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一项目简介
1. 项目简介
大数据技术在体育产业方面也具有重要作用。篮球是众多体育项目中受关注度最高的一项体育运动，NBA更是人们最喜爱的体育联盟之一。对NBA来说，对每位球员的精细分析和数据可视化不仅能帮助球队科学高效地分析球员优劣，为球队排兵布阵提供依据，还能让伟大的运动传奇更具商业价值。
本项目利用网络爬虫抓取 NBA 球员的所有赛季的数据，包括三分、篮板等各项参数，对每位球员的精细分析和数据可视化，不仅能帮助球队科学高效地分析球员优劣，为球队排兵布阵提供依据，还能让伟大的运动传奇更具商业价值。
二、功能组成
基于大数据的NBA球员数据分析及预测系统的主要功能包括：
三、NBA 球员比赛数据爬虫
本项目利用 Python 的 request + beautifulsoup 等工具包实现原生网络爬虫，抓取 NBA 球员的各项比赛数据：
all_players = []
for season in range(2000, 2022):
print('抓取 {} 赛季的球员数据...'.format(season))
url = base_url.format(season)
headers = {
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 11_1_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.182 Safari/537.36',
'accept-language': 'zh-CN,zh;q=0.9',
'cache-control': 'max-age=0',
'cookie': 'Your cookies',
'referer': 'https://china.xxxxx.cn/statistics/',
'sec-ch-ua': '"Chromium";v="88", "Google Chrome";v="88", ";Not A Brand";v="99"',
'accept': '*/*'
}
resp = requests.get(url, headers=headers).json()
players = resp['payload']['players']
for player in players:
player['season'] = season
all_players.extend(players)
if len(all_players) % 10 == 0:
fout.writelines([json.dumps(player, ensure_ascii=False) + '\n' for player in all_players])
fout.flush()
all_players.clear()
time.sleep(1 + random.random())
四、 基于大数据的NBA球员数据分析及预测系统
4.1 系统首页和注册登录
4.2 球员赛季各项指标精细化分析
4.2.1 每个赛季参加场数与平均得分分布情况
4.2.2 每个赛季场均篮板、助攻、抢断和盖帽的得分分布情况
4.2.3 每个赛季平均上场时间和效率的分布情况
4.2.4 每个赛季三分、罚球、进攻、防守的分布情况
4.3 场均得分、篮板、助攻和抢断得分趋势预测分析
五. 总结
本项目利用网络爬虫抓取 NBA 球员的所有赛季的数据，包括三分、篮板等各项参数，对每位球员的精细分析和数据可视化，不仅能帮助球队科学高效地分析球员优劣，为球队排兵布阵提供依据，还能让伟大的运动传奇更具商业价值。
六、 文章目录
目 录
摘 要 I
ABSTRACT II
目 录 II
第1章 绪论 1
1.1背景及意义 1
1.2 国内外研究概况 1
1.3 研究的内容 1
第2章 相关技术 3
2.1 Python简介 4
2.2 Django 框架介绍 6
2.3 B/S结构 4
2.4 MySQL数据库 4
第3章 系统分析 5
3.1 需求分析 5
3.2 系统可行性分析 5
3.2.1技术可行性：技术背景 5
3.2.2经济可行性 6
3.2.3操作可行性： 6
3.3 项目设计目标与原则 6
3.4系统流程分析 7
3.4.1操作流程 7
3.4.2添加信息流程 8
3.4.3删除信息流程 9
第4章 系统设计 11
4.1 系统体系结构 11
4.2开发流程设计系统 12
4.3 数据库设计原则 13
4.4 数据表 15
第5章 系统详细设计 19
第6章 系统测试 25
6.1系统测试的目的 25
6.2系统测试方法 25
6.3功能测试 26
结 论 28
致 谢 29
参考文献 30
