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NBA数据集|体育分析数据集|球员评估数据集
收藏github2024-11-14 更新2024-11-16 收录
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https://github.com/KristWangCY/BusinessDataMiningProject
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包含2021-2024年NBA球员的表现和薪水数据，用于预测球员是否能成为全明星球员、分析表现与薪水之间的关系，以及寻找有潜力的年轻球员。
创建时间：
2024-11-14
原始信息汇总
BusinessDataMiningProject
数据集概述
- 数据集名称: BusinessDataMiningProject
- 数据来源: NBA球员表现和薪资数据（2021-2024）
数据文件描述
- 2021-2022 NBA Player Stats - Regular.csv: 2021-2022 NBA球员常规赛表现数据
- 2022-2023 NBA Player Stats - Regular.csv: 2022-2023 NBA球员常规赛表现数据
- 2023-2024 NBA Player Stats - Regular.csv: 2023-2024 NBA球员常规赛表现数据
- 2021-2024PlayersSalaries.csv: 2021-2024 NBA球员薪资数据
代码文件描述
- Code_2_15AllStarPlayersSalaries.csv: 用于Code2_RelationshipBetweenPerformanceAndSalaries.R，包含从预测的AllStarPlayers中选出的15名AllStar球员
- Code1_PredictAllStarPlayers.R: 使用2023-2024 NBA球员常规赛表现数据，预测球员是否能在该赛季成为全明星球员
- Code2_RelationshipBetweenPerformanceAndSalaries.R: 使用2021-2024 NBA球员常规赛表现和薪资数据，分析表现与薪资之间的关系，并预测2024-2025赛季每位球员的薪资
- Code3_FindPotentialPlayers.R: 使用从Code2中获得的表现和薪资数据，寻找薪资与表现不匹配的球员，识别年轻且有潜力的球员，并将其分类为高、中、低潜力球员
项目目标
- 预测全明星球员: 基于球员表现预测其是否能成为全明星球员，影响各球队的收入
- 分析表现与薪资关系: 分析2021-2024年球员表现与薪资之间的关系，帮助管理层做出决策，如调整薪资帽
- 寻找年轻潜力球员: 寻找年轻且有潜力的球员，帮助管理层进行球员交易
项目结果
- 预测全明星球员: 成功预测了全明星球员
- 分析表现与薪资关系: 发现安东尼·爱德华兹（Anthony Edwards）年轻且在场上表现出色，建议寻找更多类似年轻有潜力的球员
- 寻找年轻潜力球员: 生成了年轻且有潜力球员的名单，并将其分类为高、中、低潜力球员
团队成员
- CHENYU WANG
- GEUNJU PARK
- PANAGIOTIS GEORGIADIS
- SHANSHAN TAN
- XIAOXUE JI
最后更新日期
- 2024/11/14
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
NBA数据集的构建基于2021年至2024年的球员表现和薪资数据。数据来源包括常规赛季的球员统计数据和球员薪资信息。通过收集和整理这些数据，构建了包含多个赛季的球员表现和薪资的完整数据集。数据清洗过程确保了数据的准确性和一致性，为后续的分析和模型训练提供了坚实的基础。
特点
该数据集的显著特点在于其涵盖了多个赛季的球员表现和薪资数据，为研究球员表现与薪资之间的关系提供了丰富的资源。此外，数据集还包含了预测全明星球员和潜在年轻球员的模型代码，这些代码展示了如何利用数据进行预测和分类。数据集的结构化和标准化处理使得数据易于访问和分析，适合用于多种商业和学术研究。
使用方法
使用NBA数据集时，用户可以首先加载包含球员表现和薪资的CSV文件，进行数据清洗和预处理。随后，可以利用提供的R代码进行模型训练和预测，例如预测全明星球员或分析球员表现与薪资的关系。数据集还提供了详细的代码示例和文档，帮助用户理解和应用数据集中的信息。通过这些步骤，用户可以有效地利用数据集进行深入的分析和研究。
背景与挑战
背景概述
NBA数据集是由CHENYU WANG、GEUNJU PARK、PANAGIOTIS GEORGIADIS、SHANSHAN TAN和XIAOXUE JI等研究人员于2021年至2024年间创建的，旨在分析和预测NBA球员的表现与薪资关系。该数据集的核心研究问题包括预测球员是否能成为全明星球员、分析球员表现与薪资的关系，以及识别具有潜力的年轻球员。这些研究不仅有助于球队管理层做出更科学的决策，如调整薪资帽和进行球员交易，还对篮球运动的数据分析领域产生了深远影响。
当前挑战
NBA数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，数据清洗是确保分析准确性的关键步骤，需要处理大量复杂的数据。其次，通过主成分分析（PCA）和随机森林模型来确定变量的权重和预测结果，这一过程需要高度的统计学知识和计算能力。此外，识别异常数据（如Anthony Edwards）并进行专门研究，增加了分析的复杂性。最后，如何准确分类年轻球员的潜力，并预测其未来薪资，是该数据集面临的另一大挑战。
常用场景
经典使用场景
NBA数据集的经典使用场景之一是预测球员是否能成为全明星球员。通过分析球员的表现数据，如得分、篮板、助攻等，结合随机森林模型，可以评估球员的综合表现，并预测其成为全明星球员的概率。这一应用不仅有助于球队管理层制定策略，还能影响球队的收入和市场价值。
实际应用
NBA数据集在实际应用中主要用于球员交易和薪资调整。通过分析年轻球员的表现和潜力，球队管理层可以识别出具有高潜力的年轻球员，并据此进行球员交易。此外，数据集还可以帮助管理层调整球员的薪资帽，确保球队的薪资结构合理，从而优化球队的整体表现和财务状况。
衍生相关工作
NBA数据集的广泛应用催生了多项相关研究工作。例如，有研究利用该数据集进行球员表现与薪资关系的深度分析，提出了新的薪资预测模型。此外，还有研究专注于年轻球员的潜力评估，开发了基于PCA和随机森林的潜力评分系统。这些衍生工作不仅扩展了数据集的应用范围，还为体育管理领域的研究提供了新的视角和方法。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
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poi
本项目收集国内POI兴趣点，当前版本数据来自于openstreetmap。
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CosyVoice 2
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中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 70 年（1951~2020 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中，计划于 2025 年上半年发布，从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。
国家青藏高原科学数据中心 收录