计算机毕业设计Python职业篮球运动员数据分析可视化 NBA分析可视化 篮球可视化 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

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介绍资料

二级学院

信息学院

专业

班级

学生姓名

学号

指导教师

毕业论文（设计）题目

毕业论文（设计） 的主要任务与要求

1.数据收集任务 （1）确定数据来源：需要从可靠的数据网站、政府公开数据平台或相关机构获取相关数据。例如，包括但不限于NBA 官网、CBA 官网、Basketball-Reference、ESPN、虎扑体育等专业平台，以及 Kaggle 公开数据集。 （2）数据类型：收集的数据包括但不限于： 基础数据：运动员姓名、年龄、身高、体重、位置、球队、合同年限等。 技术统计：得分、篮板、助攻、抢断、盖帽、投篮命中率（含三分、罚球）、失误、犯规等（需区分总数、场均、每分钟指标）。 高级指标：球员效率值（PER）、真实命中率（TS%）、正负值（+/-）、胜利贡献值（Win Shares）等。 比赛数据：比赛时间、对手、地点、结果、比赛节奏、控球率等。 2.数据清理与预处理要求 （1）处理缺失值：对收集到的数据进行检查，识别并处理缺失值。可以采用填充（如均值填充、中位数填充等）或删除缺失值记录等方法，确保数据的完整性和可用性。 （2）数据标准化：对不同尺度的数据进行标准化处理，通过标准化使其在同一尺度下，以便后续的数据分析和模型构建。 （3）数据编码：对于一些分类变量进行适当的编码，以便能够在数据分析和可视化工具中进行处理。 3.数据分析任务 （1）描述性统计分析。描述性统计分析包括但不限于： ①计算球员 / 球队数据的均值、中位数、标准差、最大值、最小值等。 ②统计不同位置球员的数量分布、各球队胜率区间分布。 ③对比 NBA 与 CBA 球员的基础指标差异（如年龄、身高）。 （2）相关性分析。相关性分析包括但不限于： ①分析技术指标与球员效率值（PER）的相关性。 ②探究比赛节奏与胜率的关联性，绘制散点图并拟合回归曲线。 ③识别关键影响因素，如通过热力图展示各指标间的相关性矩阵。 （3）时间序列分析。 （4）回归分析。 （5）机器学习模型。使用聚类算法（如K-means、层次聚类等）对数据进行分组，以对具有相似特征的数据进行集合。 （6）构建预测模型：根据数据分析结果，可以尝试构建简单的预测模型，如线性回归模型等。 4.数据可视化要求 （1）选择合适的可视化工具：可以使用 Python 中的可视化库，如 Matplotlib、Seaborn 等。 （2）绘制基础图表：绘制直方图展示球员年龄分布，用箱线图对比不同位置球员的篮板数据差异等。 （3）可视化相关性：动态折线图展示球员赛季得分趋势，桑基图可视化球员转会路径等。 （4）地图可视化：如果地理位置信息足够详细，可以使用地理信息可视化工具（如 Folium 结合 Python）在地图上展示球员的籍贯等。 5.结果解读与报告撰写要求 （1）解读可视化结果：对绘制的各种图表进行详细解读。 （2）撰写毕业论文：按照学校的论文格式要求，撰写包括引言、数据来源与处理方法、数据分析结果、可视化展示、结论与展望等部分的毕业论文，清晰、准确地阐述基于Python职业篮球运动员数据的分析与可视化设计的整个过程和研究成果。 要求： 1.数据准确性要求 确保所收集的数据真实可靠，来源合法合规。对数据进行严格的质量控制，避免使用错误或误导性的数据。 2.分析方法科学性要求 采用科学合理的数据分析方法，在进行相关性分析、聚类分析等操作时，确保方法的适用性和正确性。对分析结果进行合理的解释和验证。 3.可视化效果要求 可视化图表应清晰、直观、易于理解。选择合适的颜色、图形和布局，突出关键信息，避免信息过载。 4.论文撰写规范要求 论文结构应合理，逻辑清晰，语言表达准确、简洁。引用文献应规范，符合学术道德规范。图表应编号并在正文中有相应的引用和解释。 2025年4月7日-2025年11月2日

进度 安排

序号

工作任务

起止日期

序号

工作任务

起止日期

1

确定论文选题

2025年4月7日-4月27日

6

中期检查

2025年9月22日-9月28日

2

完成文献资料收集、阅读、整理、完成开题报告的提交

2025年4月28日-5月18日

7

完成论文格式调整、查重，提交毕业论文定稿

2025年9月29日-10月12日

3

修改开题报告，完成开题答辩

2025年5月19日-5月25日

8

评阅教师完成论文评阅，并提出修改意见

2025年10月13日-10月19日

4

完成毕业论文一稿的撰写

2025年5月26日-6月29日

9

论文答辩

2025年10月20日-10月26日

5

完成课题研究，修改二稿

2025年6月30日-9月21日

10

终稿提交

2025年10月27日-11月2日

任务下达人签字 年  月  日

教研室负责人签字 年  月  日

任务接受人签字 年  月  日

运行截图

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项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

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