Ok, aqui vai a minha partilha sobre a análise de novos talentos no tênis juvenil. Foi uma jornada bem interessante e vou tentar passar tudo da forma mais clara possível.
Primeiro de tudo, a ideia surgiu numa conversa com um amigo que é treinador de tênis. Ele tava frustrado porque não conseguia identificar os jogadores mais promissores logo de cara. Muita intuição, pouco dado concreto. Aí pensei, “dá pra usar análise de dados nisso!”.
O pontapé inicial: coletando os dados
A parte mais chata, confesso! Passei um tempão vasculhando sites de federações, resultados de torneios juvenis, perfis de jogadores nas redes sociais… Um caos! Mas fui organizando tudo numa planilha: nome do jogador, ranking, resultados dos últimos torneios, idade, altura, estilo de jogo (se dava pra identificar pelo vídeo), e por aí vai.
- Peguei dados dos últimos dois anos, focando em torneios regionais e nacionais.
- Tentei incluir o máximo de informação possível, mesmo que fosse qualitativa (ex: “forehand agressivo”, “bom saque”).
Limpando e organizando a bagunça
Com a planilha cheia, veio a hora de dar um jeito naquilo. Tinha dado faltando, erros de digitação, informações inconsistentes… Gastei um tempão limpando tudo e padronizando os dados. Foi um trabalho de paciência, mas crucial para garantir que as análises fizessem sentido.
A brincadeira começa: as primeiras análises
Usei um software de análise estatística (nada muito sofisticado, um que eu já conhecia) pra começar a explorar os dados. A ideia era identificar padrões e correlações que pudessem indicar o potencial de um jogador.
Algumas coisas que eu investiguei:
- Relação entre ranking e resultados em torneios específicos.
- Impacto da idade e altura no desempenho.
- Quais estilos de jogo eram mais prevalentes entre os melhores colocados.
Descobrindo algumas coisas interessantes
Pra minha surpresa, algumas coisas que eu achava que eram importantes, não eram tanto assim. Por exemplo, a altura parecia ter menos impacto do que eu imaginava (pelo menos nessa faixa etária). Já a consistência nos resultados dos torneios se mostrou um ótimo indicador de potencial.
Criando um “score” de potencial
Com base nas análises, criei um “score” que combinava diferentes fatores (ranking, resultados, consistência, etc.) pra tentar prever o potencial de cada jogador. Não era uma ciência exata, claro, mas dava uma ideia de quem eram os mais promissores.
Validando com o “mundo real”
Aí veio a parte mais legal: mostrei os resultados pro meu amigo treinador. Ele comparou o “score” com a percepção dele sobre os jogadores e ficou impressionado com a precisão. Claro que teve alguns casos em que a análise não bateu com a realidade, mas no geral, funcionou bem.
O que aprendi com isso?
Essa experiência me mostrou o poder da análise de dados pra tomar decisões mais informadas, mesmo em áreas que parecem depender muito da intuição. Não substitui o olhar experiente de um treinador, mas pode ser uma ferramenta muito útil pra identificar talentos e otimizar o processo de seleção.
Próximos passos
Ainda tem muita coisa pra explorar! Quero refinar o “score” de potencial, incluir mais dados (como estatísticas de jogo mais detalhadas) e até usar técnicas de machine learning pra tentar prever o desempenho futuro dos jogadores. A jornada continua!
E é isso! Espero que essa partilha tenha sido útil ou interessante pra alguém. Se tiverem alguma pergunta ou sugestão, fiquem à vontade pra comentar!