Alle Rechts, Gut Nachmittag, Und Heute Ich bin gehen Zu Sei reden
um Die prädiktiv Analyse von online Schach Ergebnisse Und Erfolg.
Mein Name Ist Allison Clift Und ICH hatte Die Gelegenheit
Zu arbeiten An Das Projekt mit andere andere Student
In Mein Geschäft Analytik Programm, Calbe Abbas Agaria,
Jedoch, Er Ist nicht mit uns Hier Heute.
Zu Start, Wir analysiert niedrig Und in Maßen- bewertet online Schach Spieler.
Seit Die COVID 19 Pandemie, Dort War ein Zunahme In Internet Verwendung
als Also als mit Die Förderung von Technologie,
Menschen haben geschaltet über Zu spielen online Schach
als Es Ist mehr leicht verfügbar Zu Benutzer.
Wir gesucht Zu sehen bei Die Wirksamkeit von anders Spiel Strategien,
Spezifisch bewegt sich, Und Individuell Techniken, Und ihre Auswirkung An Potenzial Gewinnt
oder Potenzial Verluste In Die Spiel von Schach.
Spieler Daten War gezogen aus chess.com, welche Ist Wo Wir war fähig Zu Sicht
Profil von Die Spieler, betitelt Spieler, ihre Statistiken,
Und Die online Spieler Status.
Wir verwendet JMP Und Python Zu Sei fähig Zu vollständig Die lernen.
Wir notiert Die Tragbare Spielnotation, Auch bekannt als Die PGN.
Das War gebraucht Zu bestimmen Die Öffnungen, Fehler, Und Fehler
Das war auftreten während Die Wettbewerb.
Wir gelernt Das suchen bei Individuell bewegt sich An ihre eigen War nicht als prädiktiv
als suchen bei Umzug Kombinationen als A ganz.
Es War gefunden Das Die Vorhersage von Schach War viel mehr präzise
Wenn Wir sah bei anders Umzug Kombinationen.
Wir war fähig Zu identifizieren bewegt sich aus in Maßen- bewertet Spieler
Zu beschäftigen führend hoch Zu Spiel- verlieren bewegt sich solch als Fehler
oder anders Öffnung bewegt sich Das LED Zu mehr Erfolg.
Der Analyse Ziele Zu Hilfe Brust Sportschuhe Und Trainer In finden schwach Punkte
Und Anfänger Zu in Maßen- bewertet Spieler Zu Hilfe ihnen Zunahme ihre Spieler Bewertung.
Sie Wille Auch Sei fähig Zu formulieren besser Strategien
Und Ausbildung Übungen Zu Hilfe diese Spieler verbessern ihre Fähigkeiten.
Wie ICH genannt, Die zunehmend Popularität von virtuell Schach
Wirklich ermutigt uns Zu vollständig Das lernen.
Wir gesucht Zu untersuchen Und verstehen Die unterschiedlich Spiel Strategien
beschäftigt von Anfänger Und in Maßen- bewertet Spieler.
Wir gesucht Zu bestimmen Die optimal gewinnen Strategie
für diese Spieler Zu Hilfe ihnen
Zunahme ihre Bewertung An Die online Plattform.
Wir gesucht Zu lernen Wie Zu Hilfe diese Spieler
Sei fähig Zu bestimmen A Spezifisch Strategie Zu nutzen ziehen um nach vorne.
Zu Start mit unser Methoden, Wir gestartet von Probenahme Die Daten
Wir erhalten aus chess.com.
Nach Reinigung Und Bergbau Die Daten, Wir war fähig Zu sammeln
A willkürlich Probe von Spieler aus Die Vereinigt Zustände,
Die Vereinigt Königreich, Kanada, Australien, Indien, Und Bangladesch.
Schauen durch unser eigen Forschung, Wir gefunden Das Das Ist Wo Schach
War am meisten beliebt In Die Vergangenheit wenig Jahre.
Also wir Wirklich gesucht Zu sehen bei Das Daten In Spezifisch.
Speziell, Wir sah bei Die Daten aus Oktober 4., 2020 Zu Marsch 4., 2021.
Wir tat Das In Befehl Zu vermeiden Potenzial Implikationen
aus suchen bei Daten Das geschah während Die COVID 19 Pandemie
Wenn Internet Verwendung War bei es ist höchste.
Wir Auch war fähig Zu Tun manche Besonderheit Generation.
Wir generiert zwei Merkmale welche erlaubt für Die Benutzer
Zu bestimmen Umzug Kombinationen Das LED hoch Zu Fehler oder Fehler.
Hier, Wir erstellt Die Blunder PGN Und Die Fehler PGN.
Der Blunder PGN War Nur Die aufzeichnen von bewegt sich Das war gemacht
von A Spieler führend hoch Zu A Schnitzer Und Schach.
Der Fehler PGN War Nur A Sammlung von bewegt sich Das A Spieler gemacht
führend hoch Zu A Fehler.
Das Ist Was erlaubt uns Zu vollständig unser Analyse.
Nächste, Wir verwendet A Python Code Zu verschmelzen, verbinden,
Und vergleichen alle von Die Daten Das Wir gesammelt.
Das Daten War zusammengestellt von fünf Spiele pro Spieler
aus um A 1.000 Zu 1.400- Spieler Bewertung.
Wir ausgewählt 1000 Spiele nach dem Zufallsprinzip aus Das Auswahl von Daten.
Während Wir war suchen bei Das Daten, Wir gesucht Zu Tun...
Wir gemessen Es Und verwenden A Stockfisch Tiefe von 20.
Zu beschreiben diese Mittel A wenig Bit mehr,
Es War gemessen In Was Wir Forderung A Tausendfüßler In Schach.
A Plus 100 Tausendfüßler bedeutet Das Dort Ist ein Vorteil
von eins verpfänden von Die Weiss Spieler über Die Schwarz Spieler.
Während A Schnitzer, Das bedeutet Das A Umzug gemacht
von eins Spieler hat kosten ihnen A Negativ 500 Tausendfüßler Nachteil.
A Fehler Ist Äquivalent Zu A Negativ 300 Tausendfüßler Nachteil.
A Schnitzer Ist normalerweise Was tritt ein In A Spiel verlieren Fehler.
Runter Zu Die Unterseite Du dürfen sehen manche Analyse Das Wir durchgeführt über JMP.
In Das Graph Rechts Hier, Es Ist Die Spitze zehn
am meisten gebraucht Öffnungen In Fehler.
Als Du dürfen sehen, Die Nummer eins gebraucht Öffnung Das führt Zu Fehler
Ist Die Der Bauer der Königin Öffnung London System.
Zweitens, Wir sehen bei Die skandinavisch Verteidigung Das Ist oft gebraucht
Und Das dürfen Sei LED Zu Fehler als Also.
ICH Wille erwähnen diese nochmal später In Die Ergebnisse
Und Die Schlussfolgerungen von unser Präsentation.
Bei Die Unterseite Du dürfen Nur sehen zwei Grafiken.
Diese Grafiken Nur zeigen Die Nummer von Gewinnt Das Sind auftreten pro eben von Spieler.
Wir dürfen sehen bei Die niedrigste- bewertet Spieler
hoch Zu Die höchste- bewertet Spieler.
Diese zeigen Nur Die Durchschnitt Nummer von Verluste In Vergleich.
Über Zu Die Rechts Du dürfen sehen Die Schnitzer Flagge
welche Das Ist Nur Die Weiss Spieler gegen Die Schwarz Spieler.
Bei Die Unterseite Ist Die Liste von Frequenzen Das geschehen
während diese bewegt sich Das Sind gemacht Zu Die links.
Für Beispiel, Du dürfen sehen Wenn Wir sehen bei Die London System Öffnung,
Es Ist um Hälfte Und Hälfte für Weiss Spieler
Und Schwarz Spieler In Die Gewinnt Und Verlust Verhältnis.
Jedoch, Wenn Wir sehen bei Die skandinavisch Verteidigung, Wir dürfen sehen Das Die Weiss Spieler
oft machen Fehler mehr oft verglichen Zu Die Schwarz Spieler.
Wenn Wir sehen bei unser Ergebnisse verwenden Die Blunder PGN Und Die Fehler PGN
Merkmale Das Wir entwickelt, Wir war fähig Zu identifizieren A Serie von bewegt sich
Das am meisten in Maßen Spieler beschäftigen führend hoch Zu A verlieren Umzug.
Wir identifiziert drei Fehler Und vier Falsche PGNs,
welche Spieler Kampf mit Die am meisten unter alle Kombinationen.
Für eins, Schwarz Spieler sollen Refrain aus Die Blackmar-Gambit
Und Die Skandinavische Verteidigung.
Der Blackmar-Gambit nur Ergebnisse In um 29,3 % von Gewinnt
für Schwarz Schach Spieler.
Zweitens, Die Skandinavische Verteidigung nur Äquivalente In um 27,7 %
für Spieler Das Sind verwenden Die schwarzer Bauer .
Weißer Bauer Spieler allgemein haben ein Vorteil Hier.
Sie Tun Kampf mit Center Öffnungen obwohl.
Wenn Wir sehen bei Was bewegt sich Und Öffnungen Die w Schlagbauer Spieler nutzen
Wenn Sie Umzug streng nach vorne In Die Center,
Sie neigen Zu verlieren Spiele mehr oft.
Zuletzt, schwach Öffnungen Und Fehler Spieler.
Dort war A wenig Öffnungen Das Wir war fähig Zu identifizieren
Das konsequent LED Zu Fehler In beide Spieler.
Diese war verpfänden Opfer ohne Entschädigung,
Königin Sicherheit, Und Die Entwicklung von Stücke.
Während Wir sehen bei alle von Das Daten zusammen Und alle von unser Ergebnisse,
Wir war fähig Zu kommen hoch mit A Abschluss.
In Maßen- bewertet Spieler Sind am meisten präzise Und erfolgreich
Wenn Sie beschäftigen Standard Öffnungen.
Sie sollen Sei ausgebildet An Die Grundlagen von Schach Vor Lernen
Wie Zu Umzug An Zu kompliziert Öffnungen.
Manche von Die Öffnungen Das Wir empfehlen Das Anfänger Spieler Start aus mit
Sind Die London System, Und Die Giuoco-Klavier Spiel.
Bei Das Zeit, ICH würde Nur wie Zu Dank Du Leute
Und ICH Wille Sei akzeptieren beliebig Fragen Das Du haben über Die Bericht.
