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NBA-Analytics-Project
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2021-05-16
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NBA分析项目 该项目的目的是解释NBA(国家篮球协会)球员的高薪水。 该项目旨在使用数据为职业篮球队所有者提供分析。 它包括确定导致球员获得高薪的因素,给定球员的战绩,一支球队应该为新球员支付多少? 。 这样的项目分为两个阶段 分析1: 在此阶段,我们从必要的数据,执行ETL并浏览数据。 此外,该阶段还为简单的统计问题提供答案。 分析2: 该阶段通过使用R的各种技术来回答大多数复杂的分析问题。以下是一些使用的统计方法。 聚类-执行K-Means聚类并解释聚类 线性回归模型-识别因变量/预测变量,建立回归模型并解释结果 面板数据-识别时变和时不变因素,固定效应模型,随机效应模型。 目录的结构如下 Analysis-1-Dataset /-此目录包含用于执行Analysis-1的数据集 Analysis-2-Dataset /-此目录包含用于执行Analysis-2的数据集 Pyt
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NBA-Analytics-Project-master.zip (21个子文件)
NBA-Analytics-Project-master
Results
Q3.xls 48KB
Q4.xls 75KB
Python Codes
Players.py 5KB
Team.py 3KB
Schema
Create and Insert.sql 3KB
Schema.png 85KB
Analysis-2.pdf 4.61MB
Analysis-1-Dataset
PlayerInfo.csv 643KB
PlayerSalaries.csv 1.44MB
TeamStat.csv 288KB
TeamInfo.csv 4KB
PlayerStatistics.csv 4.48MB
README.md 2KB
Analysis-1.pdf 225KB
R Codes
Final-Codes.R 5KB
Analysis-2-Dataset
PanelDataComplete_DumFilled.csv 198KB
playercompletedetails-WithoutNUllSalary-2000-2011.csv 656KB
PanelDataComplete_Final.csv 103KB
SQL
Query-to-count-season.sql 2KB
Query-CompleteDetails-final.sql 1KB
Queries.pdf 56KB
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LeonardoLin
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