足球大数据分析_足球数据分析-华为云

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要将机器学习算法应用于足球数据分析，就必须先有一套关于比赛内容的数据集。 本专栏的第二篇文章将介绍足球数据分析领域常用的两种数据类型：事件数据 与 追踪数据，并介绍每种类型中比较知名的数据提供商，以及他们免费公开的数据集。 在这篇文章中，我们将讨论三个令人敬畏的大数据Python工具，以使用生产数据提高您的大数据编程技能。 正如它的网站所述，Pandas是一个开源的Python数据分析库。 让我们启动IPython并对我们的示例数据进行一些操作。

在赛前备战阶段加入数据分析能帮助球队更快地掌握对手的阵型、球员、场上角色、定位球策略等信息。 那场著名的贝尔萨间谍门发布会上，他提到过自己的团队会花费4个小时分析一场比赛，他们还看了此前德比郡的全部51场比赛。 这项极为艰巨的大工程需要他们花费360个工时完成，而且这还只是一场比赛而已。 足球界也正在出现类似的趋势，将不同赛季放在一起比较，你会发现英超赛场球员射门的平均位置离球门越来越近了，越来越多的教练都意识到远射只是得分概率偏低的低效尝试。

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在当今足坛，数据分析（这个概念确实存在）已经和顶级赛事绑定在一起很多年了。 直到几年前，数据只是足球这项运动中的一小部分，好在现在已经有越来越多的俱乐部注意到了其中的价值。 想要判断一个球员在实际比赛中的真实状态，我们不能只看进球、助攻这些数据，还应该关注球员的“场均进球”、“场均助攻”、“场均创造机会”、“场均出场时长”等数据。 本次分析的数据来源于T足球网，这个网站应该是中文足球数据网站里最全面的了，不论是球员的详细比赛数据，还是球队的全队记录都能很容易查到，其中我们需要的数据就在“球员数据”页面，点进去就可以开始爬取了。

这种学识背景的多样性说明，俱乐部将这些人串在一起的唯一考量并不是他们的专业背景，而是他们的批判性思考能力。 俱乐部经营这门学问并没有已经探明的培养途径，足球始终被视为副业。 在这一数据浪潮中，许多分析师、运动科学家和工程师将自己牢牢嵌入了俱乐部的管理结构，帮助俱乐部在人员招募和贷款管理等方面获得优势，最终，帮助球队获得更多胜利。 直到数年前，预期进球数还只是推特上一小撮人的常用术语。