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足球粉丝福利来啦-图解欧洲足球联赛

前言: R爬虫&可视化系列文章来到了第五季,我们来聊聊欧洲足球联赛。本人作为一个不会踢球的资深球迷,俗称“懂球帝”,今天就与大家用数据分析一下2017-2018赛季欧洲五联赛的各项指标。 数据爬取: 本次数据爬取我们选择的是虎扑网站,虎扑网站作为大型的体育类资讯网站,可以作为足球数据的来源。 上图中由于虎扑球队信息更新不是特别及时,我们会在后期把这部分数据和比赛数据做inner join。 ,home_row,away_row均大于1说明数据成功爬取home_row <- nrow(home)away_row <- nrow(away) 数据分析: PART1:五联赛比赛数据对比 首先我们通过几个维度对比五联赛比赛的特点 关于五联赛的分析暂时就到这里,后续大家关于这方面有更多分析的点可以留言进行交流 --------------------------------- 如果大家周围有对数据分析&数据挖掘感兴趣的朋友,麻烦在朋友圈帮忙转发一下

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数据和机器学习如何改变欧洲足球 甚至是世界足球?!

总部位于荷兰的数据情报公司SciSports希望通过数据、运动追踪和机器学习来改变世界足球。 该公司利用数据和机器学习技术,制作了一项“科学技能指数(SciSkill Index)”这是一项对全世界数千名足球运动员的当前能力、潜力和影响力进行的客观排名。 ? 根据SciSports的说法,孟菲斯·德佩受到了他们的影响决定搬到了里昂足球俱乐部 评分标准是由SciSports现有的数据库和从体育场摄像机收集到的三维数据决定的,这些数据可以将练习中的运动或比赛中的运动转化为实时的有用信息 “BallJames”是该公司的全自动跟踪系统,它可以生成三维数据,无需连接任何传感器到球员或足球上。 据该公司称,BallJames从足球比赛的视频图像中自动生成3D数据。 除了数据收集这样的主要功能之外,BallJames还提供了许多其他的可能性,前科学技术首席技术官Gerrit-Jan van Ahee曾在3月的一份公司声明中表示: “对于整个领域来说,除了在电视上看足球之外

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    使用Python抓取欧洲足球联赛数据

    数据的来源多种多样,以为我本身是足球爱好者,所以我就想提取欧洲联赛的数据来做一个分析。 许多的网站都提供了详细的足球数据,例如: 网易 http://goal.sports.163.com/ 腾讯体育 http://soccerdata.sports.qq.com/ 虎扑体育 http ://soccer.hupu.com/ http://www.football-data.co.uk/ 这些网站都提供了详细的足球数据,然而为了进一步的分析,我们希望数据以格式化的形式存储,那么如何把这些网站提供的网页数据转换成格式化的数据呢 Web Scraping 注意事项 在抓取数据之前,要注意以下几点: 阅读网站有关数据的条款和约束条件,搞清楚数据的拥有权和使用限制 友好而礼貌,使用计算机发送请求的速度飞人类阅读可比,不要发送非常密集的大量请求以免造成服务器压力过大 下一步做什么 现在我们拥有了详细的欧洲联赛的数据,那么下一步要怎么做呢,我推荐大家把数据导入BI工具来做进一步的分析。

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    「体育大数据」职业体育大数据应用之足球

    无独有偶, 美国足球联盟(MLS)也已经开始在足球场上采用传感器技术。 在全明星赛上的数据显示, 莫罗的运动强度排名第6 , 整体速度位于第2位, 而总奔跑距离并列第4, 为2.1英里(约3.4公里)。 莫罗说, 有些球员希望在比赛中就能看到球员的数据分析。 如果下赛季采用miCoach精英系统, 他更希望能够在赛后看到自己的数据进行分析, 而不是在比赛中调整。 “当然, 这取决于教练给我们看多少数据。” 尽管不希望在比赛中就看数据, 莫罗还是认为miCoach很有用。 他说:“如果这个系统能帮助运动员提高竞争力, 提高训练水平, 哪怕是一点点的话也值了。” “我很高兴下赛季能采用这套系统”莫罗说“人们可以按照他们想要的方式来使用这种工具, 有的人愿意在比赛中看到数据, 而我则希望通过数据分析来提高自己的训练水平。 大多数认真的运动员都会这样想的。

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    使用Python抓取欧洲足球联赛数据

    背景 Web Scraping 在大数据时代,一切都要用数据来说话,大数据处理的过程一般需要经过以下的几个步骤 数据的采集和获取 数据的清洗,抽取,变形和装载 数据的分析,探索和预测 数据的展现 其中首先要做的就是获取数据 数据的来源多种多样,以为我本身是足球爱好者,而世界杯就要来了,所以我就想提取欧洲联赛的数据来做一个分析。 许多的网站都提供了详细的足球数据,例如: 网易 http://goal.sports.163.com/ 腾讯体育 http://soccerdata.sports.qq.com/ 虎扑体育 http ://soccer.hupu.com/ http://www.football-data.co.uk/ 这些网站都提供了详细的足球数据,然而为了进一步的分析,我们希望数据以格式化的形式存储,那么如何把这些网站提供的网页数据转换成格式化的数据呢 Splunk提供一个大数据的平台,主要面向机器数据

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    足球遭遇大数据,胜负靠计算还是直觉

    埃弗顿的逆袭代表了足球界的新趋势:数据革命。 欧洲足球正在经历这样一场革命。专业球迷们可能从新闻堆里发现蛛丝马迹:各大球会都在变得更聪明也更有效率。 虽然比恩过分强调上垒率来挑选人才的做法也遭到一些诟病,他的球队在更强调巨星表现的季后赛里也确实表现不佳,然而,在他的启发下,联盟其他球队也开始接纳更完善的大数据分析,而不再依靠原来的少数几项数据和球探的 为了改变这种状况,曼城曾经在2012年8月进行过一次有趣的实验,他们开启了一个名为“MCFC分析论”的项目,大胆地公开了一批OPTA采集 的2011/12赛季曼城相关数据文档,并号召任何“热爱足球数据 “有很多人都喜欢足球,也喜欢自己进行分析,但他们需要数据,而采集数据需要钱,于是,我们给他们数据。” 比如说利物浦老板约翰·W·亨利就是个好的游说对 象,毕竟他是靠股票发家的,对数据分析这一套绝不陌生,而且他也是美国职棒联盟波士顿红袜队的老板—要知道,红袜队就是在效仿比恩的“点球成金”理论进 行改革后

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    Meet CreateAMind Cuju ( 谷歌足球 SOTA )

    谷歌足球(Google Research Football)是Google Brain 开发的一个足球仿真策略游戏。 introducing-google-research-football.html Google Brain 训练Agent使用的是他们自己研发的SEED算法: https://arxiv.org/abs/1910.06591 谷歌足球环境有两个特点 :一是稀疏奖励(只有进球了才有得分),类似游戏有围棋等;二是随机性(射门进球是离散概率的),类似游戏有扑克等。 目前在谷歌足球的排行榜上,Cuju智能体名列第一。 我们没有采用一般的强化学习算法比如PPO,IMPALA等,而是使用了我们自己的算法。 足球实验的目的是为了验证我们的强化学习算法SQN,验证SQN的规模化能力。

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    足球运动员的数据分析实战(python)

    2、任务说明   目前,我们收集到了某年现役运动员的数据集data.csv。我们希望通过该数据集,针对众多的足球运动员进行分析与统计,从而能够发现一些关于足球运动员的特征,解开我们上述疑问。 3、数据列名的含义 4、足球场上各位置说明 5、什么是数据分析?    ① 读取数据集 data = pd.read_csv("G:\\2数据学习\\data.csv",engine="python",encoding="utf-8-sig") 当文件路径中存在中文时, GKHandling","GKKicking","GKPositioning", "GKReflexes", "Release Clause"] pd.read_csv("G:\\2数据学习 代码如下: data2 = pd.read_csv("G:\\2数据学习\\wc2018-players.csv",engine="python",encoding="utf-8-sig") data2

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    足球数据:统计和分析之间岂止一步之遥

    不过这不是一蹴而就的,因为现在数据统计公司在足球领域中做的数据收集工作仅仅是一百年前棒球领域就做完了的。 现在,足球终于有了大量的数据,下一步就是怎么样更好的利用这些数据。 这些作为数据分析基石的原始统计数据在美国体育中广泛存在,但是在足球领域却是一个全新的概念。 数据分析 我们当然希望从这些简单的描述性的统计数据背后能够挖掘出更多关于足球比赛本质的信息。 总射门率(Total Shots Ratio,TSR)是高级足球统计数据的鼻祖,他最初是由James Grayson 从冰球领域引入到足球中的。 足球领域内的统计数据太少了,以至于任何指标都需要合成,但是足球数据统计方面落后棒球一百年并不意味着足球就不会有自己特有的评价指标。 而且足球领域确实有一点优势,那就是在棒球运动中,那些基于统计数据的各种假设猜测已经流行了一百年之后才被数据分析所冲击,而足球领域,数据统计和数据分析是齐头并进的。

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    人工智能如何踢足球?分析RL和现实世界的足球策略(CS)

    在本文中,我们研究了足球RL代理人的比赛风格特征,并揭示了策略如何在训练过程中发展。然后将学到的策略与真正的足球运动员的策略进行比较。 因此,我们发现(1)经纪人的竞争力和各种SNA指标之间存在很强的相关性,(2)随着经纪人变得更有竞争力,RL经纪人的比赛风格的各个方面变得类似于现实世界的足球运动员。 我们讨论进一步的进展,可能是必要的,以提高我们的理解,必要的充分利用RL分析足球。 原文题目:How does AI play football? 人工智能如何踢足球 分析RL和现实世界的足球策略.pdf

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    Google大脑开源足球游戏增强学习环境

    导读 教AI踢足球!进行足球比赛所需要掌握的传球、防守等技巧与决策能力,对于增强学习技术来说是一挑战 ? Google大脑在GitHub上开源了足球人工智慧研究专案Google Research Football,这是一个研究增强学习的环境,目标是让人工智慧代理掌握足球这项运动,能让代理人控制游戏中的足球运动员 ,学习互相传球,或是进行防守等足球技巧。 ,因为足球需要在短期控制的能力、学习像是传球之类的概念,和更困难的战术之间取得平衡。 Google Research Football环境由三个主要部分组成,包含了高度最佳化的游戏引擎称足球引擎(Football Engine),还有称为足球基准(Football Benchmarks)

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    足球经理2018》这游戏据说特AI

    还有几天,《足球经理2018》就将正式发售。 AI遍及这款游戏的每一个角落。 “我们一直在游戏中观察人工智能”,《足球经理》系列的开发商Sports Interactive Games工作室总监Miles Jacobson说,“总在想可以用AI做什么”。 这一次,《足球经理2018》中注入了更多AI,为这款游戏增加了更多的复杂性和现实感。例如让新人感到恐惧,让球迷更加忠诚。 新版足球经理的亮点之一是“动态”系统,能让玩家以更人类的方式观察游戏中的球员并进行互动。 全新的《足球经理》中,球员会有自己独特的心理来决定职业生涯、与队友的关系、打替补时的耐心、忠诚度如何等。 更高级的AI系统,意味着《足球经理2018》不再是一个训练、挑选和买卖球员的游戏。而是需要玩家了解一个球员的个性,然后用适当的方法鼓励他们表现得更好。这无疑更接近真实世界。

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    SONY全新VR头盔曝光 还与英超足球俱乐部曼城打造了首个元宇宙足球场馆?

    除此之外,英超联赛冠军曼城队在SONY的虚拟现实(VR)专家的帮助下,开始建造全球首个元宇宙中的足球场。

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    通过Docker安装谷歌足球游戏环境

    通过Docker安装谷歌足球游戏环境 足球环境github链接:https://github.com/google-research/football System: Ubuntu 16.04 在安装谷歌足球游戏环境的时候可能会出现各种各样的问题 足球环境的Github主页也提供了另一种安装方式,通过Docker安装。 Docker是一个开源的引擎,可以轻松的为任何应用创建一个轻量级的、可移植的、自给自足的容器。 简单来说,谷歌提供了包含安装足球环境所需的必要环境在一个Docker配置文件中,安装好Docker后,一条命令就可以创建包含足球环境的整套配置的Docker容器。 通过容器可以直接进入安装好足球环境的“虚拟”系统中。

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