El tenis ha evolucionado hasta convertirse en un deporte impulsado tanto por la preparación física como por los conocimientos basados en datos. Más allá de porcentajes de saque y cantidades de winners, el análisis de datos permite descubrir qué hace realmente exitosos a los jugadores. Con R es posible transformar datos crudos de partidos en visualizaciones potentes y modelos predictivos que ayudan a optimizar la táctica y el rendimiento.
Crear un conjunto de datos simulado es un buen punto de partida para aprender. Podemos generar estadísticas de partido que incluyan aces, dobles faltas, winners, errores no forzados, porcentaje de primer saque y duración del partido, y luego resumir y limpiar la información con paquetes como dplyr y visualizar con ggplot2. A partir de esos datos se construyen métricas personalizadas que facilitan la interpretación.
Una métrica sencilla y útil es el Indice Ofensivo que combina acciones positivas y negativas con la fórmula (aces + winners) menos (double_faults + unforced_errors). Este índice ayuda a comparar la eficiencia ofensiva de cada jugador y a identificar quiénes equilibran consistencia y agresividad en sus estrategias de juego.
Para visualizar rendimiento se puede comparar el porcentaje de primer saque frente al Indice Ofensivo en un diagrama de dispersión. Esta representación destaca a los jugadores bien equilibrados frente a los que sacrifican consistencia por potencia. Las herramientas de visualización permiten filtrar por jugador, por torneo o por superficie y revelar patrones que no son evidentes en las estadísticas crudas.
También es posible explorar relaciones entre variables usando modelos estadísticos. Por ejemplo, un modelo de regresión lineal que relacione errores no forzados con la duración del partido puede mostrar si más errores conllevan partidos más largos o más cortos. Este tipo de análisis apoya decisiones tácticas y la planificación del entrenamiento.
En resumen, el análisis de datos de tenis ofrece múltiples oportunidades: servir como base para métricas personalizadas, generar visualizaciones descriptivas y construir modelos predictivos que mejoren la toma de decisiones. Y esto es solo la puerta de entrada a análisis más avanzados que integren aprendizaje automático y despliegues en producción.
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