今天跟大家伙儿聊聊我昨天折腾的“勇士 尼克斯”这个事儿，就是想看看能不能用最近学的一些新东西，整个活儿出来。

起因：最近老是看到勇士和尼克斯的比赛，什么库里，布伦森，感觉挺火的。正好手头有点空，就寻思着能不能搞点把这俩队的数据啥的给扒拉下来，看看能不能分析出点啥有意思的玩意儿。

过程：

• 第一步： 找数据源，这可是个麻烦事儿。一开始想直接去NBA官网扒，结果发现反爬挺厉害，搞不定。后来在网上搜罗了半天，终于找到一个还算靠谱的API接口，能拿到两队的历史比赛数据，包括球员得分、篮板、助攻啥的。
• 第二步： 开始写代码，用Python的requests库把数据给down下来。这部分还算顺利，就是API返回的数据格式有点乱，得自己写代码解析，把需要的信息提取出来。

  

• 第三步： 数据清洗。这步最烦人，各种脏数据，缺胳膊少腿的。球员名字不统一，得分是字符串，还有一些乱七八糟的符号。吭哧吭哧写了一堆代码，把数据给清洗干净，统一格式。
• 第四步： 数据分析。这部分就比较有意思了，我用pandas库把数据加载进来，开始各种groupby、pivot_table，想看看两队球员的得分分布，关键球员的发挥情况。还用matplotlib画了一些简单的图表，比如库里的场均得分，布伦森的助攻数啥的。

  

• 第五步： 可视化。光看表格太枯燥了，我想把数据可视化一下，弄个更直观的东西出来。就学着用了一下Tableau，把数据导进去，拖拖拽拽，很快就搞出几个漂亮的dashboard。

结果：

我把整个过程整理了一下，做了一个简单的PPT，分享给几个朋友看。他们觉得挺有意思的，说我能把数据分析和篮球结合起来，挺会玩的。我也知道自己做的东西还很粗糙，很多地方可以改进。比如，可以加入更多的数据维度，比如球队的战术风格、球员的伤病情况啥的，这样分析出来的结果会更有深度。还可以用更高级的机器学习算法，预测比赛结果啥的。

这回折腾“勇士 尼克斯”这个事儿，虽然累了点，但是也学到了不少东西。尤其是数据清洗和可视化的技巧，以后肯定能用得上。更重要的是，我发现把技术和自己的兴趣爱好结合起来，真的很有意思。以后有机会，我还想多尝试一些类似的项目，看看能不能搞出更多好玩的东西。

一点小体会

搞数据分析，耐心很重要！数据清洗真的是个体力活，要细心，一点一点的抠。还有就是，别怕学新东西，Tableau这种可视化工具，上手很快，但是能让你做出来的东西立马高大上起来。