nba所有球队 NBA球员数据抓取项目：利用数据可视化分析球员优劣，文末有CSDN学长QQ名片

1。项目简介

大数据技术在体育行业也起着重要作用。篮球是许多运动中最关心的运动。 NBA是最喜欢的体育联盟之一。对于NBA，每个玩家的精细分析和数据可视化不仅可以帮助球队对球员的质量和缺点的科学和有效分析，并为团队排队的编队提供基础，而且还使伟大的体育传奇人数更加商业化。价值。

该项目使用 捕获NBA球员的所有季节数据，包括三分nba所有球队，篮板和其他参数。对每个球员的精细分析和数据可视化可以帮助团队分析球员科学和高效地分析球员的优势和缺点，但团队也为球队的武器提供了基础，这也可以使伟大的体育传奇在商业上有价值。

基于大数据的NBA播放器数据分析和预测系统

2。功能组成

基于大数据的NBA播放器数据分析和预测系统的主要功能包括::

3。NBA播放器比赛数据爬网

该项目中使用的+此类工具包用于实现本机网络爬网，并捕获NBA播放器的各种竞争数据：

all_players = []
for season in range(2000, 2022):
    print('抓取 {} 赛季的球员数据...'.format(season))
    url = base_url.format(season)
    headers = {
        'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 11_1_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.182 Safari/537.36',
        'accept-language': 'zh-CN,zh;q=0.9',
        'cache-control': 'max-age=0',
        'cookie': 'Your cookies',
        'referer': 'https://china.xxxxx.cn/statistics/',
        'sec-ch-ua': '"Chromium";v="88", "Google Chrome";v="88", ";Not A Brand";v="99"',
        'accept': '*/*'
    }
    resp = requests.get(url, headers=headers).json()
    players = resp['payload']['players']
    for player in players:
        player['season'] = season
    all_players.extend(players)
    if len(all_players) % 10 == 0:
        fout.writelines([json.dumps(player, ensure_ascii=False) + '\n' for player in all_players])
        fout.flush()
        all_players.clear()
    time.sleep(1 + random.random())

4。基于大数据的NBA播放器数据分析和预测系统4.1系统主页和注册登录

4.2对季节中各种指标的各种指标的精致分析4.2.1每个季节的参与数量和平均得分分布

4.2.2每个赛季平均篮板，助攻，抢断和盖帽的得分分配

4.2.3每个季节的平均游戏时间和效率的分布

4.2.4每个季节的三分，罚球nba所有球队，进攻和防守的分布

4.3平均得分，篮板，助攻和窃取趋势预测分析

该项目使用Arima算法来实现对平均得分，反弹，协助和窃取球员领域的趋势预测分析：

def arima_model_train_eval(history):
    # 构造 ARIMA 模型
    model = ARIMA(history, order=(1, 1, 0))
    # 基于历史数据训练
    model_fit = model.fit(disp=0)
    # 预测下一个时间步的值
    output = model_fit.forecast()
    yhat = output[0][0]
    return yhat
def future_predict(player):
    df = all_players[all_players['姓名'] == player]
    # 赛季
    saijis = df['赛季'].values.tolist()
    saijis.append('2022')
    # 场均得分
    scores = df['场均得分'].values.tolist()
    predict_score = arima_model_train_eval(scores)
    scores.append(predict_score)
    # 场均篮板
    lanbans = df['场均篮板'].values.tolist()
    predict_lanban = arima_model_train_eval(lanbans)
    lanbans.append(predict_lanban)
    # 场均助攻
    zhugongs = df['场均助攻'].values.tolist()
    predict_zhugong = arima_model_train_eval(zhugongs)
    zhugongs.append(predict_zhugong)
    # 场均抢断
    jiangduans = df['场均抢断'].values.tolist()
    predict_jiangduan = arima_model_train_eval(jiangduans)
    jiangduans.append(predict_jiangduan)
    
    ......

5。摘要

该项目使用 捕获NBA球员的所有季节数据，包括三分，篮板和其他参数。对每个球员的精细分析和数据可视化可以帮助团队分析球员科学和高效地分析球员的优势和缺点nba所有球队，但团队也为球队的武器提供了基础，这也可以使伟大的体育传奇在商业上有价值。

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