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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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：
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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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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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文章目录0 前言【机器学习】基于逻辑回归，LightGBM,XGBoost额的分类预测一.基于逻辑回归的分类预测1 逻辑回归的介绍和应用1.1 逻辑回归的介绍1.2逻辑回归的应用2.Demo实践**Step1:库函数导入****Step2:模型训练****Step3:模型参数查看****Step4:数据和模型可视化****Step5:模型预测**3.基于鸢尾花（iris）数据集的逻辑回归分类实践
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2023-08-25 22:23:57
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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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数据分析 - 关于NBA球员的数据分析一、选题背景由于喜爱篮球的有很多人，而喜爱篮球的朋友基本都看NBA，由于NBA拥有能够说全世界最好的球员，NBA引领了篮球这项运动的趋势，形成了篮球延伸出来的文明，即NBA文明。NBA在全世界有数以亿计的球迷，每年NBA的数据也都耐人寻味，本着对篮球的热爱和激情，对这些数据进行一个简单的数据分析，让大家了解到NBA赛后有趣的数据统计。二、分析设计方案数据内容：
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2023-08-09 23:34:17
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在当前的数字化时代，数据驱动的决策已成为各行各业的常态。尤其是在体育领域，NBA球员的表现分析对于球队的战略布局和球迷的投注决策都产生了重要影响。在这篇博文中，我将详细探讨如何利用SparkSQL进行NBA球员的数据分析，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践以及生态扩展，展示一个系统化的数据分析过程。
### 背景定位
NBA数据的分析不仅可以帮助球队评估球员表现，还能影响薪资
（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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这里我们将展示如何使用 NBA 比赛的以往统计数据，判断每个球队的战斗力，及预测某场比赛中的结果。我们将按照下面的流程实现 NBA 比赛数据分析的任务：获取比赛统计数据比赛数据分析，得到代表每场比赛每支队伍状态的特征表达利用机器学习方法学习每场比赛与胜利队伍的关系，并对 2016-2017(这里只是举个例子，大家可以预测2020赛季的，哈哈)的比赛进行预测在本次实验中，我们将采用 Basketba
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2023-12-05 03:04:29
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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
