AJEDREZ ANALIZADO: PREDICCIÓN DE RESULTADOS Y VISUALIZACIÓN DE PARTIDAS USANDO POWER BI Y REDES NEURONALES

Abstract

El Trabajo de Fin de Grado (TFG) se centra en el desarrollo de una plataforma de visualización de datos para partidas de ajedrez, utilizando herramientas avanzadas como Power BI y Python. El proyecto aborda la necesidad de análisis detallado y visualización interactiva de partidas de ajedrez para mejorar la comprensión y el aprendizaje del juego. A través de una metodología que incluye la recopilación y preprocesamiento de datos, análisis estadístico y visualización, así como el desarrollo y validación de una interfaz de usuario, se ha creado una herramienta que permite a los usuarios explorar y entender mejor las estrategias y patrones en el ajedrez. La plataforma ofrece flexibilidad y personalización, destacándose por su capacidad para presentar datos de manera clara y comprensible.

El proyecto ha demostrado que la combinación de Power BI y Python es efectiva para superar los desafíos tradicionales en la visualización de datos de ajedrez, proporcionando una solución robusta y eficiente. La plataforma no solo permite identificar errores comunes y visualizar aperturas y tácticas, sino que también optimiza la preparación de los jugadores y facilita la exploración de nuevas estrategias. El TFG concluye que la herramienta desarrollada mejora significativamente las capacidades analíticas de los usuarios, y sugiere futuras integraciones de sistemas inteligentes para ampliar aún más sus funcionalidades y contribuir al avance en la comprensión del ajedrez.