Alle Rechts, Gut Nachmittag, Und Heute Ich bin gehen Zu Sei reden
um Die Vorhersage Analyse von online Schach Ergebnisse Und Erfolg.
Mein Name Ist Allison Klippe Und I hatte Die Gelegenheit
Zu arbeiten An Das Projekt mit ein anderer ein anderer Student
In Mein Geschäft Analysen Programm, Calbe Abbas Agaria,
Jedoch, Er Ist nicht mit uns Hier Heute.
Zu beginnen, Wir analysiert niedrig Und mäßig- 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 umgeschaltet über Zu spielen online Schach
als Es Ist mehr leicht verfügbar Zu Nutzer.
Wir gesucht Zu sehen bei Die Wirksamkeit von anders Spiel Strategien
spezifisch Bewegungen Und Person Techniken, Und ihre Auswirkungen An Potenzial Siege
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 Studie.
Wir zur Kenntnis genommen Die Tragbare Spielnotation, Auch bekannt als Die PGN.
Das War gebraucht Zu bestimmen Die Öffnungen, Fehler, Und Fehler
Das war stattfinden während Die Wettbewerb.
Wir gelernt Das Suche bei Person Züge An ihre eigen War nicht als Vorhersage
als Suche bei bewegen Kombinationen als a ganz.
Es War gefunden Das Die Vorhersage von Schach War viel mehr genau
Wann Wir sah bei anders bewegen Kombinationen.
Wir war fähig Zu identifizieren Züge aus mäßig- bewertet Spieler
Zu beschäftigen führend hoch Zu Spiel- verlieren Züge solch als Fehler
oder anders Öffnung Züge Das geführt Zu mehr Erfolg.
Der Analyse Ziele Zu helfen Brust Trainer Und Trainer In Finden schwach Punkte
Und Anfänger Zu mäßig- bewertet Spieler Zu helfen ihnen Zunahme ihre Spieler Bewertung.
Sie Wille Auch Sei fähig Zu formulieren besser Strategien
Und Ausbildung Übungen Zu helfen diese Spieler verbessern ihre Fähigkeiten.
Wie I sagte, Die zunehmend Popularität von virtuell Schach
Wirklich ermutigt uns Zu vollständig Das Studie.
Wir gesucht Zu untersuchen Und verstehen Die unterschiedlich Spiel Strategien
beschäftigt von Anfänger Und mäßig- bewertet Spieler.
Wir gesucht Zu bestimmen Die optimal gewinnen Strategie
für diese Spieler Zu helfen ihnen
Zunahme ihre Bewertung An Die online Plattform.
Wir gesucht Zu lernen Wie Zu helfen diese Spieler
Sei fähig Zu bestimmen a spezifisch Strategie Zu nutzen Bewegung nach vorne.
Zu beginnen mit unser Methoden, Wir begann von Probenahme Die Daten
Wir erhalten aus chess.com.
Nach Reinigung Und Bergbau Die Daten, Wir war fähig Zu sammeln
a zufällig Probe von Spieler aus Die Vereinigt Staaten
Die Vereinigt Königreich, Kanada, Australien, Indien, Und Bangladesch.
Suche durch unser eigen Forschung, Wir gefunden Das Das Ist Wo Schach
War am meisten beliebt In Die Vergangenheit wenige 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 Suche bei Daten Das geschah während Die COVID 19 Pandemie
Wann Internet Verwendung War bei es ist höchste.
Wir Auch war fähig Zu Tun manche Besonderheit Generation.
Wir generiert zwei Merkmale welche erlaubt für Die Nutzer
Zu bestimmen bewegen Kombinationen Das geführt hoch Zu Fehler oder Fehler.
Hier, Wir erstellt Die Fehler PGN Und Die Fehler PGN.
Der Fehler PGN War Nur Die aufzeichnen von Züge Das war gemacht
von a Spieler führend hoch Zu a Fehler Und Schach.
Der Fehler PGN War Nur a Sammlung von Züge 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 kompiliert von fünf Spiele pro Spieler
aus um a 1.000 Zu 1.400- Spieler Bewertung.
Wir ausgewählt 1000 Spiele zufällig aus Das Auswahl von Daten.
Während Wir war Suche bei Das Daten, Wir gesucht Zu Tun...
Wir gemessen Es Und Verwendung a Stockfisch Tiefe von 20.
Zu beschreiben diese Maßnahmen a wenig bisschen mehr,
Es War gemessen In Was Wir Anruf a Tausendfüßler In Schach.
A Plus 100 Tausendfüßler bedeutet Das Dort Ist ein Vorteil
von eins Bauer von Die Weiß Spieler über Die Schwarz Spieler.
Während a Fehler Das bedeutet Das a bewegen gemacht
von eins Spieler hat kosten ihnen a Negativ 500 Tausendfüßler Nachteil.
A Fehler Ist Äquivalent Zu a Negativ 300 Tausendfüßler Nachteil.
A Fehler Ist normalerweise Was findet statt In a Spiel verlieren Fehler.
Runter Zu Die unten 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 Damenbauer Öffnung London System.
Zweitens, Wir sehen bei Die skandinavisch Verteidigung Das Ist häufig gebraucht
Und Das dürfen Sei geführt Zu Fehler als Also.
I Wille erwähnen diese wieder später In Die Ergebnisse
Und Die Schlussfolgerungen von unser Präsentation.
Bei Die unten Du dürfen Nur sehen zwei Grafiken.
Diese Diagramme Nur zeigen Die Nummer von Siege Das Sind stattfinden pro Ebene von Spieler.
Wir dürfen sehen bei Die am niedrigsten 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 Fehler Flagge
welche Das Ist Nur Die Weiß Spieler gegen Die Schwarz Spieler.
Bei Die unten Ist Die Liste von Frequenzen Das geschehen
während diese Züge Das Sind gemacht Zu Die links.
Für Beispiel, Du dürfen sehen Wann Wir sehen bei Die London System Öffnung,
Es Ist um Hälfte Und Hälfte für Weiß Spieler
Und Schwarz Spieler In Die Siege Und Verlust Verhältnis.
Jedoch, Wann Wir sehen bei Die skandinavisch Verteidigung, Wir dürfen sehen Das Die Weiß Spieler
oft machen Fehler mehr oft verglichen Zu Die Schwarz Spieler.
Wann Wir sehen bei unser Ergebnisse Verwendung Die Fehler PGN Und Die Fehler PGN
Merkmale Das Wir entwickelt, Wir war fähig Zu identifizieren a Serie von Züge
Das am meisten mäßig Spieler beschäftigen führend hoch Zu a verlieren bewegen.
Wir identifiziert drei Fehler Und vier Fehler 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 Siege
für Schwarz Schach Spieler.
Zweitens, Die Skandinavische Verteidigung nur Äquivalente In um 27,7 %
für Spieler Das Sind Verwendung Die schwarzer Bauer .
Weißer Bauer Spieler allgemein haben ein Vorteil Hier.
Sie Tun Kampf mit Center Öffnungen obwohl.
Wann Wir sehen bei Was Züge Und Öffnungen Die w weißer Bauer Spieler nutzen
Wann Sie bewegen streng nach vorne In Die Center,
Sie neigen Zu verlieren Spiele mehr oft.
Schließlich, schwach Öffnungen Und Fehler Spieler.
Dort war a wenige Öffnungen Das Wir war fähig Zu identifizieren
Das konsequent geführt Zu Fehler In beide Spieler.
Diese war Bauer 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.
Mäßig- bewertet Spieler Sind am meisten genau Und erfolgreich
Wann Sie beschäftigen Standard Öffnungen.
Sie sollen Sei ausgebildet An Die Grundlagen von Schach vor Lernen
Wie Zu bewegen An Zu kompliziert Öffnungen.
Manche von Die Öffnungen Das Wir vorschlagen Das Anfänger Spieler Start aus mit
Sind Die London System, Und Die Klavierspiel Spiel.
Bei Das Zeit, I würde Nur wie Zu Dank Du Jungs
Und I Wille Sei akzeptieren beliebig Fragen Das Du haben über Die Bericht.
