NBA 리그 데이터 활용 선수 연봉 예측 모델을 위한 데이터 마이닝 기법 탐구

1. 연구 주제의 정의 및 배경

농구는 세계에서 가장 인기 있는 스포츠 중 하나로, NBA 리그는 이 스포츠의 정점에 있는 프로 리그이다. NBA의 선수들은 높은 스킬과 역량을 바탕으로 막대한 연봉을 받고 있으며, 이러한 연봉은 선수의 경기력, 포지션, 팀 기여도 등 다양한 요소에 따라 결정된다. 최근 데이터 과학과 인공지능 기술의 발전으로 인해, 이러한 복잡한 연봉 결정 요소를 분석하고 예측하는 데 큰 도움이 되는 다양한 데이터 마이닝 기법들이 등장하고 있다. 선수의 성과, 부상 이력, 경기 당 평균 득점과 어시스트 수, 팀의 성적 등 수많은 변수들이 연봉과 밀접한 관계를 가지므로, 이를 기반으로 한 예측 모델의 필요성이 커지고 있다. 데이터 마이닝 기법을 활용하면 과거의 데이터를 분석하여 패턴을 찾아내고, 이를 통해 선수 연봉을 보다 정교하게 예측할 수 있다. 이러한 예측 모델은 구단의 인사 전략, 선수 계약 협상에 있어 중요한 판단 기준이 될 수 있으며, 선수 본인에게도 자신의 가치를 이해하는 데에 도움이 된다. 따라서 NBA 리그 데이터 활용과 선수 연봉 예측 모델에 대한 연구는 스포츠 데이터 분석의 일환으로, 실용적인 의미와 함께 학…