今天跟大家唠唠我昨天搞的“马刺雷霆”这个事儿，纯属个人瞎折腾，大家图一乐呵就行。

事情是这样的，昨天下午突然来兴致，想看看最近NBA的比赛，正好看到有马刺对雷霆的比赛，就想着能不能自己搞点啥数据分析出来。我这人就这样，手痒痒，就喜欢折腾。

第一步，找数据。

• 刚开始想自己爬数据，后来发现太麻烦，还得分析网页结构，写爬虫代码。

• 直接放弃，转头去网上搜有没有现成的API或者数据源。



• 运气还不错，找到一个提供NBA比赛数据的网站，虽然数据不是特别全，但是够用。

• 先把数据下载下来，导成CSV格式，方便后面处理。

第二步，数据清洗。

• 拿到数据一看，好家伙，乱七八糟的，各种缺失值、错误值。

• 先用Excel简单处理一下，把明显错误的记录删掉。

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  然后用Python的Pandas库，读取CSV文件，进行更细致的处理。

• 把缺失值填充一下，比如用平均值或者中位数填充。

• 把数据类型转换一下，比如把字符串类型转换成数值类型。

第三步，数据分析。

• 我想着分析啥？要不就看看两队球员的得分情况。

• 用Pandas库，统计一下两队每个球员的得分、篮板、助攻等数据。



• 然后用Matplotlib库，画几个简单的图表，比如柱状图、散点图。

• 看看数据，发现文班亚马确实厉害，得分、篮板都挺高的。

• 亚历山大也不错，雷霆的得分王。

第四步，可视化展示。

• 光看图表不过瘾，想着能不能把数据更直观地展示出来。

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  搞一个简单的网页，把数据和图表都放上去。

• 用HTML+CSS+JavaScript，写一个简单的页面。

• 把Pandas处理好的数据，转换成JSON格式，然后在网页上用JavaScript读取并展示。

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  把网页部署到自己的服务器上，就可以随时查看。

第五步，总结反思。

• 这回折腾，虽然没搞出啥特别高深的东西，但是也学到一些东西。



• 比如，数据清洗很重要，数据质量直接影响分析结果。

• 还有，可视化展示也很重要，能让数据更易于理解。

• 以后有机会，可以尝试更复杂的数据分析方法，比如机器学习。

这回“马刺雷霆”的数据分析实践，就是一次简单的尝试。以后还会继续折腾，跟大家分享更多有趣的东西。