Cricket Data Analytics Project Using Web Scraping Python Pandas and Power BI

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プロジェクトの概要:

このプロジェクトの目的は、データ分析技術を活用して、特定のクリケット トーナメント、特に ICC クリケット ワールド カップ 2022 でベスト 11 を決定することでした。このプロジェクトには、ESPN Cricinfo Web サイトからのデータを Web スクレイピングし、Python と Pandas を使用してデータを変換することが含まれていました。 、Power BI を使用してインタラクティブなダッシュボードを作成し、洞察力に富んだ視覚的表現を実現します。

主な手順:

1. ESPN Cricinfo からの Web スクレイピング データ:

• サードパーティの Web スクレイパー「Bright Data」を利用して、ESPN Cricinfo Web サイトから試合データ、結果、選手のバッティング データ、ボウリング データなどの情報を効果的に収集しました。

• スクレイピングされたデータは、さらなる処理のために JSON 形式で保存されました。

2. データ変換と変換:

• Python と Pandas を利用して JSON データを CSV 形式に変換しました。

• データが Power BI で直接使用できる適切な形式であることを確認し、テーブルを結合するプロセスを簡素化しました。

3. Power BI ダッシュボードの作成:

• Power BI の Power Query を利用して、分析用にデータをさらに変換およびクリーンアップしました。

• インタラクティブなチャートと視覚化を備えた動的なダッシュボードを作成し、パワーヒッター、中堅打者、ボウラーなどのさまざまな側面の指標を表示します。

• これらのダッシュボードは、プレーヤーのパフォーマンス、チームの強み、改善の領域に関する貴重な洞察を提供しました。

4. ベストプレーイング11の形成:

• データ駆動型の分析と意思決定テクニックを適用し、ダッシュボードから得られた要件と洞察に基づいてベスト プレー 11 を形成します。

• 11 人でプレーすることでチームのパフォーマンスを最適化し、2022 年の ICC クリケット ワールドカップでの成功の可能性を高めることが決定されました。

使用されているテクノロジー:

• Web スクレイピング: Bright Data (サードパーティ Web スクレイパー)

• プログラミング言語: Python

• データ操作: パンダ

• データの視覚化: Power BI

結果:

• このプロジェクトのダイナミックで有益なダッシュボードは、クリケット チームの経営陣、コーチ、愛好家が戦略を立て、ICC クリケット ワールド カップ 2022 のベスト プレイング 11 を選択するための実用的な洞察を提供しました。