Метою дослідження було прогнозування успішності змагального сезону футбольної команди шляхом інтеграції інноваційних технологій та аналізу даних. Використовувалися дані з датчиків Global Positioning System/Inertial Measurement Unit (швидкість, дистанція, Player Load), смарт-м’ячів (сила удару, точність передач), відеоаналітики (позиціонування, групові дії), носимих пристроїв (варіабельність серцевого ритму, пульс) та зовнішніх джерел (Opta, Wyscout). Встановлено, що точність передач зросла з 78 % до 85 %, сила удару – на 15 % (від 80 Н до 92 Н), а кількість контратак збільшилася на 30 %. Виявлено кореляцію між зниженням варіабельності серцевого ритму на 10  % та зростанням ризику травм на 25  % (коефіцієнт кореляції r = 0.81). Покращення максимального споживання кисню на 12 % та зниження навантаження на суглоби на 20 % підтвердили ефективність тренувальних програм. На основі алгоритму машинного навчання XGBoost розроблено прогностичну модель із точністю 92 %, яка визначила ймовірність виходу команди у топ-3 ліги (68 %) та вильоту (12 %). Аналіз слабких сторін суперників (60  % пропущених голів через фланги) дозволив сформулювати тактичні рекомендації, зокрема акцент на флангових атаках (підвищення ефективності на 25 %). Отримані результати підтверджують, що інтеграція даних із різних джерел є ключовим інструментом для підвищення результативності команди в змаганнях. Практична значимість полягає в оптимізації тренувань через моніторинг варіабельності серцевого ритму (зниження травматизму на 20 %) та адаптації стратегій гри

спорт; футбол; машинне навчання; варіабельність серцевого ритму; оптимізація тренувань