在經歷了很多很多事情之後，湖人隊終於獲得了總冠軍，眾望所歸。

如果科比還在的話，一定也很自豪吧，畢竟上一次奪冠還是10年前。

那問題來了，為什麼湖人能贏？比對手強在哪些地方？

口說無憑，我覺得只有資料能說明一切，為此，我特地爬取了NBA和湖人以及季後賽對手的相關資料，從資料的角度看看球員的表現。

Python爬蟲+BI視覺化

python這幾年一直很夯，大家即使不是專家，應該都大概瞭解它的作用了，那這裡就不再重複了。從獲取資料的角度上來看，python做數據分析確實是一個很不錯的工具。

簡單列一下這次的操作步驟：資料獲取、資料處理、資料分析+視覺化。

我之前做視覺化，都是用python的NumPy和Matplotlib，資料領域的人應該都有聽說過~即使你不懂，那也沒事，一個原因是Matplotlib的畫圖指令比較複雜，另一個原因如果不懂配色和設計的話，畫出來的圖也不漂亮。所以這次不會用Python做視覺化啦~

視覺化更進階的工具是BI(最有名的就是Tableau)。大公司（ex: 台積電, Yahoo…）因為對於資料處理&視覺化功能運用更多更廣泛，所以一般都會購買這些要價不菲的BI軟體。如果你想要去這些大公司，那麼BI軟體技能也蠻重要的。

我這次用的是個人免費版的FineReport和FineBI，操作起來就比較簡單，製作儀表板基本用鼠標拖來拖去就可以做好。而且設計方案和配色都可以套用範本，適合我這樣的不太懂設計的人~

ok，下面就进入主题：

一、關鍵球員對比

湖人有詹姆斯和戴維斯，熱火有巴特勒，都是頂級巨星，那這3個人的綜合表現如何呢？

得分和籃板，詹姆斯都是第一，更加體現了想贏的決心，戴維斯因為幾場的低迷，所以數據略差。

至於助攻，巴特勒可謂是打的很好，帶動了隊友，甚至一度得分40+，值得尊重！

二、角色球員對比

其實資料不能直接顯示一個球員的作用，比如伊古達拉，比如朗多，在發起進攻和防守方面，這些並沒有從資料中體現完全。

三、命中率對比

看散點圖就知道，詹姆斯的命中率是最高的，這對一個鋒線來說，是很難的事情。

至於格林的命中率，在列出的球員裡是最低的。

四、正負值對比

這是最能體現一個球員在場上表現的數值，也是其價值的體現。

分析下來，和上面的結果差不多。

結語：

這次做的比較簡單，不像上次寫世界杯文章的時候有用到FineBI的Olap聯機分析和過濾元件，這2個功能可以去實現動態檢視每一場比賽的球員資訊：

也有人質疑，這個冠軍的含金量不夠高，可含金量無論高不高也還是金，而不是銀。

若干年後回憶起來，沒人會記得今年發生了什麼，只會記得誰是冠軍。

（本文來自軟妹的粉絲投稿，這篇資料分析實戰是不是蠻有趣的呢？資料科學就在我們的生活中~）

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