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Bisnode entwickelt Algorithmus Predictive Analytics berechnet potenzielle WM-Sieger

Autor / Redakteur: Martin Hensel / Nico Litzel

Am 14. Juni startet die Fußball-Weltmeisterschaft in Russland. Schon jetzt werden die Chancen der Teilnehmer heiß diskutiert. Die Analytics-Experten von Bisnode gehen das Thema fundierter an und lassen dazu einen eigenen Algorithmus auf historische Daten los.

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Bisnode D & B Deutschland GmbH
TIBCO Software GmbH
Confluent Germany GmbH
Fivetran Data Pipeline Limited
Bisnode hat die Chancen der WM-Teilnehmer mit analytischen Verfahren ermittelt.
Bisnode hat die Chancen der WM-Teilnehmer mit analytischen Verfahren ermittelt.
(Bild: Screenshot / Bisnode)

Das Analytics-Team von Bisnode hat sich in den vergangenen Monaten intensiv mit der Frage beschäftigt, ob Data Science und Machine Learning den Gewinner des größten Fußballturniers der Welt vorhersagen können. Um dies zu beantworten, entwickelten die Experten einen eigenen Algorithmus. Er nutzt historische Daten aller Nationalmannschaftsspiele aus den vergangenen vier Jahren, um die Ergebnisse aller künftigen Begegnungen der Teams zu prognostizieren.

„Unser primäres Ziel war die Entwicklung eines Modells, das die Wahrscheinlichkeiten eines Sieges, einer Niederlage oder eines Unentschiedens sowie die Tordifferenz einer möglichen Konstellation anhand der Charakteristika der beiden Nationalteams ermittelt“, erklärt Gauthier Doquire, leitender Data Scientist von Bisnode. „Darüber hinaus wollten wir den wahrscheinlichsten Verlauf des Wettbewerbs und zusätzliche statistische Auffälligkeiten durch umfangreiche Simulationen vorhersagen“, ergänzt er.

Umfangreiche Simulationen

Zunächst basierte das Analysemodell auf Informationen zum Turnier, den Austragungsorten, dem Score und Ranking der Teams und weiteren Indikatoren. Bisnode überführte dann die so gewonnenen Erkenntnisse in ein fortgeschrittenes Machine-Learning-Modell, das anhand von Extreme Gradient Boosting die möglichen Ergebnisse für die Partien kalkulierte.

„Indem wir Millionen Simulationen generiert haben, konnten wir Wahrscheinlichkeiten für jedes teilnehmende Team in jedem Stadium des Wettbewerbs erhalten. Unser Ansatz liefert auf diese Weise nicht nur die Wahrscheinlichkeit eine bestimmte Runde zu erreichen, sondern auch das wahrscheinlichste Szenario und die Gesamtwahrscheinlichkeit einer Mannschaft den Pokal zu holen“, verdeutlicht Goran Loncar, Director Group Analytics von Bisnode.

Alle Vorhersagen sind auf der Website der Analytics-Spezialisten vollständig einsehbar.

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