تقرير تحليلي – منصة أرقامي |
تقرير تحليلي – منصة أرقامي |
تعكس القيمة السوقية للأندية قدرتها المالية والتنافسية، وتُعد مؤشرًا مهمًا في عالم كرة القدم الحديثة. تشير هذه القيمة إلى حجم الاستثمار في اللاعبين، والمرافق، والإدارة، وتُستخدم كمؤشر على الجاذبية التجارية والرياضية للنادي. من خلال التحليل الإحصائي، يمكننا استكشاف العلاقات بين الأندية، والتعرف على أنماط الهيمنة والتكتلات في السوق الرياضي.
الهدف من هذا التحليل هو توفير رؤية شاملة ومبنية على البيانات للقيمة السوقية لأندية الدوري السعودي، وذلك من خلال: - تحديد الأندية الأعلى والأدنى من حيث القيمة السوقية، مما يعكس الهيمنة المالية. - تحليل التكتلات بين الأندية باستخدام تقنيات التجميع، للتعرف على الفئات المتشابهة في الأداء المالي. - تبسيط الأبعاد وتصور البيانات باستخدام تقنيات مثل PCA وMDS. - مقارنة الفروقات بين دوري المحترفين والدرجة الأولى لدراسة الفجوة الاستثمارية.
teams <- data.frame(
الفريق = c("الهلال", "الأهلي", "النصر", "الاتحاد", "القادسية", "نيوم", "الاتفاق", "الشباب", "التعاون", "الفتح",
"الفيحاء", "الخليج", "الخلود", "ضمك", "الرياض", "الأخدود", "الرائد", "الحزم", "الطائي", "الفيصلي",
"العلا", "الوحدة", "العروبة", "النجمة", "أبها"),
القيمة_بالمليون_يورو = c(196.28, 146.78, 119.39, 113.38, 78.10, 48.03, 33.05, 32.53, 25.86, 18.08,
11.68, 10.18, 9.55, 7.78, 5.80, 4.63, 4.60, 4.15, 3.93, 3.91,
3.78, 3.30, 3.00, 2.80, 2.73),
الدوري = c(rep("دوري المحترفين", 16), rep("دوري الدرجة الأولى", 9))
)شرح: تحتوي قاعدة البيانات على 25 ناديًا سعوديًا، موزعة بين دوري المحترفين ودوري الدرجة الأولى. تم تسجيل القيم السوقية لكل فريق بالمليون يورو.
teams %>% summarise(
الأعلى = max(القيمة_بالمليون_يورو),
الأدنى = min(القيمة_بالمليون_يورو),
المتوسط = mean(القيمة_بالمليون_يورو),
الانحراف_المعياري = sd(القيمة_بالمليون_يورو)
)## الأعلى الأدنى المتوسط الانحراف_المعياري
## 1 196.28 2.73 35.732 52.98501تفسير: يُظهر هذا القسم ملخصًا للقيم السوقية عبر المتوسط، الانحراف المعياري، والحدود الدنيا والعليا. نلاحظ تباينًا كبيرًا، مما يدل على فجوة استثمارية بين الأندية.
mat <- matrix(teams$القيمة_بالمليون_يورو, ncol=1)
rownames(mat) <- teams$الفريق
colnames(mat) <- "القيمة السوقية"
pheatmap(mat,
cluster_rows = TRUE,
cluster_cols = FALSE,
color = colorRampPalette(c("#d73027", "#ffffbf", "#1a9850"))(50),
main = "الخريطة الحرارية للقيمة السوقية للأندية")
تفسير: تعرض الخريطة الحرارية مدى ارتفاع أو انخفاض القيمة السوقية بين الأندية، مع تدرج لوني يبرز الفروق، كما تسهّل رؤية التجمعات.
pca_data <- data.frame(القيمة = scale(teams$القيمة_بالمليون_يورو))
rownames(pca_data) <- teams$الفريق
dist_mat <- dist(pca_data)
mds <- cmdscale(dist_mat)
plot(mds, type = "n", main = "تحليل MDS")
text(mds, labels = teams$الفريق, cex = 0.7)
تفسير: يُستخدم MDS لتصوير المسافات بين الأندية بشكل ثنائي الأبعاد. الأندية المتقاربة في الشكل تكون متشابهة في القيمة السوقية.
k_data <- scale(teams$القيمة_بالمليون_يورو)
kmeans_res <- kmeans(k_data, centers = 3, nstart = 25)
teams$التكتل <- as.factor(kmeans_res$cluster)
ggplot(teams, aes(x = reorder(الفريق, القيمة_بالمليون_يورو), y = القيمة_بالمليون_يورو, fill = التكتل)) +
geom_bar(stat = "identity") + coord_flip() + theme_minimal() +
labs(title = "تحليل التجميع K-Means", x = "الفريق", y = "القيمة السوقية")
تفسير: يُقسّم K-Means الأندية إلى 3 مجموعات بناءً على التشابه في القيم. المجموعة الأولى تمثل الأندية الأعلى استثمارًا، والثانية المتوسطة، والثالثة الأدنى.
d <- dist(scale(teams$القيمة_بالمليون_يورو))
hc <- hclust(d)
plot(hc, labels = teams$الفريق, main = "التحليل الهرمي للأندية")
تفسير: يُظهر التحليل الهرمي شجرة علاقات بين الأندية. الأندية القريبة من بعضها في الشجرة تُعتبر مشابهة في قيمتها السوقية.
comparison_table <- teams %>%
group_by(الدوري) %>%
summarise(
المتوسط = round(mean(القيمة_بالمليون_يورو), 2),
الأعلى = max(القيمة_بالمليون_يورو),
الأدنى = min(القيمة_بالمليون_يورو)
)
kable(comparison_table, format = "html", caption = "مقارنة القيم السوقية بين الدوريين") %>%
kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"), full_width = F, position = "center") %>%
row_spec(0, bold = TRUE, color = "white", background = "#6A5ACD")| الدوري | المتوسط | الأعلى | الأدنى |
|---|---|---|---|
| دوري الدرجة الأولى | 3.58 | 4.60 | 2.73 |
| دوري المحترفين | 53.82 | 196.28 | 4.63 |
ggplot(teams, aes(x = الدوري, y = القيمة_بالمليون_يورو, fill = الدوري)) +
geom_boxplot() +
theme_minimal() +
labs(title = "مقارنة القيم السوقية بين دوري المحترفين والدرجة الأولى", x = "الدوري", y = "القيمة بالمليون يورو")
تفسير: تُظهر المقارنة من خلال الجدول والرسم البياني أن دوري المحترفين يتمتع بمتوسط قيمة سوقية أعلى بكثير من دوري الدرجة الأولى، كما أن التوزيع في دوري المحترفين يحتوي على تباين أكبر.
جميع الحقوق محفوظة © أرقامي 2025
لمزيد من المعلومات، تواصل معنا عبر بريدنا الإلكتروني: argamil2025@gmail.com