스포츠 관련 데이터를 오렌지 데이터 마이닝 소프트웨어로 처리하는 방법을 기초부터 상급 기술까지 자세히 설명한다. 오렌지 데이터 마이닝은 복잡한 코딩 대신 위젯이라는 컴포넌트 기반 GUI(Graphic User Interface)를 제공하고 있기 때문에 코딩에 어려움을 느끼거나 처음 데이터 마이닝을 도전하는 사람들에게 유용한 프로그램이다. 특히 스포츠 관련 데이터를 이용한 분석을 원하는 사용자에게 유익한 정보를 제공하고 있어, 체육, 스포츠 산업 관련 업종에 관심이 있는 분들에게 큰 도움이 되리라 확신한다.

1장 소프트웨어 소개 및 기능 설
Python 라이브러리
Orange 설치하기
메뉴와 작업창 살펴보기
GUI 알아보기
위젯 기능 알아보기
간단한 예제로 Work-Flow 완성해 보기
간단한 예제로 기계학습 경험해 보기
2장 Text Mining과 감정 분석
NY Times open API key 얻기
Text 수집
Data 전처리의 실행
글로벌 Map 활용
감정 분석
The Guardian open API key 얻기
Data 수집
Data 전처리
감정 분석
Pubmed Text Mining
Wikipedia Text Mining
3장 Data 전환과 시각화
Data 수집
Data 확인 및 전처리
승률 확인하기
Data 시각화
4장 이미지 분석
Data 수집 및 선별 작업
Image Import
Image Embedding
Model 학습시키기
Label이 있는 Image 테스트
Label이 없는 Image 테스트
5장 상관 분석
Data 전처리 및 Data 전환
Data 시각화
다른 변인으로 분석해 보기
강력한 공격력 변인, OPS 변인 만들기
수비력과 승패 관계
실책과 승패 관계
방어율과 승패 관계
6-1장 승부 예측 모델의 기계학습
Data 수집 및 사전 전처리
Data 전처리
Machine Learning 전 전처리
Sampling 하기
Machine Learning Model 연결
학습과 모의 테스트하기
예측에 중요한 변인 알아보기
실제 테스트 전 전처리
테스트하기
6-2장 국가별 A매치 승률
국가별 Data 만들기
Index