《CaRtola项目安装与配置指南》

《CaRtola项目安装与配置指南》

caRtola Extração de dados da API do CartolaFC, análise exploratória dos dados e modelos preditivos em R e Python - 2014-22. [EN] Data munging, analysis and modeling of CartolaFC - the most popular fantasy football game in Brazil and maybe in the world. Data cover years 2014-22. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/caRtola

1. 项目基础介绍

CaRtola是一个开源项目，旨在对巴西最受欢迎的足球经理游戏——CartolaFC进行数据分析。该项目包含从CartolaFC API获取数据、进行数据探索和构建预测模型等功能。主要编程语言为Python和R。

2. 关键技术和框架

• Python: 用于数据抓取、处理和分析。
• R: 用于数据分析和可视化。
• Jupyter Notebook: 项目中的数据分析报告采用Jupyter Notebook编写，便于交互式数据探索。
• Docker: 用于容器化应用，确保在不同的环境中保持一致性。

3. 安装和配置

准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已经安装以下软件：

• Python 3.x
• R
• Docker
• Git

安装步骤

克隆项目

首先，您需要从GitHub上克隆项目：

git clone https://github.com/henriquepgomide/caRtola.git
cd caRtola

安装Python依赖

项目使用poetry来管理依赖。安装poetry：

pip install poetry

使用poetry安装项目依赖：

poetry install

安装R依赖

项目可能需要一些R包，可以在R控制台中运行以下命令安装：

install.packages(c("ggplot2", "dplyr", " tidyr", "readr"))

配置Docker

确保Docker已经安装并且正在运行。然后，构建Docker镜像：

docker build -t cartola_analysis .

运行Docker容器：

docker run -p 8888:8888 cartola_analysis

这将启动一个Jupyter Notebook服务器，您可以通过浏览器访问http://localhost:8888来查看。

运行项目

在Docker容器中，您可以通过执行以下命令来运行项目中的Jupyter Notebook：

jupyter notebook

然后，您可以在浏览器中打开http://localhost:8888，选择项目中的.ipynb文件开始数据分析和探索。

按照以上步骤，您应该能够成功安装并配置CaRtola项目，开始进行您的数据分析工作了。

caRtola Extração de dados da API do CartolaFC, análise exploratória dos dados e modelos preditivos em R e Python - 2014-22. [EN] Data munging, analysis and modeling of CartolaFC - the most popular fantasy football game in Brazil and maybe in the world. Data cover years 2014-22. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/caRtola