原创R语言NBA数据分析案例附代码数据.docx
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原创R语言NBA数据分析案例附代码数据.docx
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原创R语言NBA数据分析案例附代码数据
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写在前面的话
莎士比亚说过:
“一千个人眼里有一千个哈姆雷特。
”这就像不同的球迷心中都有自己心爱的球星与球队。
在NBA70多载的历史长河中,演绎过无数次的经典对决,而总决赛的PK更是荡气回肠、精彩绝伦。
作为缔造者,这些伟大的球队更是承载着一代球迷的回忆,如果想要选出最强的球队,无疑是鸡蛋里挑骨头,几乎是一项不可能完成的任务。
然而我们经常会在比如虎扑论坛看到关于最强冠军队伍的讨论,这说明JRs对这个话题的执着热情。
虽然这是一件仁者见仁智者见智的事情,亦或者部分狂热球迷会带着爱屋及乌的那份支持与期待。
实则一场球赛的成败关乎太多因素,有许多LIVE偶然无法预测,作为一个狂热的球迷,结合多年的看比赛及实战经验,同时结合历史上多场经典赛事,今天结合真实数据来揭秘一场球赛成功背后哪些必不可缺少的因素。
接下来且听小编一本正经的胡说八道!
!
最强冠军球队候选人
∙时间:
公牛王朝元年(90~91赛季)—1516赛季,因为公牛王朝是绝大多数球迷最初的NBA记忆,而数据方面只记录到1516赛季,所以只能忽略今年这只勇士队了。
∙连续两年或者三年内两次打入总决赛的冠军队伍,出于考虑到队伍持久、稳定的竞争力。
候选人登场
赛季
冠军球队
对手球队
对阵比方
高光概略
1991~1992
公牛
开拓者
4:
2
常规赛:
67—15,总决赛面对开拓者,轻松写意地4:
2结束战斗,在总决赛上,乔丹不断命中三分,耸肩作轻松样成为经典
1994~1995
火箭
魔术
4:
0
赛季中期加入滑翔机—德雷克斯勒,联手大梦,在总决赛兵不血刃地以4:
0横扫,新秀即以巅峰状态示人的大鲨鱼—奥尼尔和便士哈达威领衔的魔术队
1995~1996
公牛
超音速
4:
2
常规赛:
72-10的神迹,一直保持到了15~16赛季,公牛王朝最强的一年,没毛病
2000~2001
湖人
76人
4:
1
巅峰期的OK组合,打起球来让对手想骂人,季后赛15:
1,只因AI逆天的手感才被打破不败金身
2002~2003
马刺
篮网
4:
2
巅峰期的邓肯搭档老当益壮的名人堂成员大卫.罗宾逊组成内线双塔,更有帕克,吉诺比利,GDP组合也已然有了雏形,板凳上还有史蒂夫·科尔
2007~2008
凯尔特人
湖人
4:
4
加内特、雷阿伦、皮尔斯组成的绿军三巨头,后卫线又有朗多,在总决赛上,以4:
2击败科比领衔的湖人队
2009~2010
湖人
凯尔特人
4:
3
科比搭档家嫂连续三年进入总决赛,与绿军大战七场,实现总决赛比分上的逆转,也成功的复仇了绿军
2012~2013
热火
马刺
4:
3
热火与马刺纠缠了7场才分胜负,其中第六场雷阿伦终场前迎着帕克投入的关键三分镜头已为经典
2014~2015
勇士
骑士
4:
1
这是一只跨时代的球队,打破依据离篮筐越近,命中率越高为基本原则的“铁律”,将炮轰上升到另一个层次,而且它还在进化,着实让人可怕
2015~2016
骑士
勇士
4:
3
在库里腿伤未完全恢复和博古特意外报销的情况,骑士队抓住了机会,实现逆转,随着第七场,欧文一对一单挑库里投入致胜三分,仍是将总冠军抢到手
附录.NBA各球队缩写简称与正式名称对照表
球队简称
正式名称
CHI
芝加哥公牛
HOU
休斯顿火箭
SAS
圣安东尼奥马刺
GSW
金州勇士
LAL
洛杉矶湖人
BOS
波士顿凯尔特人
MIA
迈阿密热火
CLE
克里弗兰骑士
数据预处理
待处理数据
∙team_season.csv
∙team_playoff.csv
数据处理过程
∙数据时间太过散乱,不方便进行分类处理,故需要针对时间区间添加“赛季”列
∙选出上面十个总冠军队伍常规赛、季后赛,球队与对手的各项数据均值
∙计算冠军队伍的高阶数据:
进攻效率值和防守效率值,并实现数据可视化
#加载R语言包
library(dplyr)
library(stringr)
library(ggplot2)
champion_name<-c("CHI","HOU","CHI","LAL","SAS","BOS","LAL","MIA","GSW","CLE")
Season_list<-c("91-92","94-95","95-96","00-21","02-03","07-08","09-10","12-13","14-15","15-16")
champions<-data.frame(champion_name,Season_list,stringsAsFactors=F)
#赛季数据简单处理
simple_db<-function(team_season){
team_season$对手<-str_sub(team_season$比分,start=1,end=3)
team_season$时间<-as.Date(team_season$时间,"%Y-%m-%d")
team_season$赛季[team_season$时间>as.Date("1985-9-11")&team_season$时间 team_season$赛季[team_season$时间>as.Date("1986-9-11")&team_season$时间 team_season$赛季[team_season$时间>as.Date("1987-9-11")&team_season$时间 team_season$赛季[team_season$时间>as.Date("1988-9-11")&team_season$时间 team_season$赛季[team_season$时间>as.Date("1989-9-11")&team_season$时间 team_season$赛季[team_season$时间>as.Date("1990-9-11")&team_season$时间 team_season$赛季[team_season$时间>as.Date("1991-9-11")&team_season$时间 team_season$赛季[team_season$时间>as.Date("1992-9-11")&team_season$时间 team_season$赛季[team_season$时间>as.Date("1993-9-11")&team_season$时间 team_season$赛季[team_season$时间>as.Date("1994-9-11")&team_season$时间 team_season$赛季[team_season$时间>as.Date("1995-9-11")&team_season$时间 team_season$赛季[team_season$时间>as.Date("1996-9-11")&team_season$时间 team_season$赛季[team_season$时间>as.Date("1997-9-11")&team_season$时间 team_season$赛季[team_season$时间>as.Date("1998-9-11")&team_season$时间 team_season$赛季[team_season$时间>as.Date("1999-9-11")&team_season$时间 team_season$赛季[team_season$时间>as.Date("2000-9-11")&team_season$时间 team_season$赛季[team_season$时间>as.Date("2001-9-11")&team_season$时间 team_season$赛季[team_season$时间>as.Date("2002-9-11")&team_season$时间 team_season$赛季[team_season$时间>as.Date("2003-9-11")&team_season$时间 team_season$赛季[team_season$时间>as.Date("2004-9-11")&team_season$时间 team_season$赛季[team_season$时间>as.Date("2005-9-11")&team_season$时间 team_season$赛季[team_season$时间>as.Date("2006-9-11")&team_season$时间 team_season$赛季[team_season$时间>as.Date("2007-9-11")&team_season$时间 team_season$赛季[team_season$时间>as.Date("2008-9-11")&team_season$时间 team_season$赛季[team_season$时间>as.Date("2009-9-11")&team_season$时间 team_season$赛季[team_season$时间>as.Date("2010-9-11")&team_season$时间 team_season$赛季[team_season$时间>as.Date("2011-9-11")&team_
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