今天跟大家唠唠我当年折腾2019年男篮世界杯的事儿。

话说2019年，篮球世界杯不是在中国举办嘛当时我就寻思着，作为一个伪球迷，怎么也得参与一下。光看比赛不过瘾，就想着能不能搞点更深入的，比如做个数据分析啥的。那时候刚开始学Python没多久，就想着拿这个练练手。

我得有数据！到处搜罗，找到了FIBA官网，但是数据那叫一个难爬，各种反爬机制。后来发现有些体育网站有整理好的数据，就想办法从那上面扒。用requests库，配合beautifulsoup，一点一点抠，真是费了老劲了。

数据有了，接下来就是清洗。各种格式不统一，缺失值，还有一些乱七八糟的字符，头都大了。用pandas处理这些脏数据，fillna，replace，还有各种函数，一个个试，一遍遍改，改到吐。

数据处理干净了，就开始分析。我想看看哪个队的进攻火力最猛，哪个队的防守最强。那就得算场均得分，失分，还有各种命中率。pandas的groupby功能真是好用，几行代码就能搞定。然后用matplotlib画图，直观地展示出来。

还想看看球员的表现。那就得分析球员的得分，助攻，篮板啥的。我还试着做了个简单的球员能力值评估模型，就是把这些数据加权平均一下。虽然简单，但也能看出个大概。

• 统计各个队伍的场均得分、失分、胜率等基本数据。
• 分析球员的个人数据，比如得分、篮板、助攻等。



• 尝试建立一个简单的球员能力评估模型。

做到这儿，我突然想到，光看数据多没意思，不如预测一下比赛结果？这可把我难住了。我那点Python水平，根本搞不定复杂的机器学习模型。后来就用了一个最简单的逻辑回归，用历史数据训练一下，然后预测后面的比赛。结果嘛可想而知，准的没几场，纯粹是娱乐。

我把这些分析结果整理成了一个简单的网页。 用Flask搭了个框架，把图表和数据都放上去。虽然界面丑了点，但好歹能看。当时还挺有成就感的，觉得自己也算是参与了世界杯。

现在回想起来，那次经历虽然很折腾，但也学到了不少东西。爬虫，数据清洗，数据分析，还有简单的web开发，都算是入门了。最重要的是，让我对数据分析产生了兴趣。后来我就一直在学习这方面的知识，现在也算是半个数据分析师了。所以说，兴趣是最好的老师，不怕折腾才能学到东西。

现在回过头看，当年做的东西简直是粗糙得不行。但是，谁还没个菜鸟阶段？重要的是，要敢于尝试，不断学习。希望我的经历能给大家带来一些启发，一起在数据分析的道路上越走越远！