今天周末有点时间，自己也是非常热爱篮球，非常喜欢勒布朗.詹姆斯和德维恩.韦德。我们对2020年NBA各队数据做一个整体分析，之前获取的数据在去掉一些重复数据和问题数据之后，数据量有所降低，所以此次分析纯属娱乐，分析结果仅供各位NBA粉丝参考。此次分析，并没有完全依赖matplotlib和pandas来实现，而是采用了seaborn这个便捷的绘图库，还是自己懒，记不住matplotlib众多的API
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2023-09-11 16:51:22
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为什么要学数据分析，有以下几点原因：1、解决数据价值最大化的问题2、解决业务发展过程中的瓶颈3、解决自身技术的瓶颈1 数据分析引言 - 分解数据前言说的好：“熟谙一切数据分析技术方法的分析者会比其他人技高一筹：他们知道如何处理所有的数据材料，如何将原始数据转变成推进现实工作的妙策，如何分解和构建复杂的问题和数据集，进而牢牢把握工作中的各种问题的要害。”本文通过一个流程，一个案例讲解了如何分析数据，
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2024-01-14 11:00:37
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（一）选题背景：NBA 作为世界上水平最高的篮球联赛，吸引了无数的球迷。每一场NBA 比赛都会产生大量的数据信息，如果能够有效地运用这些数据，便可以充分发挥出其潜在价值。
在每年赛季开始之前，大量的媒体专家都会对本赛季 NBA 常规赛的情况进行预测，这其中球队战绩和明星球员的个人数据是大家着重讨论的话题。及时而准确的完成对这些数据的预测一方面有利于各球队管理层在赛季进
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2023-11-01 23:02:49
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一、相关知识点对于无监督的K-Means聚类需要确定k值，最佳k值的确定有两种常用的评估方法，用于确定最佳k值：“簇内离差平方和拐点法”、“轮廓系数法”。① 拐点法：在不同的k值下计算簇内的离差平方和，然后通过可视化的方法找到“拐点”所对应的k值② 轮廓系数法：该方法综合考虑了簇的密集性与分散性两个信息，如果数据集被分割为理想的k个簇，那么对应的簇内样本会很密集，而簇间样本会很分散，轮廓系数的计算
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2024-01-15 14:43:22
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机器学习之K-means聚类分析NBA球员案例本次案例利用k-means算法分析NBA球员球队实力，具体采用2种方式实现案例，一种为自己实现，一种为调用sklearn库，数据来源nba_2013.csv。k-means的计算理解过程: 1.从集合D中随机选取k个元素，作为k个簇的各自的中心; 2.分别计算剩下的元素到k个簇中心的相异度,将这些元素分别划归到相异度最低的簇; 3.根据聚类结果，重新计
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2024-01-11 21:53:35
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大家好，我是所长。喜欢NBA的朋友可能知道有个非常全面和专业的NBA中文数据库--Stat-NBA。上面不仅有所有球队球员的各项数据，还统计了从NBA创立的的1946年来的所有数据，还是中文版本的，还可以通过各种筛选进阶数据。但如果想要下载来自己分析，就比较麻烦。今天就专门写一个python如何获取stat-nba数据的教程，并用工具做一个简单的动态变化图。视频效果：01选取数据说到NBA数据，很
注：基于实验楼一个小项目数据下载地址：http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/782/data.zip代码如下：import pandas as pd
import math
import csv
import random
import numpy as np
from sklearn import linear_model
from sklearn.mo
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2024-07-12 18:26:25
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在当今数据驱动的时代，成千上万的 NBA 球迷都在热衷于分析球队表现、球员数据以及比赛动态。如果你想成为一名 NBA 数据分析师，你必然需要掌握一些关键的技术和方法。本文将深入探讨如何解决 NBA 数据分析师的问题，覆盖从协议背景到抓包方法，最后到逆向案例的完整过程。
## 协议背景
在研究 NBA 数据分析时，我们必须了解与数据交互相关的协议和数据流。回顾一下协议的发展历史：
- **19
Excel数据分析项目——电商数据分析实战一、明确目的——以业务为核心目的二、理解数据①商品购买记录数据购买用户信息表三、提出问题四、数据清洗①选择子集②列名重命名③数据类型转换④数据去重⑤缺失值处理⑥异常值处理⑦关联数据表⑧数据整理五、描述性统计六、数据可视化①哪些类别（细分）的商品比较特效，总销量前五的产品是哪些类别？各自占比是多少？——确定哪些商品应该多供应②不同种类商品的销售趋势是怎么样
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2023-09-04 20:42:06
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# 数据分析课题选题与实践
在当今数据驱动的时代，数据分析已成为各个行业不可或缺的一部分。通过对数据的分析，我们不仅能够揭示潜在的趋势，还能够为决策提供科学依据。本文将围绕数据分析课题的选题，提供一些实际的代码示例，并使用甘特图和旅行图来展示项目管理与执行过程。
## 数据分析课题选题
在选择数据分析课题时，我们可以考虑以下几个方面：
1. **行业背景**：针对特定行业的数据需求，如医疗
原创
2024-10-29 06:00:08
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客户需求： ①统计数据中排名前十的 所有榜单歌手出现次数 绘制直方图 ②对排名前三的歌手绘制饼图 查看他们的歌曲主要出现在哪些榜单 ③对出现次数多的歌名做词云图（前20）一. 快速搭建环境1.1 由于是新电脑所以我花了一点时间在环境搭建上。首先安装anaconda，（自带jupyter，pandas，matlibplot）由于官网下载的太慢了，我选择了清华下载(安装基本上就是一直下一步，我只改了安
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2024-08-19 13:19:34
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1. 项目简介 大数据技术在体育产业方面也具有重要作用。篮球是众多体育项目中受关注度最高的一项体育运动，NBA更是人们最喜爱的体育联盟之一。对NBA来说，对每位球员的精细分析和数据可视化不仅能帮助球队科学高效地分析球员优劣，为球队排兵布阵提供依据，还能让伟大的运动传奇更具商业价值。
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2023-10-13 11:12:29
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题目： 数据来了，废话不多，直接上python!读取数据import pandas as pd
###step1 数据清洗
# 读取数据
df=pd.read_csv('./台北房产数据集.CSV')数据基本概述# 打印数据样本个数
print(df.shape[0])
# 打印数据描述性统计情况
print(df.describe().T)
print(df.min())
print(df.ma
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2024-01-23 17:30:10
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目录题目任务 1 数据预处理与统计任务 2 数据分析与可视化代码展示任务一 任务二题目任务 1 数据预处理与统计任务 1.1 对数据作必要的预处理，在报告中列出处理步骤，将处理后的结 国保存为“task1_1.csv”。任务 1.2 统计每个大类商品的销售金额，将结果保存为“task1_2.csv”。任务 1.3 统计每个中类商品的促销销售金额和非促销销售金额，将结果保 存为“task1
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2024-07-02 05:25:43
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大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助，而大数据分析是去分析海量的数据，所以就不得不借助一些工具去分析大数据，那么大数据分析的工具都有哪些呢？每个企业基本都具备完善的OA、ERP等信息化系统，长此以往，积累了海量的数据，这些数据不能有效的利用起来，却是企业的一大损失。大数据BI产业链结构分析 大数据BI产业链结构总体上由数据源、数据获取、数据处理、数据分析以
NBA数据分析可视化的深度探索
随着科技的飞速发展，数据分析在各行各业都扮演着越来越重要的角色，体育行业也不例外。NBA（美国职业篮球联赛）作为世界顶级篮球赛事，其背后隐藏着大量的数据。通过数据分析与可视化，球队、教练、媒体以及球迷能够更深入地理解比赛、球员表现以及球队战术。本文将深入探讨NBA数据分析可视化的应用、工具、案例及其对未来篮球运动的影响。
一、NBA数据分析的重要性
NBA比赛中的每
# NBA数据分析可视化
篮球，尤其是NBA（美国职业篮球联赛），是全球最受欢迎的体育赛事之一。数据分析在理解球员表现、球队战术和比赛结果等方面起着重要的作用。在这篇文章中，我们将讨论NBA数据分析的基本原理，并通过Python中的一些可视化库来进行简单的数据分析示例。
## NBA数据分析的必要性
在现代体育中，数据分析可以帮助教练和管理层做出更明智的决策。通过对比赛数据的研究，可以评估球
NBA数据分析可视化是一个将NBA比赛数据通过图表、图像等视觉形式展现出来的过程，这有助于球迷、分析师、教练和球队管理层更深入地理解比赛情况、球员表现和球队策略。以下是一些关于NBA数据分析可视化的关键点和步骤：1. 数据收集数据来源：NBA官方网站、篮球数据网站（如Basketball-Reference、NBA Stats等）、API接口（如NBA官方API、SportsData API等）。
文章目录1. 获取数据2. 数据分析2.1 数据相关性2.2 基本数据排名分析2.3 Seaborn常用的三个数据可视化方法2.3.1 单变量2.3.2 双变量2.3.3 多变量2.3.4 衍生变量的一些可视化实践-以年龄为例3. 球队数据分析3.1 球队薪资排行3.2 按照分球队 分年龄段，上榜球员数相同，则按照效率值降序排列3.3 按照球队综合实力排名3.4 利用箱线图和小提琴图进行数据分析
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2023-12-26 17:23:59
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组织可能已经成功在业务中采用商业智能或分析实践。但获得大数据的成功需要不同的方法。
如果组织想投资大数据功能，那么可能会问自己，谁应该在大数据团队，以及这个团队首先工作的项目应该是什么？如何具有将团队组合在一起的能力来解决大问题？
组织可能会发现自己遇到了这些类型的问题，无论他们是从大数据开始，还是已经有项目正在进行中。行业专家Tamara Dull和Anne
