Стоит ли надеяться на победу Новака Джоковича?

В качестве основы был использован датасет ATP Tennis Data , собранный с платформы Kaggle и охватывающий период с 2008 по 2022 год. Эти данные были самыми свежими из предложенных. Теннис тех лет имеет особую эстетику для меня, так как именно там собраны все культовые спортсмены этого вида спорта. В наборе данных представлены сведения о матчах, игроках, количестве побед, коэффициентах ставок, а также игровых характеристиках спортсменов.

Работа позволяет рассмотреть теннис как систему, в которой спортивные достижения, стабильность формы и вероятностные модели тесно переплетаются. Центральной фигурой исследования стал Новак Джокович — один из самых доминирующих игроков современного тенниса. Мне было интересно проследить, как менялось количество его побед со временем, какие игроки составляли ему конкуренцию, а также проверить, насколько рациональной могла бы быть стратегия ставок, основанная на его стабильных результатах.

1. Горизонтальная столбчатая диаграмма
2. Линейный график с заливкой
3. Линейный график временного ряда с логарифмической шкалой
4. Точечная диаграмма
5. Круговая диаграмма

Обложка и фото по теме сгенерированы через recraft.ai

Работая над визуальным стилем проекта, я хотела передать ощущение спортивной динамики и эстетики тенниса. Основой палитры стали приглушённые оттенки, которые ассоциируются с кортами, теннисными мячами и визуальной эстетикой спортивной статистики. Чтобы собрать нужную цветовую палитру я использовала Adobe Color. Эти цвета используются в графиках и общем визуальном решении проекта.

В набор вошли эти цвета: #E7E5D7 #65AAC2 #ADBA5E #869A69 #000000

Использованные статистические методы

В ходе анализа данных матчей ATP-тура за период с 2008 по 2022 год были применены методы описательной статистики, анализа временных рядов, сравнительного анализа и имитационного моделирования:

• Описательная статистика (частотный анализ)

Использовалась для подсчёта количества побед отдельных теннисистов за рассматриваемый период. Это позволило выявить наиболее успешных игроков по суммарному числу выигранных матчей и определить лидеров тура.

• Ранжирование и сравнительный анализ

Применялся для формирования топ-15 теннисистов по числу побед. Сравнение абсолютных значений позволило оценить разрыв между лидерами и основной группой игроков.

• Анализ временных рядов

Использовался для изучения динамики побед Новака Джоковича по сезонам. Группировка данных по годам позволила выявить периоды пиковых результатов, спады и общую стабильность выступлений на протяжении карьеры.

• Анализ трендов и сезонной вариативности

Визуализация годовой динамики побед позволила оценить изменчивость результатов по сезонам и выявить годы с аномально высокой или низкой результативностью.

• Имитационное моделирование стратегии ставок

Применялся для оценки гипотетической стратегии ставок на победы Новака Джоковича с использованием средних коэффициентов букмекеров. Модель учитывала последовательность матчей, перезапуск стратегии после поражений и динамику размера банка во времени.

• Анализ накопленных величин

Использовался для сопоставления роста условного банка и суммарных вложенных средств. Это позволило оценить потенциальную прибыльность стратегии и риск накопления капитала при длительных победных сериях.

• Логарифмическое масштабирование

Применялось для визуализации динамики банка и вложений, что позволило корректно сравнивать значения, отличающиеся на порядки, и избежать визуального искажения данных.

• Сравнительный анализ физических характеристик

Использовался для изучения физического профиля соперников, обыгрывавших Новака Джоковича. Анализ распределения роста и веса в сочетании с игровой рукой позволил выявить возможные паттерны среди игроков, представлявших наибольшую сложность.

• Анализ распределений категориальных данных

Применялся для оценки доли побед Новака Джоковича на различных типах покрытий (Hard, Clay, Grass). Это позволило количественно сравнить его успешность в разных игровых условиях.

• Структурный анализ специализации

Распределение побед по типу покрытия использовалось для выявления предпочтительной игровой среды и оценки универсальности игрока на разных кортах.

График 1

Первый график посвящён сравнению теннисистов с наибольшим количеством побед за период с 2008 по 2022 год . Диаграмма показывает разрыв между лидерами тура и остальными игроками. Визуализация помогает оценить масштаб доминирования отдельных спортсменов и увидеть, насколько стабильно они удерживали высокие позиции на протяжении многих сезонов. Исходя из данных, меня заинтересовал игрок первой строки Новак Джокович, так как у него самый сильный показатель из всех. Его карьера стала главным фактором в моем интересе к данному виду спорта, поэтому далее более детально рассмотрим его спортивные достижения.

График 2

Во второй визуализации я сосредоточилась на динамике побед Новака Джоковича. График отражает изменение количества выигранных матчей по годам и показывает, что успех игрока не является равномерным, а формируется волнообразно — с периодами подъёма и относительного спада. Тем не менее общий тренд остаётся восходящим, что подчёркивает исключительную устойчивость его карьеры.

График 3

Третий график моделирует гипотетическую ситуацию: что произошло бы, если бы ставки всегда делались на победу Джоковича. Здесь используется логарифмическая шкала, так как значения банка могут расти экспоненциально. Визуализация показывает чередование резких скачков и затяжных периодов стагнации, подчёркивая, что даже стратегия, основанная на сильном фаворите, остаётся зависимой от серий побед и поражений, а не гарантирует стабильный рост.

График 4

Заключительный график посвящён анализу характеристик игроков, которым удавалось обыгрывать Новака Джоковича. На нём сопоставляются различные параметры матчей и соперников, что позволяет предположить, какие факторы могут играть ключевую роль в победе над одним из сильнейших теннисистов в истории. Анализ смещает фокус с абсолютных результатов на условия и контекст отдельных матчей.