Tous droite, bien après-midi, et aujourd'hui Je suis en allant à être parler
à propos le prédictif analyse de en ligne échecs résultats et succès.
Mon nom est Allison Clift et I avait le opportunité
à travail sur ce projet avec un autre un autre étudiant
dans mon entreprise analytique programme, Calbe Abbas Agaria,
cependant, il est pas avec nous ici aujourd'hui.
À commencer, nous analysé faible et modérément noté en ligne échecs joueurs.
Depuis le COVID 19 pandémie, là était un augmenter dans Internet usage
comme Bien comme avec le avancement de technologie,
personnes avoir commuté sur à jouant en ligne échecs
comme il est plus facilement disponible à utilisateurs.
Nous recherché à regarder à le efficacité de différent jeu stratégies,
spécifique mouvements, et individuel techniques, et leur impact sur potentiel victoires
ou potentiel pertes dans le jeu de échecs.
Joueur données était tiré depuis chess.com, lequel est où nous étaient capable à voir
profil de le joueur, titré joueurs, leur statistiques,
et le en ligne joueur statut.
Nous utilisé JMP et Python à être capable à complet le étude.
Nous noté le Notation de jeu portable, aussi connu comme le PGN.
Ce était utilisé à déterminer le ouvertures, erreurs, et erreurs
que étaient se produisant pendant le concours.
Nous savant que regarder à individuel mouvements sur leur propre était pas comme prédictif
comme regarder à se déplacer combinaisons comme a entier.
Il était trouvé que le prédiction de échecs était beaucoup plus précis
quand nous regardait à différent se déplacer combinaisons.
Nous étaient capable à identifier mouvements depuis modérément noté joueurs
à employer menant en haut à jeu- perdant mouvements tel comme erreurs
ou différent ouverture mouvements que dirigé à plus succès.
Le analyse objectifs à aide poitrine entraîneurs et entraîneurs dans trouver faible points
et débutant à modérément noté joueurs à aide eux augmenter leur joueur notation.
Ils volonté aussi être capable à formuler mieux stratégies
et entraînement exercices à aide ces joueurs améliorer leur compétences.
Comme I dit, le croissant popularité de virtuel échecs
vraiment encouragé nous à complet ce étude.
Nous recherché à enquêter et comprendre le différent jeu stratégies
employé par débutant et modérément noté joueurs.
Nous recherché à déterminer le optimal gagnant stratégie
pour ces joueurs à aide eux
augmenter leur notation sur le en ligne plate-forme.
Nous recherché à apprendre comment à aide ces joueurs
être capable à déterminer a spécifique stratégie à utiliser mobile avant.
À commencer avec notre méthodes, nous commencé par échantillonnage le données
nous reçu depuis chess.com.
Après nettoyage et exploitation minière le données, nous étaient capable à collecter
a aléatoire échantillon de joueurs depuis le Uni États,
le Uni Royaume, Canada, Australie, Inde, et Bangladesh.
Regarder à travers notre propre recherche, nous trouvé que ce est où échecs
était la plupart populaire dans le passé peu années.
Donc nous vraiment recherché à regarder à que données dans spécifique.
Spécifiquement, nous regardait à le données depuis Octobre 4e, 2020 à Mars 4e, 2021.
Nous a fait ce dans commande à éviter potentiel implications
depuis regarder à données que s'est produit pendant le COVID 19 pandémie
quand Internet usage était à c'est le plus haut.
Nous aussi étaient capable à faire quelques fonctionnalité génération.
Nous généré deux caractéristiques lequel autorisé pour le utilisateurs
à déterminer se déplacer combinaisons que dirigé en haut à erreurs ou erreurs.
Ici, nous créé le Erreur PGN et le Erreur PGN.
Le Erreur PGN était juste le enregistrer de mouvements que étaient fait
par a joueur menant en haut à a gaffe et échecs.
Le Erreur PGN était juste a collection de mouvements que a joueur fait
menant en haut à a erreur.
Ce est quoi autorisé nous à complet notre analyse.
Suivant, nous utilisé a Python code à fusionner, rejoindre,
et comparer tous de le données que nous collecté.
Ce données était compilé de cinq jeux par joueur
depuis à propos a 1 000 à 1 400- joueur notation.
Nous choisi 1000 jeux aléatoirement depuis ce sélection de données.
Alors que nous étaient regarder à ce données, nous recherché à faire...
Nous mesuré il et en utilisant a stockfisch profondeur de 20.
À décrire ces mesures a petit peu plus,
il était mesuré dans quoi nous appel a centipawn dans échecs.
A plus 100 centipawn signifie que là est un avantage
de un pion de le blanc joueur sur le noir joueur.
Pendant a gaffe, ce moyens que a se déplacer fait
par un joueur a coût eux a négatif 500 centipawn inconvénient.
A erreur est équivalent à a négatif 300 centipawn inconvénient.
A gaffe est normalement quoi se produit dans a jeu perdant erreur.
Vers le bas à le bas toi peut voir quelques analyse que nous mené via JMP.
Dans ce graphique droite ici, il est le haut dix
la plupart utilisé ouvertures dans erreurs.
Comme toi peut voir, le nombre un utilisé ouverture que conduit à erreurs
est le Pion de la dame Ouverture Londres système.
Deuxièmement, nous regarder à le scandinave Défense que est souvent utilisé
et ce peut être dirigé à erreurs comme Bien.
I volonté mention ces encore plus tard dans le résultats
et le conclusions de notre présentation.
À le bas toi peut juste voir deux graphiques.
Ces graphiques juste montrer le nombre de victoires que sont se produisant par niveau de joueur.
Nous peut regarder à le le plus bas- noté joueurs
en haut à le le plus haut- noté joueurs.
Ces montrer juste le moyenne nombre de pertes dans comparaison.
Sur à le droite toi peut voir le gaffe drapeau
lequel ce est juste le blanc joueur contre le noir joueur.
À le bas est le liste de fréquences que se produire
pendant ces mouvements que sont fait à le gauche.
Pour exemple, toi peut voir quand nous regarder à le Londres Système Ouverture,
il est à propos moitié et moitié pour blanc joueurs
et noir joueurs dans le victoires et perte rapport.
Cependant, quand nous regarder à le scandinave Défense, nous peut voir que le blanc joueurs
souvent faire erreurs plus souvent comparé à le noir joueurs.
Quand nous regarder à notre résultats en utilisant le Erreur PGN et le Erreur PGN
caractéristiques que nous développé, nous étaient capable à identifier a série de mouvements
que la plupart modérément joueurs employer menant en haut à a perdant se déplacer.
Nous identifié trois erreurs et quatre Erreurs PGN,
lequel joueurs lutte avec le la plupart parmi tous combinaisons.
Pour un, noir joueurs devrait s'abstenir depuis le Le Gambit de Blackmar
et le Défense scandinave.
Le Le Gambit de Blackmar seulement résultats dans à propos 29,3% de victoires
pour noir échecs joueurs.
Deuxièmement, le Défense scandinave seulement équivalents dans à propos 27,7%
pour joueurs que sont en utilisant le pion noir .
Pion blanc joueurs en général avoir un avantage ici.
Ils faire lutte avec centre ouvertures cependant.
Quand nous regarder à quoi mouvements et ouvertures le w pion blanc joueurs utiliser
quand ils se déplacer strictement avant dans le centre,
ils tendre à perdre jeux plus souvent.
Dernièrement, faible ouvertures et maladroit joueurs.
Là étaient a peu ouvertures que nous étaient capable à identifier
que de manière constante dirigé à erreurs dans les deux joueurs.
Ces étaient pion sacrifices sans compensation,
reine sécurité, et le développement de pièces.
Alors que nous regarder à tous de ce données ensemble et tous de notre résultats,
nous étaient capable à viens en haut avec a conclusion.
Modérément- noté joueurs sont la plupart précis et réussi
quand ils employer standard ouvertures.
Ils devrait être qualifié sur le fondamentaux de échecs avant apprentissage
comment à se déplacer sur à compliqué ouvertures.
Quelques de le ouvertures que nous suggérer que débutant joueurs commencer désactivé avec
sont le Londres Système, et le Jeu de piano jeu.
À ce temps, I serait juste comme à remercier toi les gars
et I volonté être acceptant n'importe lequel questions que toi avoir sur le rapport.
