Maandag

Ik heb deze werkgroep beetje geexperimenteerd met het werken in sveltekit. Een aantal componenten aangemaakt en een simpele HTML/CSS layout opzet gemaakt.

Woensdag

Gastspreker Rijkswaterstaat

Deze werkgroep zijn gastsprekers van rijkswaterstaat langs gekomen en hebben ze verteld over een project waar ze aan hebben gewerkt en hebben daarbij een aantal verschillende vormen van datavisualisaties laten zien die zij hebben gemaakt. Ik heb niet veel notities gemaakt omdat ik vooral actief aan het meeluisteren was.

Vrijdag

Deze werkgroep heb ik geporbeerd om een barchart visualisatie te maken aan de hand van neppe test data om vervolgens dynamisch data uit de dataset te kunnen filteren en importeren erin. Dit wou ik doen zodat ik later efficienter aan de slag kan en hetzelfde kan doen met andere datavisualisaties.

Hierbij liep ik de heledag op tegen een typescript error: "Parameter 'd' implicitly has an 'any' type.". Ik was de gehele werkgroep bezig met het oplossen van deze error en heb dit uiteindelijk gedaan door in de config files Strict op false te zetten.

Na een beetje samen gewerkt en overlegd te hebben met meneer Vincent realiseerde ik me dat het met me gekozen dataset erg moeilijk is om te maken wat ik wil. MAar omdat ik toch nog niks heb ga ik een dataset zoeken dat beter past bij mijn concept(en) en deze ook indien nodig aanpassen zodat ik alleen een aantal entries heb die ik wil gebruiken, of de optie heb om te gebruiken voor meer interactie. Want met de huidige dataset zijn er honderden entries die niet gebruikt worden.

Ook ga ik mogelijk een shift maken in concept, veranderen van een vergelijking tussen 2 vechters, naar een soort "tribute page" voor een vechter waarin de data wordt weergegeven door de tijd heen en hoge prestaties worden geshowcased.

Zondag

Vandaag ga ik een betere dataset proberen te vinden en een beginnetje proberen te maken zodat ik tijdens de volgende werkgroep vragen kan stellen en verder kan werken aan de eindopdracht. Hier zijn een aantal datasets die ik heb gecheckt:

• https://www.kaggle.com/datasets/rajeevw/ufcdata
• https://www.kaggle.com/datasets/durgeshrao9993/ufc-fighters-trending-statistics-2022
• https://www.kaggle.com/datasets/asaniczka/ufc-fighters-statistics

Dit lijkt mij de beste dataset: https://www.kaggle.com/datasets/asaniczka/ufc-fighters-statistics Een aantal ideeen hierbij zijn:

1. Onderzoek hoe de fysieke kenmerken van vechters (zoals lengte, gewicht en reikwijdte) hun vechtprestaties beïnvloeden.
2. Ontdek welke vechtstijlen effectiever zijn en bekijk hoe precisie bij het slaan de uitkomst van gevechten beïnvloedt.
3. Vergelijk de takedown-verdediging van verschillende vechters en zoek naar trends in de nauwkeurigheid van takedowns.
4. Analyseer de precisie en verdediging bij het slaan om vechters met de beste staande speltechnieken te vinden.
5. Onderzoek de relatie tussen de nauwkeurigheid van takedowns en het vermogen om jezelf te verdedigen tegen takedowns.
6. Identificeer vechters met hoge percentages pogingen tot overgave en onderzoek hun succes in het uitvoeren van submissions.
7. Train modellen om gevechtsuitkomsten te voorspellen op basis van statistieken van vechters.