Dans cette partie nous allons comparer les 4 championnats pour voir si les études faites sur le championnat espagnol reste toujours valide dans d’autres championnats.

Tous les championnats n’ont pas le même nombre d’équipe donc dans la suite, nous allons comparer que les valeurs moyennes.

On voit ici qu’en Ligue 1 il y a peu de victoires par rapport aux autres championnats.

Cela confirme le fait que le championnat de Ligue 1 est un championnat défensif avec peu de buts.

Ce graphique confirme qu’en moyenne il y a moins de buts dans le championnat anglais et espagnol qu’il en devraient.

On peut dire que les différents championnats se démarquent les uns des autres. Dans le championnat allemand les buts marqués dépassent les buts attendus car les joueurs jouant dans ce championnat sont reconnus pour leurs tirs lointains. Or, les tirs lointains ont des xG très faible étant donné qu’il est dur de marquer de loin. Cependant, dans le championnat allemand ces types de buts sont communs ce qui permet à ce championnat de marquer plus qu’ils ne devraient.

Il n’y a pas une grosse différence concernant l’âge et la variation de temps de jeu.

La différence d’âge est très légère, cependant c’est le championnat français qui possèdent en moyenne les joueurs les plus jeunes.

On constate qu’en Ligue 1 il y a plus de changements que dans les autres championnats.

On voit que les joueurs les plus grand de tailles se trouvent en Bundesliga et que les joueurs de La Liga sont les plus petits.

Logiquement, la ligue 1 est le championnat ayant la plus faible valeur marchande pour ces joueurs tandis que la Premier League est loin devant avec presque 20 millions en moyenne par joueur.

Pour conclure, avec cette étude on a pu constater que les championnats ont des caractéristiques différentes.

Conclusion

Ce projet nous a permis pour une première fois d'appliquer nos connaissances dans le domaine sportif en occurence le football. Nous avons pu éffecuter les taches que nous avons prévues même si le temps consacré à ce projet ne permet pas d'approfondir certains axes tels que la réduction de dimension avec des méthodes autres que l'ACP. Nonobstant l'immensité des données dans le domaine du football, les variables sont asssez compliquées à comprendre donc l'interprétation des résultats se trouve dans une certaine mésure limitée. De plus, une grande partie des variables sont obtenues par simble opération linéaire sur les autres variables, elles sont intéressantes pour les analystes du domaine mais pour la construction des modèles d'apprentissage on peut se retrouver très facilement dans un cadre de "grande dimension fictive" donc il est intéressant de passer au préable par des méthodes de réduction de dimension moins coûteuses en temps telleque l'ACP. On retient de ce travail que malgré l'avancée des méthodes de prédiction, dans le domaine de football la régression linéaire multiple est la méthode le plus souvent utilisée.