全て 右、 良い 午後、 そして 今日 私は 行く に なれ 話している
について の 予測 分析 の オンライン チェス 結果 そして 成功。
私の 名前 は アリソン クリフト そして I 持っていた の 機会
に 仕事 の上 これ プロジェクト と 別の 別の 学生
で 私の 仕事 分析 プログラム、 カルベ アッバス アガリア、
しかし、 彼 は ない と 私たち ここ 今日。
に 始める、 私たちは 分析 低い そして 適度に 評価 オンライン チェス プレイヤー。
以来 の COVID-19（新型コロナウイルス感染症 パンデミック、 そこには だった 1 増加 で インターネット 使用法
として 良い として と の アドバンス の テクノロジー、
人々 持っている 切り替えました 以上 に 再生中 オンライン チェス
として それ は もっと すぐに 利用可能 に ユーザー。
私たちは 指名手配 に 見て で の 効果 の 違う ゲーム 戦略、
特定の 動く、 そして 個人 技術、 そして 彼らの インパクト の上 潜在的 勝利
または 潜在的 損失 で の ゲーム の チェス。
プレーヤー データ だった 引っ張った から chess.com、 どれの は どこ 私たちは だった できる に ビュー
プロフィール の の プレーヤー、 タイトル 選手、 彼らの 統計、
そして の オンライン ゲーマー 状態。
私たちは 利用 JMP そして Python に なれ できる に 完了 の 勉強。
私たちは 了解しました の ポータブルゲーム記譜法、 また 知られている として の PGN。
これ だった 使用済み に 決定する の 求人情報、 失敗、 そして 間違い
それ だった 発生 その間 の 競争。
私たちは 学んだ それ 探しています で 個人 移動 の上 彼らの 自分の だった ない として 予測
として 探しています で 動く 組み合わせ として a 全体。
それ だった 見つかった それ の 予測 の チェス だった 多くの もっと 正確な
いつ 私たちは 見た で 違う 動く 組み合わせ。
私たちは だった できる に 識別する 移動 から 適度に 評価 プレイヤー
に 雇用する リード 上 に ゲーム- 負け 移動 そのような として 失敗
または 違う オープン 移動 それ 導かれた に もっと 成功。
の 分析 目的 に ヘルプ 胸 トレーナー そして コーチ で 発見 弱い ポイント
そして 初心者 に 適度に 評価 プレイヤー に ヘルプ 彼ら 増加 彼らの プレーヤー 評価。
彼らは 意思 また なれ できる に 策定する より良い 戦略
そして トレーニング 演習 に ヘルプ これら プレイヤー 改善する 彼らの スキル。
のように I 言った、 の 増加 人気 の バーチャル チェス
本当に 勧められた 私たち に 完了 これ 勉強。
私たちは 指名手配 に 調査する そして 理解する の 異なる ゲーム 戦略
雇用された による 初心者 そして 適度に 評価 プレイヤー。
私たちは 指名手配 に 決定する の 最適 勝利 戦略
のために これら プレイヤー に ヘルプ 彼ら
増加 彼らの 評価 の上 の オンライン プラットフォーム。
私たちは 指名手配 に 学ぶ どうやって に ヘルプ これら プレイヤー
なれ できる に 決定する a 特定の 戦略 に 利用する 引っ越し フォワード。
に 始める と 私たちの 方法、 私たちは 開始 による サンプリング の データ
私たちは 受け取った から chess.com
後 クリーニング そして 鉱業 の データ、 私たちは だった できる に 集める
a ランダム サンプル の プレイヤー から の ユナイテッド 州、
の ユナイテッド 王国、 カナダ、 オーストラリア、 インド、 そして バングラデシュ。
探しています を通して 私たちの 自分の 研究、 私たちは 見つかった それ これ は どこ チェス
だった ほとんど 人気のある で の 過去 少し 年。
だから私たちは 本当に 指名手配 に 見て で それ データ で 特定の。
具体的には、 私たちは 見た で の データ から 10月 4日、 2020 に 行進 4日、 2021年。
私たちは した これ で 注文 に 避ける 潜在的 影響
から 探しています で データ それ 発生した その間 の COVID-19（新型コロナウイルス感染症 パンデミック
いつ インターネット 使用法 だった で その 最高。
私たちは また だった できる に する いくつかの 特徴 世代。
私たちは 生成された 二 特徴 どれの 許可された のために の ユーザー
に 決定する 動く 組み合わせ それ 導かれた 上 に 失敗 または 間違い。
ここ、 私たちは 作成済み の 失敗 PGN そして の PGNに誤りがあります。
の 失敗 PGN だった ただ の 記録 の 移動 それ だった 作った
による a プレーヤー リード 上 に a 失態 そして チェス。
の 誤ったPGN だった ただ a コレクション の 移動 それ a プレーヤー 作った
リード 上 に a 間違い。
これ は 何 許可された 私たち に 完了 私たちの 分析。
次、 私たちは 利用 a Python コード に マージ、 参加する、
そして 比較する 全て の の データ それ 私たちは 収集しました。
これ データ だった コンパイル済み の 五 ゲーム 1回あたり プレーヤー
から について a 1,000 に 1,400- プレーヤー 評価。
私たちは 選択済み 1000 ゲーム ランダムに から これ 選択 の データ。
その間 私たちは だった 探しています で これ データ、 私たちは 指名手配 に する...
私たちは 測定済み それ そして 使用 a 干し魚 深さ の 20.
に 説明する これら 対策 a 少し 少し もっと、
それ だった 測定済み で 何 私たちは 電話 a センチポーン で チェス。
A プラス 100 センチポーン 意味する それ そこには は 1 アドバンテージ
の 1つ ポーン の の 白 プレーヤー 以上 の 黒 プレーヤー。
その間 a 失態、 これ 手段 それ a 動く 作った
による 1つ プレーヤー もっている 料金 彼ら a ネガティブ 500 センチポーン 不利な点。
A 間違い は 同等 に a ネガティブ 300 センチポーン 不利な点。
A 失態 は 通常 何 発生する で a ゲーム 負け 間違い。
下 に の 底 あなた できる 見る いくつかの 分析 それ 私たちは 実施した 経由 JMP。
で これ グラフ 右 ここ、 それ は の トップ 10
ほとんど 使用済み 求人情報 で 失態。
として あなた できる 見る、 の 番号 1つ 使用済み オープン それ リード に 失敗
は の クイーンズポーン オープニング ロンドン システム。
第二に、 私たちは 見て で の スカンジナビア 防衛 それ は しばしば 使用済み
そして これ できる なれ 導かれた に 失敗 として 良い。
I 意思 言及 これら また 後で で の 結果
そして の 結論 の 私たちの プレゼンテーション。
で の 底 あなた できる ただ 見る 二 グラフ。
これら グラフ ただ 見せる の 番号 の 勝利 それ は 発生 1回あたり レベル の プレーヤー。
私たちは できる 見て で の 最低- 評価 プレイヤー
上 に の 最高- 評価 プレイヤー。
これら 見せる ただ の 平均 番号 の 損失 で 比較。
以上 に の 右 あなた できる 見る の 失態 フラグ
どれの これ は ただ の 白 プレーヤー 対 の 黒 プレーヤー。
で の 底 は の リスト の 周波数 それ 起こる
その間 これら 移動 それ は 作った に の 左。
のために 例、 あなた できる 見る いつ 私たちは 見て で の ロンドン システム オープニング、
それ は について 半分 そして 半分 のために 白 プレイヤー
そして 黒 プレイヤー で の 勝利 そして 損失 比率。
しかし、 いつ 私たちは 見て で の スカンジナビア 防衛、 私たちは できる 見る それ の 白 プレイヤー
頻繁 作る 失敗 もっと 頻繁 比較 に の 黒 プレイヤー。
いつ 私たちは 見て で 私たちの 結果 使用 の 失敗 PGN そして の 誤ったPGN
特徴 それ 私たちは 発展した、 私たちは だった できる に 識別する a シリーズ の 移動
それ ほとんど 適度に プレイヤー 雇用する リード 上 に a 負け 動く。
私たちは 特定した 三つ 失敗 そして 4 PGN の間違い、
どれの プレイヤー 闘争 と の ほとんど の間で 全て 組み合わせ。
のために 1つ、 黒 プレイヤー すべき 控える から の ブラックマー・ギャンビット
そして の スカンジナビア防衛。
の ブラックマー・ギャンビット のみ 結果 で について 29.3% の 勝利
のために 黒 チェス プレイヤー。
第二に、 の スカンジナビア防衛 のみ 同等のもの で について 27.7%
のために プレイヤー それ は 使用 の ブラックポーン .
白のポーン プレイヤー 一般的に 持っている 1 アドバンテージ ここ。
彼らは する 闘争 と 中心 求人情報 けれど。
いつ 私たちは 見て で 何 移動 そして 求人情報 の w ホワイトポーン プレイヤー 利用する
いつ 彼らは 動く 厳密に フォワード で の 中心、
彼らは 傾向がある に 失う ゲーム もっと 頻繁。
最後に、 弱い 求人情報 そして 失敗 プレイヤー。
そこには だった a 少し 求人情報 それ 私たちは だった できる に 識別する
それ 一貫して 導かれた に 失敗 で 両方 プレイヤー。
これら だった ポーン 犠牲 それなし 補償、
女王 安全性、 そして の 発達 の ピース。
その間 私たちは 見て で 全て の これ データ 一緒に そして 全て の 私たちの 結果、
私たちは だった できる に 来る 上 と a 結論。
適度に 評価 プレイヤー は ほとんど 正確な そして 成功
いつ 彼らは 雇用する 標準 求人情報。
彼らは すべき なれ 訓練済み の上 の 基礎 の チェス 前に 学ぶ
どうやって に 動く の上 に 複雑 求人情報。
いくつかの の の 求人情報 それ 私たちは 提案する それ 初心者 プレイヤー 始める オフ と
は の ロンドン システム、 そして の ピアノゲーム ゲーム。
で これ 時間、 I だろう ただ のように に 感謝 あなた みんな
そして I 意思 なれ 受け入れる どれでも 質問 それ あなた 持っている 以上 の 報告。
