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Die sportliche Leistung in Sportspielen ist geprägt von den komplexen dynamischen Interaktionen zwischen den Athleten. Um dieser Komplexität beizukommen und Muster innerhalb von Ballwechseln in den Sportarten Tischtennis und Beachvolleyball zu finden, kommen in dieser Arbeit Methoden aus dem Feld der Simulation, des Data-Mining und des Machine-Learning zum Einsatz. Die Aufklärung innerer Zusammenhänge in Spielzügen trägt zu einem besseren Verständnis der Struktur dieser Sportarten bei, wodurch Rückschlüsse für die praktische Leistungsdiagnostik gezogen werden können. Sports performance in team sports is heavily affected by the complex dynamic interactions between athletes. To handle this complexity and find patterns in rallies of table tennis and beachvolleyball games this dissertation employs methods from the fields of simulation, data-mining and machine-learning. By explaining the relations between performance indicators within rallies it is possible to draw conclusions for the application in practical performance analysis.