NBA

这是一个正在开发中的基础数据库项目，尚未完工。

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

以NBA篮球数据为案例，详细介绍如何利用R语言进行数据挖掘和分析。内容包括数据获取、清洗、分析和可视化等步骤，适合有一定编程基础的读者学习。

前文提及的NBA球员个人数据已准备就绪，读者可通过链接免费下载相关资源。

这个数据集适用于Python数据挖掘入门实践，特别是运用决策树预测NBA比赛获胜球队的章节。由于书籍中提供的原始下载链接已失效，这份资源提供最新版本的数据，方便学习者使用。

Hive 函数的实例数据挺难找的，Hive 函数实例数据 The-NBA-Championship.txt就比较实用，尤其是你想结合真实业务场景来练习的话。嗯，内容是基于 NBA 总冠军相关数据的，用来测试各种 Hive 函数合适，像row_number()、rank()这些开窗函数，用它跑一跑效果直观多了。 从命名上看，文件原本是Hive 函数实例数据 The_NBA_Championship.txt，有人会纠结这两个下划线和中划线的区别，其实没啥大影响，路径里统一就行。 搭配一些参考资料用起来更爽，比如Hive 开窗函数示例与应用这个，挺适合和这个 NBA 数据一起练。还有Hive 函数参

利用语言模型结合Boruta算法预测NBA常规赛前16强，预测准确率达到14/16。文章详细介绍了模型建立过程及算法评估。

想要快速上手数据？这份NBA 数据活动数据包会是你的好帮手！它通过 FinBI 工具，结合多个 Excel 表格里的数据，带你发现篮球比赛中的有趣趋势。你可以清洗数据，进行性统计，使用可视化图表展示不同球队和球员的表现。不管是数据集成、探索性，还是预测模型，都可以轻松搞定。而且，最重要的是，它还你将数据故事化，让复杂的结果也能让非技术人员理解。如果你对数据可视化感兴趣，FinBI 真的挺好用的，界面直观，操作也比较简单。只要熟悉 Excel，配合 Python 的pandas，起来自然轻松。通过这次活动，你不仅能掌握数据清洗与可视化技能，还能用数据讲述篮球的故事。如果你准备好挑战，可以试试这个

该工具可从 NBA2K11 游戏中获取数据，以便进行可视化分析。功能包括： 记录练习和比赛中的数据 启用上帝模式，让所有投篮都得分

介绍一个基于QT框架和数据库技术开发的NBA球员信息管理系统。系统提供球员数据管理、查询统计等功能，为用户提供便捷的球员信息访问服务。