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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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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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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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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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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北京时间11月17日，NBA常规赛比赛继续进行，火箭队以142-116大胜太阳队。备受国人关注的周琦在本场比赛出战8分钟，贡献了1个篮板和3次封盖，照这样的节奏打下去，不知道周琦是否能创造NBA新秀记录。周琦在比赛中盖帽比得分还要多，但是得分机会依旧很少。回顾11月2日，NBA休斯顿火箭队对阵纽约尼克斯队。比赛仅还剩4分31秒时，周琦披挂上阵。2分45秒，周琦对上波尔津吉斯，面对面突破，直接上篮，
原创
2021-05-27 22:30:23
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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
数据：2016年奥运运动员数据，数据格式为xlsx，分3个sheet1、分男女分别分析运动员的身高分布，并制作图表，数据为“奥运运动员数据.xlsx，sheet → 运动员信息” 要求： ① 制作分布密度图 ② 计算出男女平均身高，并绘制辅助线表示 提示： ① 可视化制图方法 → sns.distplot() ② 辅助线制图方法 → plt.axvline() ③ 分男女分别筛选数据并制作图表im
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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（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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NBA的乐趣在于突破、创造。对于旧的成绩勇于突破，对新的记录不断创造。现役球员詹姆斯就是这么一位屡次打破前人记录的球员。现在让我们一起看看他的个人情况。 詹姆斯无容置疑是一位伟大的球员，他加入NBA联盟20年，凭借出色的个人能力和篮球天赋，帮助球队夺得了4次总冠军。而最近，他在赛场上的历史总得分超过了前明星球员扎巴尔，打破了NBA尘封40年的历史记录，可怕的是，詹姆斯的身体素质强大
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2023-11-10 20:34:42
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现如今，数据分析中有很多的工具都是十分实用的。由于大数据的发展越来越好，使得使用了大数据分析的企业已经朝着更好的方向发展。正是因为这个原因，数据分析行业的人才也开始变得火热起来，尤其是高端人才，越来越稀缺。当然，对于数据分析这个工作，的确是需要学会一些编程语言的，比如MATLAB，Python，Java等语言。但是对于初学者来说，Python是一个不错的语言，Python语言简单易懂，同时对于大
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2023-09-20 22:57:43
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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：
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对于 Pandas 运行速度的提升方法，之前已经介绍过很多回了，里面经常提及 Dask ，很多朋友没接触过可能不太了解，今天就推荐一下这个神器。1、什么是Dask？Pandas 和 Numpy 大家都不陌生了，代码运行后数据都加载到RAM中，如果数据集特别大，我们就会看到内存飙升。但有时要处理的数据并不适合 RAM&n
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2024-02-29 19:25:38
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首先，是数据分析的模块，numpy 高效处理数据，提供数组支持，很多模块都依赖它，比如pandas，scipy，matplotlib都依赖他，所以这个模块都是基础。所以必须先安装numpy。然后，pandas 主要用于进行数据的采集与分析，scipy 主要进行数值计算。同时支持矩阵运算，并提供了很多高等数据处理功能，比如积分，微分方程求样等。matplotlib 作图模块，结合其他数据分析模块，解
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2023-06-28 14:23:32
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1、pandas数据结构之DataFrameDataFrame生成方式：1、从另一个DataFrame创建。2、从具有二维形状的NumPy数组或数组的复合结构生成。3、使用Series创建。4、从CSV之类文件生成。下面介绍DataFrame的简单用法： a)：读取文件代码：from pandas.io.parsers import read_csv
df=read_csv("H
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2024-08-23 18:53:14
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数据分析流程数据分析的流程和思路主要分为五部分，分别是 提出问题、收集数据、数据处理和清洗、数据分析以及可视化。那我们先从提出问题和数据收集开始，一般想收集数据主要有四种来源：观测、统计、问卷、调研、数据库以及网络爬虫。三、数据清洗1数据预处理#导入数据分析包import pandas as pdimport numpy as np▲理解这份数据集▲结合代码来看数据.2调整数据类型3修改列名4选择
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2023-08-07 20:48:50
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数据分析的步骤 第一步：提出问题 第二步：收集数据 第三步：数据处理和清洗 第四步：数据分析 第五步：可视化，得出结论一、提出问题 一个数据分析的过程，其实是从数据中得到结论的过程。但分析的起点并非数据，而是问题！ 先确定问题是什么，再投入精力从相关的数据中挖掘答案。二、收集数据 通常情况下，我们想要收集数据，会有4种数据的来源：1.观测和统计得到的数据2.问卷和调研得到的数据3.从数据库中获取的
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2023-09-11 17:04:06
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作者：东哥起飞对于Pandas运行速度的提升方法，之前已经介绍过很多回了，里面经常提及Dask，很多朋友没接触过可能不太了解，今天就推荐一下这个神器。1、什么是Dask？Pandas和Numpy大家都不陌生了，代码运行后数据都加载到RAM中，如果数据集特别大，我们就会看到内存飙升。但有时要处理的数据并不适合RAM，这时候Dask来了。Dask是开源免费的。它是与其他社区项目（如Numpy，Pand
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2023-08-31 22:35:17
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如果您曾经想通过流数据或快速变化的数据在线学习Python，那么您可能会熟悉数据管道的概念。数据管道允许您通过一系列步骤将数据从一种表示形式转换为另一种表示形式。数据管道是数据工程的关键部分，我们将在新的“ 数据工程师之路”中进行讲授。在本教程中，我们将逐步使用Python和SQL建立数据管道。 数据管道的一个常见用例是找出有关您网站访问者的信息。如果您熟悉Google Analytics(
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2024-05-16 10:35:17
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