数据分析课程设计 Nba球员技术统计分析报告 百度文库
这款由墨尔本 Catapult 团队研发的设备内置了陀螺仪。 加速计等传感器，能够监测跑动距离、速度、变向、加速、减速、弹跳、心跳等多项数据。 之后这些数据将被传输到电脑之中做进一步的分析，这就可以让教练、队医，还有运动员看清每个人的运动量。 赛前数据，赛中数据，赛后统计数据能够让你贯穿于每一场比赛的始末。 赛前的环境数据，阵容数据，历史数据可以让你更好的预判赛事的走向，猜测概率更大的获胜方。
作为一种众包模式，kaggle通过收取部分佣金将企业的数据挖掘问题发布在平台上并设立高额奖金来吸引数据科学家来解决。 每位注册参加的kaggler都可以自由获取竞赛题目和数据集，并将自己的数据分析方案以报告的形式呈现在平台上供大家讨论，最后被企业方采用的数据分析方案的参赛者将会获得一大笔奖金。 杜克大学，加州大学洛杉矶分校（UCLA），北卡，堪萨斯,肯塔基等等都是响当当的篮球名校，接下来还探索了球员出生地所在的州的分布情况，内容和统计球员所在的大学差不多，内容就不再重复。 阿德利是一位法国U21国脚，这位左脚右边锋是法国U21的主力，他的特点目前也比较鲜明，速度快，侵略性强，能吸收对抗，在前场的压迫，防守，持球突击和造犯规能力，以及接应能力都比较出色。
有兴趣的朋友可以进一步尝试扩大数据集和特征集以求更好的结果。 小前锋被视为是进攻时的全能球员，既要足够强转可以在内线对抗又要足够灵活足够在外线驰骋，能够在外线和内线都具有较强的得分能力。 我们很幸运，身边这么多优秀的专栏作家和分析师每一年都提供大量的选秀资料，但这也对我们提出了挑战：他们的资料为我们提供了大量的球员背景，这让我们在分析球员表现的时候会有先入为主的印象。
此外，技术人员还通过对画面色域的优化，增加色彩的深度和饱和度，让比赛画面更加生动。 混淆矩阵显示中锋和大前锋预测正确率在50%左右，因为这两个位置往往可替代性很强，混淆的部分也很大。 如果在你的电脑上位置不对，记得修改下 offset 的值（不同系统，甚至不同编译器都可能存在差异）。 数据侠计划是由第一财经旗下DT财经发起的数据社群，包含数据侠专栏、数据侠实验室系列活动和数据侠联盟，旨在聚集大数据领域精英，共同挖掘数据价值。 申请入群请添加微信公号dtcaijing003并备注“数据社群”，合作请联系。 Thomas Deegan，芝加哥大学计算机专业硕士毕业生，曾就职于Hayes管理咨询公司，担任金融分析师，在2018年7月-9月参与纽约数据科学院的数据训练营。
因此，NBA团队之间对数据人才的竞争也非常激烈。 因为优秀的数据科学家，知道如何更好地挖掘、利用信息，大大提高球队的胜率。 利用视频追踪技术，NBA赛场设置的摄像机能收集到海量的3D空间数据。 相比起早期的得分、篮板、助攻等“初级数据”，如今所收集到的数据点更细化、类型也更多。
爬好了球员的表现数据，我们也需要将salary考虑进去。 我们引用了nba_salaries_1990_to_2018.csv，对17-18赛季的球员进行薪水预测。 为了将球员表现与球员薪水联系起来，我们还要尽量将两者封装到一起，以便后续处理。 负责录像跟踪并捕捉NBA每场比赛各类型数据的专业公司SportsVU的老板相中了这位科技奇才，并邀请他加盟公司，一起努力改变记录分析篮球运动的方式。
该数据反映球员在场时对球队比赛获胜的贡献大小，最能反映球员的综合实力。 14年前，SAS胜场超过GSW，但近两年发挥低于GSW,再来看球队16赛季因素排名表，GSW16年夺冠，是由于其综合实力。 得分、助攻、三分、篮板、盖帽等均处于领先水平，而SAS队的特点则是，稳扎稳打，犯规较多，失误较少。 哈哈，这里我们只是单一指标来衡量防守，所以评估还是相当不成熟的，在NBA里防守数据很难量化，现在专业的NBA数据分析师有各种进阶数据来衡量一名球员的防守数据，我们这里只供参考，重在数据分析过程哈。 当然了，整体命中率依然是从篮下到三分线逐渐下降的分布趋势。
不论输还是赢，分差在10分以内的比赛占了绝大多数，说明即使乔丹很强，但大多数比赛还没到一边倒的局势，同时代还是有挺多强队，比赛还是很有看头的。 在一些新闻报道和商业杂志上，会经常看到一些运用地图来分析展示商业现象，这样一种利用地图来反映和分析数据的形式叫数据地图。 我不知道是谁在推特上抹黑我们，我也不想知道他们为什么这么对待我们，作为大数据行业的一员，我觉得什… 因为涉及的数据比较多，爬取过程比较繁杂，我就不在文中多说了，直接把数据集给大家整理好，获取方式见文末。 彼时的波特兰有利拉德、阿德、巴图姆、洛佩斯和马修斯为核心的首发阵容，强的不要不要的。
相较于腾讯咪咕等专业内容平台，百视TV剑走偏锋地请到了草根出身的网红主播徐静雨，用主播本人的流量，以及更为夸张娱乐的直播方式，带起话题度，获取流量。 如今百视TV在苹果APP上已经在介绍页面中专门贴上了#看徐静雨解说节后赛#的标签，进一步加深球迷印象。 在爬取的数据集中有很多噪音：有些饮水机球员因为没得到机会上场，统计数据有缺失项；有的球员在同一年换过球队，浪迹多支球队效力；即使是在一个赛季在同一支球队效力，也会出现重复数据的情况。 为了建立可用的、良好的回归模型，我们必须剔除掉一些冗余数据。 VR和SportVU能够提供给观众全新的观战体验，低温冷冻技术和纳米科技能让运动员减少伤病的困扰。 而ShotTracker能够帮助教练和球员改善训练，加强赛场表现。
我们也在惊奇，马刺队的那帮中年人为何依旧战斗力十足，克洛泽比罗纳尔多小不到两岁，但仍能在世界杯赛场上频频进球，破掉后者的进球纪录。 其中不可忽视的原因就是，曾经在体育运动中用得比较少的数据量化方式渐渐被许多知名球队所采用，马刺队就是其中一员，雷霆，超音速也是如此，包括 MLB 里的匹兹堡海盗队等等。 无论是球员的运动数据，还是球员的身体数据，都可以数据化，建立起科学的分析模型。