黑马程序员2021必看教程之人工智能入门，13天的机器学习入门精讲+14大案例分析（含nba球员数据分析，租房数据统计分析，疾病数据分析等）-9 数据离散化-网易公开课
嘴哥防的也很好，几乎和福克斯同上同下，关键时刻还贡献一记封盖，福克斯每次出手前面都有人。 这样还是砍下38分，赫尔特持续低迷，不过基根默里找回手感。 国王全队三分命中率回到40%的水平，当空位三分能投进去，勇士拼进攻是真拼不过人家。 水花茶合砍80才1分险胜，你的三后卫就是玩不过国王的三后卫。
这些数据的记录和分析对于整个NBA联盟以及球队来说都是非常重要的，因为这些数据可以制定战术、分析球员表现、评估球队实力等。 预测分析对团队有益，因为它为他们提供了更多信息，他们在选择草稿时可以考虑这些信息。 聪明的组织明白，他们应该从尽可能多的角度审视每一种情况，特别是在做出如选择谁的重要决定时。 因此，所有这些新的指标和数据点都在生成，允许团队和粉丝尽可能多地获取有关潜在客户的信息。 这是因为数据科学和体育分析正在开辟新的数据点和关于选秀前景的信息渠道。 容易看出的是，球员的投篮命中率与运球次数、触球时间并没有明显相关关系，接球就投（零运球）的情况下NBA球员通常都有一个较高的命中率，这一点也容易解释，通常战术跑出来后，某位球员出现空位的几率比较大，无论是三分球远射还是飞起扣篮，命中率都是极高的。
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。 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。 在开始进行销售数据分析之前，需要思考分析的用途以及希望传达给查看者的信息。
自2013年以来，来Offer已将3000+名中国工程师送入Facebook, Google等硅谷一线公司。 在比赛之前，他们的分析报告帮助我们了解对手的优势和弱点，还能帮我们评估每一次小战术(play calls)的有效性，哪些可以反复采用…哪些需要极力避免等等。 在数据分析之前首先对数据进行预处理，去除数据中的无效数据（如空白行）并对数据进行规范化，使得之后的数据处理能够更加顺利的进行。 如果球员连续打很多场比赛，并且越来越少被其他球员轮换下场休息，那么他们可能会陷入疲惫状态甚至有受伤的风险——这会对球员的表现产生不利影响，或者如果他们真的受伤，就会完全出局。 金州勇士在上赛季中在Pace排行榜上拿到了第五的位置，本赛季则排在第11位，然而他们在上赛季和本赛季中都是整个NBA联赛中进攻效率最高的球队。
单从这些数据上看或许周琦未来更适合打大前锋的位置，考虑到他灵活的脚步，篮下得分能力以及达到三分线的射程，周琦或许也能够成为像卡尔-安东尼•唐斯(Karl-Anthony Towns)那样的新型中锋。 不知道你是否朋友圈被刷屏过nba的某场比赛进度或者结果？ 或者你就是一个nba狂热粉，比赛中的每个进球，抢断或是逆转压哨球都能让你热血沸腾。
通过MDS多维尺度分析(保持每一对球员在球员高维属性空间的两两相似性的机器学习方法)将球员的各项数据进行降维投影的处理，可以得出球员相互间的相似度。 图中球员间的距离代表他们的相似度，由此可以看出NBA联盟中哪些球员可以成为周琦未来发展的模版。 我校计算机学院CAD实验室的可视分析小组与新华社旗下新华网合作的第一个数据新闻今日在新华网发布。 陈为教授领衔的团队从2012年研究体育数据至今，致力于可视分析方法提升数据新闻的智能性。
格斯贝瑞在宾州大学完成了地球学和地理学本科专业，并最终修完了地理学博士学位。 看似与体育毫不相关的专业，却帮助他在篮球领域取得了意想不到的惊人成果。 对CBA各家俱乐部而言，他们可以获取专业的深度数据分析报告，包括球员价值评估，包括突破、快攻、背身、挡拆等战术数据分析。
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因此，我们常常看到这样的情况——一支球队失去进去季后赛的希望后，他们会故意以尽可能低的名次完赛，以期确保未来的竞争优势。 这显然会直接影响球队的表现水准，因此当你尝试预测球队在特定比赛中的表现时，就必须考虑到这一点。 这些隐秘数据都是架在球馆天花板上的那些微型摄像机记录的。 这些摄像机，就是被称作SportsVU系统的一部分，这套球员追踪分析系统有巨大的潜力改变人们对于NBA数据分析的一切认知。