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小编:我对运动的最爱不是橄榄球,尽管它看起来像橄榄球。 它是篮球,这对我来说意味着NBA!(梦之队在巴塞罗那创造历史时我16岁) 我想写一篇关于篮球和预测的文章,并注意到NBA赛季

我对运动的最爱不是橄榄球,尽管它看起来像橄榄球。

它是篮球,这对我来说意味着NBA!(梦之队在巴塞罗那创造历史时我16岁)

我想写一篇关于篮球和预测的文章,并注意到NBA赛季的下一个赛事是NBA全明星赛。

正如维基百科所写:"NBA全明星赛是由国家篮球协会(NBA)每年主办的篮球表演赛,与联盟的明星球员从东部联盟对他们的对手从西部联盟。每个会议团队由12名球员组成,总共24名。"

我想知道是否可以利用2015/2016赛季的一些数据来预测2016/2017全明星赛的未来?

我去了学校NBA.com网站,并寻找适当的统计数字。这是一个做得很好的网站,我能够检索从每个常规赛开始到全明星赛开始的所有球员统计数据。

基于这个来源,我创建了两个数据集。

第一个是我的训练数据集,包含2015/2016赛季的所有球员统计数据。我知道哪些球员被选为全明星,数据管理平台,无论是先发球员还是替补球员,因此,我在训练数据集中添加了这些信息。

第二个数据集是包含正在进行的2016/2017赛季球员统计数据的数据集。

我应用基于训练数据集创建的预测模型来预测可能的全明星球员。

两个数据集都包含统计数据,如玩过的比赛数、赢过的比赛数、输过的比赛数,得分以及不同的主要比赛统计数据。

在第一步中,我使用SAP BusinessObjects predictive Analytics创建了预测模型。全明星是我的目标变量。所有与球员相关的信息(球队、年龄、统计数据)都被用作解释变量。

以下是我的预测模型的总结–在28个变量中,只有3个被保留

FGM:场上进球。它有最重要的贡献,67%。FGA:已尝试射门。第二大贡献,28%。FTM:罚球命中。第三个最重要的贡献,5%。

如果我双击FGM栏,我会看到这个图表。

左边的类别越多,说明的输出就越多。如果我平均每场比赛得分超过7.1个球,我可能会被评为全明星。

一旦我的预测模型建立起来,我就可以用它来预测2016/2017全明星赛!

我询问了概率,并输出了球员的名字。

你可以看到全明星预测,按球员成为全明星的概率递减排序。

根据这些预测,这里是我的东、西五个开始。

东:警卫:伊赛亚-托马斯德马尔德罗赞

前场:勒布朗·詹姆斯吉米·巴特勒Giannis Antetokounmpo

西部:警卫:维斯布鲁克詹姆斯·哈登

前场:凯文杜兰特安东尼·戴维斯DeMarcus Cousins

这些是我根据解决方案向我提出的最终选择。我选择哈登而不是利拉德作为我在西部的第二后卫,因为我认为"胡须"是一个更完整的球员

我真的很喜欢今天写这个博客。我希望它能说明使用SAP BusinessObjects Predictive Analytics,美国云数据库,您可以多么快速、轻松地获得有意义的结果。

享受预测,阿里分销,享受篮球,数据同步,新年快乐!

安托万

附言:您可以在这里投票选出2017年全明星球员。2017年NBA全明星赛的首发名单将于1月19日公布。

积分将于NBA.com提供本博文使用的相关统计数据

1月20日更新:

NBA公布了结果,…鼓卷…看到了吗

让我们比较一下预测和现实!

东区非常完美,是4对5。

唯一的例外是凯里·欧文,他比以赛亚·托马斯更喜欢当二后卫,因为范冰冰的级别和球员的级别。我怀疑他为克利夫兰效力的事实有影响。

令人震惊的是,媒体对球员的排名与我对东部的预测完全一致。

西部也没那么糟糕。这是一场3对5的比赛。

我把斯蒂芬·库里搞错了,云服务器品牌,但你可以分析他是被球迷"拯救"的(球员人气在这里产生了巨大的影响,而不是场上的统计数据)。

我觉得这对罗素·韦斯特布鲁克来说很奇怪,尽管我也喜欢库里。

根据预测,卡希·伦纳德排在表兄弟之后,我猜是因为它的防守优势(当预测模型倾向于进攻优势时)。

预测倾向于德马库斯的表亲,但你可以看到,卡希是所有各方的表亲(粉丝/玩家/媒体排名)首选。

那么我在这里有什么收获?

我们现在就等着预备队的宣布吧。

希望大家玩得开心!

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