足球比赛数据分析软件(足球比赛数据怎么统计的)

2023-11-30 01:23:17
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本篇文章给大家谈谈足球比赛数据分析软件,以及足球比赛数据怎么统计的的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。

文章详情介绍:

#Python新征程5# 开发者工具—追踪中超比赛积分的JSON数据文件

端午节安康!

继续我的学习,身边有个专业的网络架构师,遇到不懂的地方就直接问他,详细的解答之后再去看教材的内容,就感觉茅塞顿开,瞬间清晰。

虽然中国足球出现了很多问题,选择新浪体育中超积分作为网页分析对象,主要是能很直白的看到积分排名,数据也更加符合json文件基本格式。

步骤1、打开新浪体育界面,选择中超,通过F12进入网页的开发者模式,刷新之后,network 内就可以看到资源文件的加载过程。

步骤2、在所有文件类型中选择js文件,缩小需要查找的文件范围;

步骤3、在对应的js文件中,点击Response(响应)按钮,就可以看到json数据啦

可以清楚的看到新浪体育给每个球队编辑的编码、年份、赛季、轮次、积分,也可以找到对应球队logo的链接来源。

步骤很简单,但是没有人指导的情况下看起来会比较复杂,聪明的小朋友们可能无师自通哈。

找到数据,就很开心。

小分析一篇学习过程中的实战,学习路漫漫,与各位共勉!

#加油,girl

#一点一滴的努力,未来都会有回报。

#岁月静好,不去羡慕旁人,只做好自己,花朵总会绽放。

#以上学习感悟来自于《网络爬虫进化论:从Excel爬虫到Python爬虫》(中国水利水电出版社2021年出版)

足球财富系列之足球数据化的应用!@拿捏主任

足球财富系列:足球数据化的实际应用。

今天和大家分享一下足球数据化的实际应用。这上面有一张图,一共是有五列,第一列是每天的001场次,第二列是球队的名称,第三列是方案的选择,一二球的方案,第四列224、274、236、220。这是什么意思?就是你用100块钱去投资一二球的方案,回报率是多少?第五列红黑,这一期如果是出现了一二球就是红,没有出现就是黑。下面还有比较关键的数据,历史最大遗漏是七期。

这是什么意思?就是连续近200期里面没有出现过12球的赛事一共是连续有七期,历史最高连红是什么意思?就是近200场的001赛事中连续出现过六期12的赛果。然后第二张图可以看到它是一个23球的方案,它的历史最大遗漏是11期,历史最高连红是6期。

第三张图是13球的方案,历史最大遗漏是12期,历史最高连红是6期。

第四张图是24球的方案,历史最大遗漏是10期,历史最高连红是7期。

第四个方案是3、4球的方案,历史最大遗漏是6期,历史最高连红是4期。从这些数据统计出来就可以轻而易举的发现一二球和三四球的方案,历史最大遗漏相对来说是比较低的。

二球的方案最高,历史遗漏是7期,也就是说近200期里面连续7期没有出现过一二球赛果,还有3、4球的方案是6期没有出现过这种赛果。

怎么去把数据统计的结果应用到实际当中?就拿这个进200期三四球的方案,历史最大也就是6期,把6/2也就是3,当出现三期没有出现三四球赛果的时候,就可以开始做一个,五期左右的追踪方案去追踪三四球,这就是很明显的实际应用案例。

今天先和大家分享这么多,如果觉得我的视频对你有帮助还麻烦点个关注和留下你们的小心心,谢谢。

23081足球胜负彩,全日系组合,事实证明难度极大,娱乐为主

1.新泻VS广岛

两队排名相差比较大,说主队总体的发挥没有客队好,而最近两队状态也差不多,客队更是客场六连败,妥妥的客场虫。从数据上看给了客队支持,但从实力来看,两队其实相差不大。

首平,次客胜

2.鹿岛VS京都

主队排第七,主场已恐怖的七轮不败,妥妥的主场龙,客队排第19,客场作战能力有限。从数据来看,给了主队支持,但又不是特别大。

首主胜,次平

3.名古屋VS川崎

两队目前状态都相当出色,主队主场恐怖,四连胜。而客队的客战能力却着实有限,最近也是两轮不败。而上轮逼平状态出色的浦和红钻,说明其状态保持不错。

4.横滨VS大阪

客队状态确实要好于主队,数据也是近期两队状态的体现。

客胜

5.神户VS札幌

主队上一轮意外输球,相信会给他们一个提醒,本场面对状态不俗,客场骁勇的札幌,一定会打起精神来的。毕竟排名第二,实力还是出众的,而数据也是给了主队支持,这场不会有意外。

主胜

6.鸟栖VS浦和

从实力上看客队要比主队强些,而从排名也看到客队发挥总体上要比主队好些。数据对客队有支持,但并不友好。

首主胜,次客胜

7.东京FC VS太阳神

很明显的主队要比客队状态好,数据也给了主队支持。

主胜

8.清水VS长崎

一个排名第四,第一个名排第七,真有数据显示出那么大的差距。主队的主战能力强,但最近也多轮不胜了,而客队至少发挥得还行,虽没有一直连胜,但依然能以不败为主调不崩盘。

首平,次主胜

9.町田VS大宫松鼠

一个榜首,一个榜尾,又坐拥主场之势,不拿下说不过去,除非,,,,

主胜

10.德岛VS群马

无可否认的是主队主队的主战能力相比客队的客战能要强些,但从排名来看,客队的发挥肯定是要比主队稳定的。数据虽给主队一定支持,但支持的务度不算友好。

首主胜,次平

11.冈山VS水户

数据给主队支持 ,主队的主战能力明显要比客队的客战能力强。

主胜

12.千叶VS甲府

两队排名说明两队总体表现有比较大的差距,主队主战能力并不突出,客队客战最近五战三胜一平一负,状态不错。但数据无视这些,直接给了主队支持。支持的力度又不算大。

首客胜,次主胜

13.磐田VS大分

数据给了排名第五的主队支持,可能认为客队的客战能力不稳定。

首平,次主胜

14.山形VS仙台

主队的主战能力比较强,而客队的客战能力不稳。数据没有明显偏向。从近期交锋来看,客队占优。

首客胜,次平

用Python预测了一下世界杯决赛最后的赢家,发现准确率还挺高

四年一度的世界杯即将要在卡塔尔开幕了,对于不少热爱足球运动的球迷来说,这可是十分难得的盛宴,而对于最后大力神杯的归属,相信很多人都满怀着期待,每个人心中都有不同的答案。

今天小编就通过Python数据分析以及机器学习等方式来预测一下谁能获得最后的冠军,当然最后预测出来的结果也仅仅只是作为一种参考,并不代表最后真实的结果。

数据集的准备

这里我们用到的数据集是来自kaggle的公开数据集,其中的一份数据集是2018年俄罗斯世界杯每小组各成员交手的记录,最后小编的预测基于该份数据集的基础之上,另外一份数据集则是从1870年开始到2022年截止,所有参赛球队的历史交手成绩汇总。那么我们首先导入要用到的模块以及导入数据集。

模块和数据集的导入

数据分析和可视化要用到的模块分别是pandas、matplotlib以及seaborn,而机器学习预测要用到的模块是sklearn,代码如下

接着我们导入数据集

我们可以通过head()方法来查看导入数据及的前几行,校验一下数据的导入是否成功,代码如下

output

探索性数据分析和特征工程

接下来我们要做的便是探索性数据分析和特征工程了,来对数据集有一个大致的了解,同时生成一些针对最后的预测大有帮助的特征出来,例如我们针对比赛当中的比分来判断比赛是谁胜谁负,或者是平局,代码如下

output

那么同时我们也知道第一届世界杯举办的时间是1930年在乌拉圭举办的,那么筛选出在1930年之后的所有比赛的成绩,代码如下

output

我们将比赛的结果的统计可视化出来,其中我们就能清晰地看到阿根廷球队的胜负率的情况,代码如下

output

俄罗斯世界杯的参赛队伍

我们先将目标锁定在2018年俄罗斯世界杯的参赛队伍上,总共是以下这几支球队

output

我们着重看的是1930年之后的比赛记录,那么我们再进行一次筛选,代码如下

output

当然我们在最后进行预测的时候,会有一些无关紧要的特征掺杂其中,我们需要将其去掉,代码如下

output

我们需要将winning_team这一列的标签做一次转换,将赢得比赛的标签改为2,输掉比赛的标签改为0,而平局的标签改为1,代码如下

output

紧接着,我们需要对这些离散类型的变量进行独热编码,用到的是pandas模块当中的get_dummies()方法,代码如下

output

划分出训练集和测试集,调用的是train_test_split()方法,代码如下

逻辑回归算法

那小编这里调用的是非常简单的逻辑回归的算法,读者朋友后续也可以尝试其他的分类算法进一步的完善一下整个预测的流程与结果,代码如下

预测结果

那么最后便是将我们训练出来的模型去做一个预测了,我们先前的数据集当中有主队和客队之分,但是在世界杯的赛场上没有,这里我们就依据世界排名的先后顺序来划分一下,因此需要导入世界排名的数据集

output

还是和之前一样的,我们需要对这些离散类型的变量进行编码,这里就不做演示了,我们调用训练好的模型并且进行比赛结果的预测,代码如下

output

上述预测的结果针对的是2018年俄罗斯世界杯小组赛的对阵情况,那么2022年卡塔尔世界杯小组赛的预测,我们只需要将fixture数据集更新一下即可

output

最后预测出来的结果如下所示

源:关于数据分析与可视化

最后也顺便分享下我近期整理的一份数据分析流程知识图谱,内含数据分析12个常见分析模型、18个理论分支、136个详细知识要点和60多个实际分析场景案例,不懂或不记得的知识点拿出地图就能查,数据人必备!需要可自取,高清电子版获取

作者:admin | 分类:体育直播 | 浏览:23 | 评论:0