Recopilación de Datos de Partidos de HaxBall, Análisis de Datos y Modelado

Este proyecto incluye la recopilación de datos de partidos del juego online HaxBall, su análisis exploratorio y modelado. Los datos fueron generados en partidos que ocurrieron en mi servidor, donde usuarios desconocidos entraron a jugar partidos 3vs3, a 3 goles o 180 segundos (o tiempo extra en caso de empate). En los notebooks en la carpeta /modelado se proveen mas detalles de los datos y archivos .csv con los datos que se utilizaron, en las carpetas /modelado/filtered_data y /modelado/raw_data.

Estructura del Proyecto

/backend

Archivo JavaScript que envía datos a una base de datos en PostgreSQL.

/maps

Archivo del mapa (estadio) utilizado en el servidor.

/modelado

Notebooks donde se obtienen, analizan y filtran los datos y donde se crean los modelos.

/filtered_data

Archivos .csv con todos los datos filtrados en el notebook analisis_y_filtrado.

/raw_data

Archivos .csv con todos los datos crudos, directo de la base de datos, sin ser filtrados.

/servidor_online

Archivo JavaScript que genera el servidor de HaxBall. Este archivo debe ejecutarse en la consola del navegador.

Recomendaciones

• Usar Microsoft Edge para ejecutar el archivo server.js del servidor de HaxBall en la consola del navegador.

Instalación y Configuración

1. Backend:

   • Instalar Node.js.
   • Instalar las dependencias necesarias con el comando npm install en la carpeta /backend desde tu consola.
   • Declarar las variables de entorno en un archivo .env dentro de la carpeta /backend.
   • Iniciar el servidor con node server.js desde tu consola.

2. Base de Datos:

   • Configurar una base de datos PostgreSQL.
   • Actualizar las credenciales en el archivo .env.

3. Modelado:

   • Usar Jupyter Notebooks para ejecutar los notebooks de la carpeta /modelado.

Uso

1. Recopilación de Datos:

   • Ejecuta el archivo del servidor de HaxBall desde la consola del navegador para recopilar datos.

2. Análisis y Filtrado:

   • Utiliza los notebooks en la carpeta /modelado para analizar y filtrar los datos.
   • Los datos filtrados se guardarán en la subcarpeta /filtered_data.

3. Modelado:

   • Crea y entrena modelos utilizando los datos filtrados en los notebooks dentro de la carpeta /modelado.

Estructura de los datos

1. Servidor Haxball Headless (JavaScript):

   • Captura los eventos del juego (onGameTick, onPlayerChat, etc.).
   • Recolecta los datos necesarios: posiciones de jugadores, pelota, y otros eventos.
   • Envía estos datos a un servidor backend mediante una solicitud HTTP o WebSocket.

2. Servidor Backend (Node.js + SQL):

   • Escucha los datos que envía el servidor de Haxball.
   • Inserta los datos en una base de datos SQL.

3. Base de Datos SQL:

   • Guarda los datos del partido, jugadores, equipos y posiciones.