¿Cuáles son algunas ideas de proyectos de ciencia de datos de baloncesto?

No puedo ver el sitio web del curso (¿está el enlace desactivado / correcto?), Así que no sé realmente qué se espera, pero hay algunas cosas en las que he pensado:

1. ¿Cómo han cambiado los tamaños de los jugadores con el tiempo? Lo investigué yo mismo y acabo de hacer algunos diagramas de cajas simples como se muestra a continuación, pero podrías hacer algunas cosas geniales para hacer algo más genial. Tal vez trazar altura vs peso y hacerlo animado con el tiempo. O interactivo.

2. Podrías hacer cosas geniales con mapas y lugares de nacimiento de jugadores de la NBA. Podrías mirar los estados de EE. UU. O quizás seguir la internalización del juego.

3. El desglose de los objetivos de campo y los intentos de gol de campo por 2 puntos de campo, 3 punteros y tiros libres y cómo ha evolucionado. Si puede obtener los datos espaciales, incluso podría hacerlo en un nivel más granular. Probablemente hay algunas formas interesantes de visualizar esto.

4. ¿La competencia internacional en la temporada baja realmente hace que los jugadores mejoren más de lo que hubieran hecho de otra manera? ¿O algunos jugadores están en la etapa de sus carreras que iban a mejorar notablemente de todos modos? No tengo ideas particulares relacionadas con las visualizaciones, pero estoy seguro de que hay una manera y esta es una afirmación que creo que realmente necesita ser investigada.

Un grupo de investigación en Harvard hace algunos análisis geniales de estadísticas espaciales utilizando datos de posición en un juego de baloncesto. Podrías intentar recrear algunos de sus trabajos. Mira estos videos para más detalles:

No soy un gran fanático del baloncesto, pero pensándolo como otro deporte de equipo, diría:

  • Cree un algoritmo de puntuación que pueda puntuar a los jugadores en función de sus roles y sus estadísticas de rendimiento (por ejemplo, puntuar un Power Forward en función de su% de volcados exitosos). Sinceramente, creo que esto ya está implementado, si no es imprescindible.
  • Cree otro algoritmo que determine la mejor configuración del equipo y las rotaciones basadas en el algoritmo de puntuación.
  • Cree otro algoritmo que pueda alimentar con juegos en vivo y califique las decisiones del entrenador (configuración del equipo, rotaciones).

También puedes explorar algo que, basándose en múltiples factores, puede estimar si un jugador marcará en la próxima jugada, etc.

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