Aplicação de técnicas de mineração de dados para a identificação de padrões em partidas de futebol

O crescimento na coleta e armazenamento de dados no futebol, impulsionado por sensores, softwares de monitoramento e plataformas analíticas, tem ampliado as possibilidades de aplicação da Ciência de Dados no esporte. Nesse contexto, a Mineração de Dados configura-se como uma abordagem promissora para explorar padrões e compreender relações entre atributos técnicos e o comportamento das equipes. Este trabalho teve como objetivo identificar padrões em partidas de futebol por meio da aplicação de algoritmos de agrupamento sobre uma base pública contendo estatísticas dos jogos. Inicialmente, foram comparadas diferentes bases de dados e selecionado um conjunto com informações de eventos de partida (gols, finalizações, posse de bola, escanteios, cruzamentos, faltas e cartões), sobre o qual se realizou um processo de extração, transformação e carga para normalização e validação da consistência dos registros. Em seguida, foram construídos vetores de desempenho em janelas temporais de partidas, combinando históricos de cinco jogos com estatísticas agregadas (médias e desvios-padrão em janelas de 3, 4 e 5 partidas), que serviram de entrada para algoritmos de agrupamento não supervisionado. Os resultados indicam que os clusters formados capturam sobretudo diferenças de estilo e intensidade entre ligas, com padrões de desempenho recente, mas exibem baixa correspondência direta com o desfecho das partidas (vitória, empate ou derrota). Assim, os achados reforçam o uso das técnicas de Mineração de Dados como ferramenta exploratória no contexto do futebol, oferecendo subsídios para estudos futuros na Ciência de Dados Esportiva.