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NBA球员体能数据及位置分析

前言

先来看新闻,元旦联盟爆出了惊人的记录,那就是绿军和

比赛中nba球员数据分析,凯尔特人后卫Jr.

托马斯

他全场砍下52分,其中一人在第四节砍下29分,命中杀死比赛的三分球。但托马斯身高只有175厘米。不禁想到身高会限制位置,为什么现在的NBA后卫闪耀中锋却少之又少?

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数据采集

从NBA中国官网获取449名现役NBA球员的位置、身高、体重、国籍等数据。

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数据分析

1.球员身高分布

library(ggplot2)

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ggplot(hy0209,aes(x=Position,y=Height,col=Position))+geom_dotplot(binaxis = "y",binwidth=0.5,stackdir="center")

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一些有趣的异常值

> hy0209[hy0209$Height==min(hy$Height),]
           Player         player     team Position Height Weight years country
44 Thomas, Isaiah 托马斯, 以赛亚 凯尔特人     后卫    175   83.9     5    美国
78    Felder, Kay     菲尔德, 凯     骑士     后卫    175   79.8     0    美国

无意间发现联盟里有两名身高175cm的球员nba球员数据分析,这对于那些身高不够热爱篮球的年轻人来说,是多大的鼓励啊!!

> hy0209[hy0209$Height==max(hy$Height),]

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Player player team Position Height Weight years country 146 Marjanovic, Boban 马亚诺维奇, 鲍班 活塞 中锋 221 131.5 1 塞尔维亚 326 Porzingis, Kristaps 波尔津吉斯, 克里斯塔普斯 尼克斯 前锋 221 108.9 1 拉脱维亚

我看到有两个人同时身高221cm,而且不是美国人。

可以发现,NBA中中锋的数量明显少于后卫和前锋,中锋的数量还不到后卫和前锋的三分之一。近年来,关于NBA缺乏中锋的言论确实不少。

hy02091<-table(hy0209$country)
hy02091<-as.data.frame(hy02091)
hy02091<-hy02091[which(hy02091$Freq>2),]
hy02091<-hy02091[-1,]
ggplot(hy02091,aes(x=Var1,y=Freq))+geom_bar(stat="identity")

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NBA拥有来自43个国家的顶级球员,以及4名国籍不明的球员。75.5%的球员来自美国,6.5%来自法国、加拿大、巴西。

每个团队的中心配置

hy02092<-hy0209[which(hy0209$Position=="中锋"),]
ggplot(hy02092,aes(x=team))+geom_bar(stat="count")

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在缺乏中锋的NBA中,8支球队只配备了1个中锋,而黄蜂配备了4个中锋,快攻勇士也配备了3个中锋。按照市场供给的原则,在大胆的预测下,在今年球员交易截止日期之前,黄蜂队必须交易一名中锋。

1. 地点层面的方差分析

篮球运动员的7个位置(不知道为什么官方的划分是这样的:后卫,前锋,前锋,前锋,前锋,中锋,中锋,中锋)被视为7级,而7个位置向下高度作为该级别的观察值

让我们看看不同级别的观察是否相同

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> lamp<-data.frame(
+ X=hy0210$Height,
+ A=hy0210$level)
> lamp.aov<-aov(X ~ A, data=lamp)
> summary(lamp.aov)
             Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)    
A             1  25918   25918    1277 <2e-16 ***
Residuals   447   9073      20                   
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

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看P值,所以不同位置下的高度有显着差异。

数据讨论

先看球员身高体重分布

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既然身高对位置有影响,不妨按照身高和体重进行聚类,用kmeans聚类成3类,看看聚类效果好不好。

> cust<-hy[,2:3]
> kmeans_result1<-kmeans(cust,3)
> hy$jl2<-kmeans_result1$cluster
> table(hy$Position,kmeans_result1$cluster)
> ggplot(hy,aes(x=Height,y=Weight,colour=jl2))+geom_point()

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发现聚类的效果还是比较明显的,基本符合位置分布。第一种是中锋,第二种是摇摆人,第三种是后卫。

概括