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   <dc:title>Aplicación Web para el análisis estadístico de los partidos de la NBA- Dunkvision</dc:title>
   <dc:creator>Pichaco Panal, Guillermo</dc:creator>
   <dc:contributor>Guzmán-de-los-Riscos, Eduardo Francisco</dc:contributor>
   <dc:subject>Informática - Trabajos Fin de Grado</dc:subject>
   <dc:subject>Grado en Ingeniería del Software - Trabajos Fin de Grado</dc:subject>
   <dcterms: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.&#xd;
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.&#xd;
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.&#xd;
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.</dcterms:abstract>
   <dcterms:dateAccepted>2025-11-20T11:45:37Z</dcterms:dateAccepted>
   <dcterms:available>2025-11-20T11:45:37Z</dcterms:available>
   <dcterms:created>2025-11-20T11:45:37Z</dcterms:created>
   <dcterms:issued>2025-06</dcterms:issued>
   <dc:type>bachelor thesis</dc:type>
   <dc:identifier>https://hdl.handle.net/10630/40846</dc:identifier>
   <dc:language>spa</dc:language>
   <dc:rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</dc:rights>
   <dc:rights>open access</dc:rights>
   <dc:rights>Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional</dc:rights>
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