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

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Visão geral do projeto:

O objetivo deste projeto era aproveitar técnicas de análise de dados para determinar o melhor jogador 11 para um determinado torneio de críquete, especificamente a Copa do Mundo de Críquete ICC 2022. O projeto envolveu web scraping de dados do site ESPN Cricinfo, transformando os dados usando Python e Pandas e criação de painéis interativos usando o Power BI para uma representação visual esclarecedora.

Etapas principais:

1. Dados de raspagem da Web da ESPN Cricinfo:

• Utilizou o web scraper de terceiros "Bright Data" para coletar com eficácia informações do site ESPN Cricinfo, incluindo dados de partidas, resultados, dados de rebatidas de jogadores e dados de boliche.

• Os dados extraídos foram armazenados na forma de JSON para processamento posterior.

2. Transformação e conversão de dados:

• Aproveitou Python e Pandas para transformar os dados JSON em formato CSV.

• Garantiu que os dados estivessem em formato adequado para serem utilizados diretamente no Power BI, simplificando o processo de união de tabelas.

3. Criação de painel do Power BI:

• Utilizei o Power Query no Power BI para transformar e limpar ainda mais os dados para análise.

• Criei painéis dinâmicos com gráficos e visualizações interativos, apresentando medidas para diversos aspectos, como rebatedores poderosos, batedores de classe média e arremessadores.

• Esses painéis forneceram informações valiosas sobre o desempenho dos jogadores, os pontos fortes da equipe e as áreas de melhoria.

4. Formando o Melhor Jogo 11:

• Aplicou análises baseadas em dados e técnicas de tomada de decisão para formar o melhor jogo 11 com base nos requisitos e insights obtidos no painel.

• O jogo combinado 11 foi determinado para otimizar o desempenho da equipe e aumentar as chances de sucesso na Copa do Mundo de Críquete ICC de 2022.

Tecnologias utilizadas:

• Web Scraping: Bright Data (Web Scraper de terceiros)

• Linguagem de programação: Python

• Manipulação de dados: Pandas

• Visualização de dados: Power BI

Resultados:

• Os painéis dinâmicos e informativos do projeto forneceram insights práticos para gerenciamento de equipes de críquete, treinadores e entusiastas para traçar estratégias e selecionar os 11 melhores jogadores para a Copa do Mundo de Críquete ICC de 2022.