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数据新闻可视化(以篮球联赛为例)及工具开发的中期报告.docx
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数据新闻可视化(以篮球联赛为例)及工具开发的中期报告.docx
该【数据新闻可视化(以篮球联赛为例)及工具开发的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【数据新闻可视化(以篮球联赛为例)及工具开发的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。数据新闻可视化(以篮球联赛为例)及工具开发的中期报告一、数据收集及清洗我们选择了NBA作为数据新闻可视化的案例,首先需要收集并清洗相关数据。我们从以下渠道获取数据::获取球员、球队、比赛相关数据;:如腾讯NBA、新浪体育等渠道,获取对应信息的HTML代码;:如BasketballReference等统计数据网站,下载相关CSV文件。数据清洗工作主要包括以下几个方面::使用均值填充、删除含缺失值的行或列等策略;:删除重复信息;:将数据从字符串格式转化为数值格式;:计算衍生变量、标准化、归一化等。二、数据分析及可视化经过数据清洗,我们将数据导入R或Python等数据分析工具,对数据进行探索分析和可视化。其中,常用的可视化工具包括matplotlib、ggplot2、Tableau等。我们可以基于以下几个方面来进行数据分析::如胜率、得分、篮板、助攻等;:如比分、得分分布、场均得分等;:如效率值、贡献值、进攻效率、防守效率等。在可视化方面,我们可以使用多种方式呈现数据::用于比较不同球队或球员的得分、篮板、助攻等;:用于展示不同球员或篮球场上位置与得分、助攻等的关系;:用于展示比赛中不同球员得分区域及比重;:用于展示球员或球队所在地区、比赛地点等;:用于展示具体数据。三、工具开发针对NBA数据的收集、清洗、探索分析及可视化,我们可以开发相应的工具和平台,以提高自身效率并使数据信息更加直观、易于理解。下面介绍了一些可能的工具开发方向::爬取各大体育媒体网站的篮球联赛数据,并将其自动存入数据库中;:开发R或Python库,方便初学者进行数据清洗和预处理;:构建交互性强、操作简单易用、自定义性强的分析平台,方便用户自由组合数据、生成图表;:方便用户进行手机浏览、实时更新、分享交流数据信息。
数据新闻可视化(以篮球联赛为例)及工具开发的中期报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.
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2024-04-16
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