Aplicación Web para el análisis estadístico de los partidos de la NBA- Dunkvision

Abstract

Este Trabajo de Fin de Grado presenta el desarrollo de una aplicación web orientada al análisis estadístico y la predicción de resultados en partidos de la NBA. El sistema permite consultar estadísticas detalladas de jugadores y equipos a lo largo de distintas temporadas, así como simular enfrentamientos entre franquicias mediante un modelo probabilístico que se alimenta de datos históricos. La aplicación se estructura en una arquitectura cliente-servidor, con un backend desarrollado en Python (Flask), una base de datos relacional MySQL, y un frontend implementado en React y TailwindCSS. Se ha adoptado una metodología de desarrollo ágil, aplicando iteraciones basadas en objetivos por sprint, lo que ha permitido una validación progresiva de cada módulo. Una de las funcionalidades destacadas del sistema es la capacidad de introducir condiciones personalizadas, como lesiones ficticias o fichajes hipotéticos. Estas simulaciones permiten analizar escenarios hipotéticos y evaluar su impacto en el resultado de un partido. Para ello, se utiliza un modelo de predicción basado en técnicas de aprendizaje automático, entrenado con diferencias estadísticas de equipos y promedios ponderados de jugadores, que estima la probabilidad de victoria de cada franquicia en función de los datos actuales o ajustados. Los administradores pueden gestionar lesiones manualmente y validar sugerencias del sistema basadas en patrones anómalos. A pesar de las limitaciones encontradas para su despliegue gratuito, se ha verificado que la aplicación es completamente funcional en un entorno local y podría ser publicada mediante servicios de hosting de pago. El sistema resulta útil tanto para usuarios con fines analíticos como para aquellos interesados en la simulación o el estudio del rendimiento deportivo.