科比职业生涯数据分析报告一、前言在本次数据分析是利用Jupyter对科比职业生涯的数据集进行分析，通过对相关数据的分析，掌握Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn等常用数据分析库的用法，掌握常规的数据预处理的方法以及特征工程。二、数据集说明该数据集收录了自96赛季~2016赛季，共有30697条生涯数据。每条数据都是一次出手，其中包括动作类型，投篮类型，投射距离，投射
一、数据分析可以看到有些数据是字符串形式，有些是数值形式，有数据缺失action_type（投篮方式） combined_shot_type（結合投篮方式） game_event_id（比赛事件ID） game_id（比赛ID） lat（投篮经度） loc_x （投篮x坐标） loc_y（投篮y坐标） lon（投篮纬度） minutes_remaining（离比赛结束还剩多少分钟） period（
1、GUI自适应分辨率 public const float kDesignWidth = 960f; //游戏测试时宽度
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private Vector2 _scaleOffset = Vector2.one;
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篮球比赛中的投篮选择参加过篮球比赛的同学，在球场上是否有这样的经历？ 当上一次投篮未命中时，你会倾向于比上一次更近的距离出手投篮，当上一次投篮稳稳命中时，你会想尝试下比上一次更更远距离的出手。于是，抓取了一些NBA球员的数据，来看看他们在这些情况下，做出怎样的投篮选择？1，数据准备本次的数据来自于 https://www.basketball-reference.com/，这里有很多有意思的数据，
众所周知，科比、詹姆斯和杜兰特都是NBA里的超级巨星，三人在季后赛里都有非常优秀的表现，其中科比季后赛场均能得到25.64分，排名历史第十，詹姆斯能得到28.92分，排名历史第五，杜兰特能得到29.09分，排名历史第四，季后赛是真正检验球星的地方，显然这三人都是货真价实的联盟超巨。 但季后赛场均得分并不能说明一切，有人认为，因为对手不一样，所以得出的数据也不同，于是有网友统计了这三人职
我是一个NBA的球迷，一直很喜欢科比的球风和“曼巴精神”，距离科比退役已经一年多了，前几天是他生日，于是想写一篇文章看一下他的整个NBA生涯的数据情况是怎样的，这应该是一件有趣的事情。使用工具:Ipythonnotebook用到的库:Pandas,Matplotlib1.数据来源本次用到的数据来源于https://www.basketball-reference.com/players/b/bry
原创
2020-11-23 09:44:13
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# 投篮时数据分析与数据猜测项目方案
## 项目背景
在篮球比赛中，投篮是球员们最为常见的动作之一。通过对球员投篮时的数据进行分析，可以帮助球员们更好地了解自己的表现，从而提高命中率和比赛表现。本项目旨在通过数据分析和数据猜测的方法，帮助篮球运动员们提高投篮水平。
## 项目流程
1. 数据采集：通过传感器等设备采集球员在投篮过程中的相关数据，如投篮角度、出手速度、出手位置等。
2. 数据预处
一、什么是数据分析百度百科定义，数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。在实际应用中，
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2023-07-26 18:53:14
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作者：部落窝教育 1Excel行内容差异核对两列数据下面是一份Excel库存盘点表。现需要对账面库存数和财务人员盘点数、资产管理员盘点数进行逐一核对。也就是对B、C、D列进行核对。 Excel中有一个非常好用的技巧，小雅分享给伙伴们，就是行内容差异。操作步骤：选中B2:C14单元格区域，按F5键或者CTRL+G，定位——定位条件——行内容差异单元格，确定。然后对差异数据填充颜色，标识差
在大城市租房成为了每一个来这座城市打拼的年轻人不可避免的一个环节。 而手头相对并不宽裕的他们，房租即是他们每月工资开销的大头，在心仪的地段找到一个性价比相对较高的落脚地，帮助他们节约开销。这篇报告大致分析了纽约市房租、户型、地理位置等状况。希望通过这些既有数据能对房租有一个大致的判断，从而帮助我们找到“最合适”的出租房。样本数据来源为RentHop租房网站。 首先，户型是每个租房客都很关
常遇到两类朋友。一类是会爬虫但不清楚怎么进一步做数据分析，一类是平常用 Excel 做分析但不太会用 Python 分析的。如果你也是这样，那本文会很适合你，建议先收藏。选择VBA还是Python取决于你的需求如果想把 Excel 与数据库、爬虫、微信、邮件等连接，或是处理的数据量比较大的话，那用 Python 是更合适的，在 Excel 里面处理可能会“卡成 PPT“……对小白友好，容易上手Py
数据分析是一种统计分析方法，是数学与计算机科学相结合的产物。通过恰当的统计分析方法来对手机来的数据进行分析，提取数据中的有用信息形成结论并对数据再进行深入研究总结过程。目的是为了利用数据来理性思考和决策的过程。数据分析过程包括明确分析目标、数据收集、数据清理、数据分析、数据报告、执行与反馈几个方面。Data analysis 数据分析数据分析的目的数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中
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2023-08-04 16:17:29
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作者：NK冬至“ 今天和大家聊聊同比、环比等指标的详细内容。”好久没有分享关于数据分析指标相关的内容了。之前分享过《北极星指标》、《以余额宝为例搭建指标体系》、《指标字典》等文章。今天聊聊常见的指标：同比与环比，以及在实践过程中踩过的坑。01—同环比的背景首先聊聊，为啥要进行同环比的分析。在我们做数据分析的时候，最常用的几个分析套路，无非就是：做对比分析、做下钻细分分析、做
作者：Saurabh Hooda 前言 在开始学习 Python 之前，要选择最适合您的 IDE。在本文中，我们试验了许多可用的工具，记录了它们的优缺点，并给出如何选择对您来说最好的 Python IDE 的建议。Python 于 1991 年首次发布，他的作者是 Guido vanRossum，是为通用变成开发的解释型高级编程语言。Python 解释器可在多种操作系统上使用，
就目前而言，由于大数据的产生，使得Python越来越受大家的欢迎。Python作为一门编程语言，上手简单，代码简洁、高效，已经成为很多学术科研人士和普通爱好者的数据分析工具，相信你也能学好。现在就由小编为大家介绍一下Python。我们都知道，数据分析的第一步当然就是获取数据，Python凭借它强大的功能可以帮助我们获取数据。当然，像Java等语言也可以实现爬虫功能，但Python实现起来是比较简
目录1.什么是大数据？2.大数据的特征4V3.大数据的数据结构结构化数据非结构化数据半结构化数据 4.大数据情景下科学计算模式发生了那些变革？ 5.什么是大数据分析5V？ 6.大数据分析的应用场景？7.大数据分析的流程 1.数据采集技术2.数据预处理技术 3.数据存储与管理技术4.数据分析处理技术 5. 数据挖掘技术6.数据可
文章目录1 前言2 项目简介3 开始分析3.1 海洋对当地气候的影响3.2 导入数据集3.3 温度数据分析3.4 湿度数据分析3.5 风向频率玫瑰图3.6 计算风速均值的分布情况4 最后-毕设帮助 1 前言Hi，大家好，这里是丹成学长，今天向大家介绍 一个项目基于GRU的 电影评论情感分析大家可用于 毕业设计毕设帮助，开题指导，资料分享，疑问解答(见文末)2 项目简介本实例将对意大利北部沿海地区
相信大部分球迷到现在也认为这是一个假新闻吧，Fake News! 今天的推文用到的数据来自kaggle ，推文的大部分内容是来自https://...
原创
2022-03-18 11:05:35
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最近一直忙着写材料，没给大家写作业的案例，第二期同学很厉害，都是抢着要作业做
原创
2022-09-01 16:35:59
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SPSS是一个统计功能非常完善的软件 SPSS是软件英文名称的首字母缩写，原意为Statistical Package for the Social Sciences，即“社会科学统计软件包”。但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为Statistical&
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2023-08-23 19:41:29
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