تحليل بيانات دوري الأمريكي لكرة السلة

في هذا المشروع، قمت بتحليل بيانات الدوري الأمريكي لكرة السلة (NBA) لاستخراج رؤى حول تطور عمليات اختيار اللاعبين (Drafting)، أداء الفرق، واتجاهات الرواتب. استخدمت أدوات تحليل البيانات مثل Python، Pandas، SQL، و Plotly لتقديم فهم أعمق لكيفية تطور اللعبة عبر العقود.

منهجية العمل:

1- ربط البيانات ومعالجتها:

-تم الاتصال بقاعدة بيانات SQLite التي تحتوي على بيانات تاريخية عن اللاعبين، الفرق، والمباريات.

-استكشاف الجداول باستخدام استعلامات SQL لفهم بنية البيانات المتاحة.

2- تحليل استكشافي (EDA) يشمل:

-اتجاهات اختيار اللاعبين عبر السنوات: دراسة كيفية تغير عدد اللاعبين المختارين في الـ NBA من عام 1949 حتى 2020، وأهم الجامعات التي ساهمت في تصدير المواهب إلى الدوري.

-تحليل أداء الفرق: فحص معدل الفوز في المباريات المقامة على أرض الفرق مقابل خارجها، وتتبع تطور نسب الرميات الحرة (FT%) والرميات الثلاثية (3P%) على مر الزمن.

-تحليل الرواتب: تحديد أعلى اللاعبين أجرًا في موسم 2020-2021، وتحليل أدائهم مقارنة برواتبهم، بالإضافة إلى تصنيف الفرق الأكثر إنفاقًا على اللاعبين.

أهم النتائج:

شهدت استراتيجيات اختيار اللاعبين تطورات ملحوظة، مع زيادة الاعتماد على اللاعبين القادمين من الجامعات.

ارتفاع نسبة نجاح الرميات الثلاثية يعكس التحولات الكبيرة في أساليب اللعب بالدوري الأمريكي.

هناك ارتباط بين حجم إنفاق الفرق على اللاعبين وأدائهم في الموسم، مما يشير إلى تأثير الاستثمارات المالية على النجاح الرياضي.

القيمة المضافة لهذا التحليل:

يساعد هذا التحليل في تقديم رؤى قيّمة لصناع القرار في الـ NBA، سواء من ناحية تحسين استراتيجيات اختيار اللاعبين، أو فهم العوامل التي تؤثر على أداء الفرق، أو حتى التنبؤ باتجاهات الإنفاق المالي في المواسم القادمة.