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nba-team-clustering-project's Introduction

NBA 강/약팀 clustering project

  • 목적: NBA 정규 시즌 데이터로부터 강/약팀 군집 분류 후 특징 파악
  • 데이터: nba 2017-2018 regular season data
  • 사용 언어: R, Python(Pandas, Numpy, Plotly, Scklearn)
  • 맡은 역할: data preprocessing, clustering, visualization
  • Blog 추가 설명: Today I learned

🔸 분석 배경

  • 야구를 비롯한 스포츠분야에서 데이터와 AI를 바탕으로 승리를 결정짓는 요인을 파악하려는 시도가 증가하고 있다.
  • 농구에서도 승리에 기여하는 특정한 요소를 발견할 수 있으리라는 기대감에 본 프로젝트를 진행하였다.

🔸 분석 소개

1. 분석 목적

  • 수많은 공격과 방어 데이터 중 승패에 가장 크게 영향을 미치는 요인 파악
  • 팀별 경기 데이터 비교를 통해 보안점 제시

2. 분석 방향

  1. 주성분 분석(PCA)을 통한 데이터 차원 축소 및 주 요인 탐구
  2. 승리 팀과 패배 팀 각각의 군집 분석을 통한 승패 요인 분석 및 우승 전략 제시

🔸 데이터 개요

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🔸 분석 과정

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1. 데이터 전처리

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2. 주성분 분석 결과

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3. Scree plot을 근거로 주성분 개수 결정

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4. 클러스터링 분석 결과

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🔸 분석 결과

1. 강팀1 - HOU 휴스턴 로키츠

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2. 강팀2 - GSW 골든스테이트 워리어스

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3. 강팀3 - POR 포틀랜드 트레일블레이저스

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4. 약팀1 - 2017-2018시즌 LAL 로스앤젤러스 레이커스

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약팀 전략 - 2018-2019시즌 LAL 로스앤젤러스 레이커스

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5. 약팀2 - 2017-2018시즌 DAL 댈러스 매버릭스

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약팀 전략 - 2018-2019시즌 DAL 댈러스 매버릭스

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🔸 분석 결과 적용 및 한계점

1. 분석 결과 적용

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2. 한계점

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🔸 참고 사이트

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🔸 Appendix

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nba-team-clustering-project's People

Contributors

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