NBA 数据的项目我最近刚摸了一个，叫做“NBA_statistical_analysis:NBA 统计”，做得还挺扎实的。数据从获取到建模，流程完整，工具也选得实用，像是Pandas、Matplotlib、Scikit-learn这些，基本前端搞数据会碰到的，都能找到对应用法。

数据源主要是官方和第三方网站的数据，包含得分、助攻、篮板这些基础数据，也有PER、WS这种进阶指标。预部分用了DataFrame来做清洗、填空和格式转换，响应也快，代码也简单。

可视化做得比较细，像箱线图、热力图都上了。比如你想知道谁得分稳定，一眼就能看出；球员之间的配合图，团队打法看得也更清楚。

还有个亮点是预测模型，挺接地气的。用随机森林、SVM之类的模型预测比赛胜率，考虑了历史战绩、主客场影响，还有伤病信息。建模流程也比较清楚，适合刚入门机器学习的前端。

对深度学习感兴趣的也有得玩，用了CNN和RNN去球员动作、比赛录像。虽然前端直接用不多，但了解一下也是个不错的拓展方向。

顺便贴几个相关资源，想下手的可以顺着挖：
NBA 数据与可视化活动数据包、
Python 数据入门、
python 数据 pandas

如果你也在琢磨怎么把前端和数据结合起来，这个项目可以给你不少启发。不仅能提升数据敏感度，还能帮你快速熟起来 Python 那一套。