unravelsports：转换体育数据为深度洞察的强大工具-优快云博客

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unravelsports：转换体育数据为深度洞察的强大工具

unravelsports The unravelsports package aims to aid researchers, analysts and enthusiasts by providing intermediary steps in the complex process of turning raw sports data into meaningful information and actionable insights. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/un/unravelsports

在当今体育分析领域，数据转换为洞见的能力至关重要。unravelsports 作为一个开源项目，旨在帮助研究人员、分析师和爱好者将原始体育数据转化为有意义的信息和可操作的洞见。本文将深入探讨 unravelsports 的核心功能、技术分析、应用场景和特点。

项目介绍

unravelsports 是一个开源 Python 包，它支持多种体育数据的处理和分析，包括足球和美式足球的追踪数据。通过提供中介步骤，将原始数据转换为易于理解和分析的格式，这个项目成为了体育分析领域的强大工具。

项目技术分析

unravelsports 采用了多种先进的技术来实现其核心功能。它基于以下技术构建：

Polars DataFrames：用于快速的数据转换和数据处理。Polars 是一个高性能的 DataFrame 库，能够快速处理大型数据集。
Graph Neural Networks (GNNs)：通过将数据转换为图结构，unravelsports 支持使用 GNNs 进行训练和预测。这允许对复杂的体育数据模式进行深度学习分析。
Pressing Intensity：这是一种计算足球比赛中压迫强度的新方法，可以帮助分析球队在比赛中的战术表现。

项目及技术应用场景

unravelsports 的应用场景广泛，以下是一些主要的应用实例：

足球数据分析

通过支持如 Sportec、SkillCorner、PFF、Metrica 和 StatsPerform 等追踪数据，unravelsports 可以帮助分析师快速处理足球数据。以下是一个简单的数据处理示例：

from unravel.soccer import KloppyPolarsDataset
from kloppy import sportec

kloppy_dataset = sportec.load_open_tracking_data()
kloppy_polars_dataset = KloppyPolarsDataset(kloppy_dataset=kloppy_dataset)

美式足球数据分析

unravelsports 也支持美式足球的数据分析，通过使用 BigDataBowl 数据集，可以创建和分析比赛中的复杂互动。

from unravel.american_football import BigDataBowlDataset

bdb = BigDataBowlDataset(
    tracking_file_path="week1.csv",
    players_file_path="players.csv",
    plays_file_path="plays.csv",
)

图神经网络训练

unravelsports 支持将数据转换为图结构，并使用图神经网络进行训练和预测。以下是一个创建和训练图神经网络的示例：

from unravel.soccer import SoccerGraphConverterPolars

converter = SoccerGraphConverterPolars(
    dataset=kloppy_polars_dataset,
    self_loop_ball=True,
    adjacency_matrix_connect_type="ball",
    adjacency_matrix_type="split_by_team",
    label_type="binary",
    defending_team_node_value=0.1,
    non_potential_receiver_node_value=0.1,
    random_seed=False,
    pad=False,
    verbose=False,
)

压迫强度计算

unravelsports 可以计算整个比赛或某个时段的压迫强度，帮助分析师评估球队的战术表现。

from unravel.soccer import PressingIntensity
import polars as pl

model = PressingIntensity(
    dataset=kloppy_polars_dataset
)
model.fit(
    start_time=pl.duration(minutes=1, seconds=53),
    end_time=pl.duration(minutes=2, seconds=32),
    period_id=1,
    method="teams",
    ball_method="max",
    orient="home_away",
    speed_threshold=2.0,
)