在线国际象棋结果和成功的预测分析 (2022-US-EPO-1169)Ally Cliftt，俄克拉荷马州立大学学生，俄克拉荷马州立大学
Kalbe Abbas Agharia，俄克拉荷马州立大学学生
随着 COVID-19 大流行期间互联网使用量的增加，在线国际象棋也越来越受欢迎也就不足为奇了。 在这项研究中，我们调查和分析了低到中等评分的在线棋手及其参与的游戏。 我们使用了 Chess.com 的数据集，其中向我们提供了与个人玩家、俱乐部、锦标赛、团队、国家、每日谜题、彩带和排行榜有关的数据。 我们使用 JMP 和 Python 来完成我们的分析。 从 2020 年 10 月 4 日到 2021 年 3 月 4 日，我们随机抽取了低到中等评分的玩家样本。 我们注意到每个玩家完成的便携式游戏符号和特定动作。 当初学者级棋手不断使用某些动作时，他们更有可能看到一致的胜利，从而将他们的状态从初学者提升到中等棋手。 当单独观察这些动作时，不清楚对成功的影响，但是当进一步检查动作组合时，成功的预测要准确得多。 我们的分析结果使我们能够确定大多数中等评分玩家采用的一系列动作，导致输掉比赛。 随着数据收集期间发生 COVID-19 大流行，数据可能会出现偏差。 大流行等外部环境因素可能导致结果和调查结果不准确。 这项研究和分析旨在帮助国际象棋教练员和教练员更好地制定策略和训练练习，以帮助初学者到中等评分的棋手提高他们的技能。
数据探索统计和建模
