# 112-1 運動數據分析專題

## 組員（按照學號排序）

* 41247008S 鄭兆宏
* 41247010S 呂凱崴
* 41247013S 王修佑

## 專題敘述

* 主題方向：**分析 10 年 (2013~2022) 內 MLB 各隊例行賽數據，預測 2023 各隊奪冠機率**。

* 議題細目：如題。

* 分析方法：
1. 用爬蟲蒐集資料 2013~2022 年的各隊例行賽數據。
2. 資料篩選（篩選對球隊有影響的球員）：
* 野手：平均每場打席數 $PA÷G ≥ 2.5$
* 野手：每個位置取出賽數 $P$ 在中位數以上的選手
* 投手：出場局數 $> K$（$K$ 為中位數）。
3. 資料標記（各隊當年名次）。
4. ML 跑下去分析，分析不同 ML 模型資料。
5.

* 預期結果：

* 預測出 2023 各隊名次。

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## 資料來源

* [MLB 官方網站](https://www.mlb.com/stats/)。
* [MLB savant](https://baseballsavant.mlb.com/)。
* 資料擷取。
* https://github.com/whyhugo/Data-Analysis-in-Sports/blob/main/mlb_stats_crawler.ipynb [name=Hugo]
* 名次標記 https://docs.google.com/spreadsheets/d/1i3aWRTlKh-qYP3_PKCt7Pm_XyFR9WagKsh82DIF5nAc/edit?usp=sharing

### 資料指標筆記
- Batted BallEvents (BBE)是指打進場內的球的次數。
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## 初探結果
> 目標：找出資料分析指標
* 抓取2022年冠軍球隊以及沒有進季後賽的第一隊。
* 比較數據找出差異，進而找出重要資料。


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## 程式需求

* Python爬蟲
* Python資料分析

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