[Data Science] Tableau Project วิเคราะห์ข้อมูลนักบาส NBA Players Stats 2014 – 2015 คือเห็นภาพ

[Data Science] Data Visualization Project with Tableau Software วิเคราะห์ข้อมูลนักบาส NBA Players Stats 2014 – 2015 คือเห็นภาพ

สวัสดีครับ วันนี้ผมจะมาเสนอวิธีการนำข้อมูลมาใช้แต่ละส่วนในการนำเสนอ

อันนี้จะเป็นส่วน Excel เป็นข้อมูลดิบของ กีฬาบาสเก็ทบอล เป็นการเก็บสถิติตั้งแต่ ปี 2014-2015 ใน 1 ซีซั่น

จะเป็นข้อมูลรวมกันทั้งหมด 490 คน จะมีการรวมทั้งหมด

ข้อมูลที่นำมาใช้จะมีทั้งหมด 10 ตัว ได้แก่

-เกมส์เพย์ของแต่ละทีม

-เกมส์เพย์ของแต่ละทีมที่สามารถดูสถิติได้

-การทำฟารว์ของแต่ละทีม

-การพยายามซูต และการซูต 3 แต้ม

-การทำแต้ม2-3แต้ม

-อายุของผู้เล่น

-%การยิงของแต่ละทีม

-การบล็อคของแต่ละทีม

-การทำคะแนนของแต่ละคน

ทั้งหมดนี้ สามารถอธิบายได้ในกราฟด้านล่างเลยครับ

 

สามารดูเพิ่มเติมได้ที่ลิ้ง

https://www.kaggle.com/drgilermo/nba-players-stats-20142015?fbclid=IwAR25ehv1lp-3apnV7yH0gVWdUHAjBL0KXdqIRnvZuktvHp44BrTlUboVkas#players_stats.csv

1 เกมส์เพย์ของแต่ละทีม

สามารถแบ่งได้จะมีสถิติการเล่นของแต่ละทีมซุ่มที่มไหนเล่นเยอะสุด จะมีจำนวนที่เยอะสุด ส่วนเส้นที่ยาวนั้นไม่สามารถระบุทีมที่เล่นได้ หรือ ไม่สามารถเก็บสถิติได้นั้นเอง

ส่วนที่เราใช้จะมี SUM(Gameplayed)

กับ (Team) ในส่วนนี้จะได้แสดงกราฟมาเป้นแนวนอนซึ่งสามารถทำให้เราดูง่ายมากขึ้น

ส่วนที่เข้าใจมากขึ้น

-เกมส์เพย์ของแต่ละทีมที่สามารถดูสถิติได้

จิรัฐติกาล บุญชุม

2.การทำฟาล์วของแต่ละทีม

การทำฟาล์วของแต่ละทีม คือจะมีการแสดงจำนวนว่าแต่ละทีมทำฟาล์วมากที่สุดเท่าไรเผื่อเป็นการตัดสินใจในการซื้อตัวผู้เล่นใน ฤดูการหน้าเพื่อที่จะหาผู้เล่นได้ดีที่สุด จึงออกมาเป็นกราฟ แนวนอน

ซึ่งจะเห็นได้ว่า ทีมแต่ละทีมทำฟาล์วกันเยอะสุดเลย

ธนากร โอภาษี

3.การพยายามซูต และการซูต 3 แต้ม

การพยายามซุตลูก3แต้มนั้่นถือว่ายากพอสมควร ซึ่งเราจะนำมาเป็นคะแนนในการตัดสินใจว่าทีมไหนนั้นสามารถทำคะแนน 3 แต้มหรือ พยายามซุตได้เยอะสุด โดยจะใช้ Team และ SUM(3PA) SUM(3PM)

โดยค่าตัวนนี้จะบ่งบอกการซุตและการพยายามซุตโดย จะมีกราฟเปรียบเทียบของแต่ละสี ซึ่งทำให้แยกได้ง่ายมากขึ้น

ภาพอธิบายที่สอง

ธวัตชัย แก้วจินดา

4.การซูต 2-3แต้มของแต่ละทีม

ซึ่งจะเห็นได้ว่ามีกราฟที่สมูตกันของแต่ละทีมซึ่งทำให้เห็นได้ว่า ทีมแต่ละทีมนั้นมีการซูตที่เท่ากันมาก จะเปรียบเทียบได้ว่าทีมนั้นมีความสมบูรณ์แบบมากในการที่จะใช้ตัวผู้เล่นชุดเดิมในการเล่นแต่ละนัด

ที่เราจะใช้จะมีค่า

Team จะเป็นส่วนของทีม

SUM(FGM) จะเป้นการซูต

ธวัตชัย แก้วจินดา

5.อายุของผู้เล่น

จะเป็นอายุของผู้เล่นในแต่ละทีมว่าเฉลี่ยมีอายุเท่าไรกันบ้างโดยการประมาณของทีมใน ซีซั่นนี้จะเห็นได้ว่าอายุแต่ละคนมีแตกต่างกันไปส่วนใหญ๋จะเฉลี่ยอยู่ที่ 20-30 โดยประมาณ

ค่าที่เราจะใช้ คือ

Team , Name

จะเห็นได้ดังกราฟที่ออกมา

จิรัฐติกาล บุญชุม

6. %การยิง การพยายามยิง และ ลูกที่ชูตเข้า

%การยิง การพยายามยิง และ ลูกที่ชูตเข้า มีมากนั้นคือ การทำแต้มของแต่ละทีม จะเห็นได้ว่ามากราฟมากมาย ในการทำแต้ม โดยเราจะเปรียบเทียบ ให้เห็นว่า การยิง มีมากแค่ไหน และมีการ พยายามยิงมากแค่ไหน ทำให้ ลูกที่ซุตเข้ามีมากแค่ไหน จึงเห็นได้ว่า การเปรียบเทียบแบบนี้คือ การแสดงว่ามีทีมไหหนเล่นดีที่สุด

โดยค่าที่เราจะใช้จะมี

Team

SUM(FGA) SUM(FGM) SUM(FG%)

พุฒินาท นุ่มสกุล

7. อัตราการบล็อค ของแต่ละทีม

การบล็อคของแต่ละทีมทำให้ได้รู้ว่า ตำแหน่ง Center สามารถทำการป้องกันไม่ให้เสียคะแนนได้มากแค่ไหน ซึ่งจะทำให้ การซื้อของตำแหหน่งนี้ทำได้ง่าย และมีประสิทธิภาพดีมากขึ้น โดยดูจากการ บล็อคและ ทีมที่ทำการบล็อคมากสุด

โดยเราจะใช้ค่า ที่ได้มาเช่น

Team

SUM(BLK)

พุฒินาท นุ่มสกุล

8. การทำคะแนนของแต่ละคน

การทำคะแนนของแต่ละคนสามารถทำให้ชี้ตัวได้เลยว่า ผู้เล่นคนไหน เก่งผู้เล่นคนไหนมีแววที่จะรุ่งทำให้โค้ดของทีมอื่นสามารถดูการซื้อตัวโดยง่ายมาก ทำให้ ไม่ต้องกังวลเลยว่า จะมีการซื้อไปแล้วจะซูตได้มากแค่ไหน ซึ่งมีสถิติในปีที่ผ่านมาว่าเค้าทำได้เท่าไรแล้ว จึงทำให้ รู้การเล่นของแต่ละคน และตำแหน่งที่ซูตสามารถนำมาเล่นได้ตรงตำแหน่งอีกด้วย

เราจะใช้ค่าเปรียบเทียบกันเช่น

SUM(FGM) SUM(Game played)

Team , Name

ธนากร โอภาษี

สรุปสิ่งที่ได้จากการเรียนเรื่อง Tableau for Data Science มีประโยชน์ต่อนักศึกษาอย่างไร และสามารถนำไปประยุกต์ใช้ทำอะไรได้อีกบ้าง

-มีประโยชน์มากต่อการศึกษาข้อมูลโดนใช้ข้อมูลจำนวนเยอะๆ มาเเปลงเป็นค่าหรือเป็นกราฟทำให้เราเห็นได้ว่าการเปรียบเทียบของแต่ละอย่าง ของแต่ละข้อมูลมีการทำงานอย่างไร สามารถนำไปพัฒนาต่อได้โดยการสร้างให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งเป็นที่ต้องการมากในการศึกษาข้อมูลชิ้นนี้ การทำให้เข้าใจ จะทำให้เราตัดสินใจซื้อ ข้อมูลชุดนี้เพื่อที่มาทำประโยชน์ต่อไป

ผู้จัดทำ
พุฒินาท นุ่มสกุล 1610900670
จิรัฐติกาล บุญชุม 1610900910
ธวัตชัย แก้วจินดา 1610901439
ธนากร โอภาษี 1610900043

  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
THANAKORN OPHASEE
at GlurGeek.Com

Leave a Reply