação e Modelagem de Dados típicas de análises em Ciência de Dados, usando a linguagem Python. O desenvolvimento foi feito em Jupyter Notebooks fornecidos no Google Colab. As principais bibliotecas utilizadas incluem:
- Pandas: para manipulação e análise de dados.
- NetworkX: para criação, manipulação e estudo da estrutura, dinâmica e funções de redes complexas.
- Matplotlib e Seaborn: para visualização de dados.
- Json: para manipulação de dados em formato JSON.
- time e os: para análise de performance e complexidade temporal de algoritmos.
Além disso, um arcabouço de algoritmos e técnicas obtidas na Teoria de Grafos foram aplicadas na análise proposta. Exemplos são o uso de Matrizes de Adjacência, algoritmos de Caminho Mais Curto: Dijkstra, Bellman-Ford e Floyd-Warshall, Complexidade Algorítimica temporal e espacial e outras bases fundamentais da teoria de grafos.
O projeto foi desenvolvido em Jupyter Notebooks, permitindo que o código-fonte seja usado, executado e modificado em ambiente local ou online, em tempo real, usando o Google Colab.
O código também pode ser clonado e utilizado a partir do arquivo pass_network.ipynb presente neste repositório.
Um relatório detalhado apresentando o projeto, incluindo fontes, dados, conclusões e análises, está disponível no repositório com o nome Relatorio_do_projeto.pdf.
Projeto desenvolvido por Lisandra Melo (lisandramelo34@gmail.com).
© IMD/UFRN 2023.