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

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

Обзор проекта:

Целью этого проекта было использование методов анализа данных для определения 11 лучших игроков на конкретном турнире по крикету, в частности на чемпионате мира по крикету ICC 2022. Проект включал сбор данных с веб-сайта ESPN Cricinfo и преобразование данных с помощью Python и Pandas. и создание интерактивных информационных панелей с использованием Power BI для наглядного визуального представления.

Ключевые шаги:

1. Данные веб-скрапинга из ESPN Cricinfo:

• Использовал сторонний веб-скрейпер «Bright Data» для эффективного сбора информации с веб-сайта ESPN Cricinfo, включая данные матчей, результаты, данные об ударах игроков и данные о боулинге.

• Собранные данные сохранялись в формате JSON для дальнейшей обработки.

2. Преобразование и преобразование данных:

• Использовал Python и Pandas для преобразования данных JSON в формат CSV.

• Обеспечил формат данных, подходящий для непосредственного использования в Power BI, что упростило процесс объединения таблиц.

3. Создание панели мониторинга Power BI:

• Использовал Power Query в Power BI для дальнейшего преобразования и очистки данных для анализа.

• Созданы динамические информационные панели с интерактивными диаграммами и визуализациями, представляющие показатели для различных аспектов, таких как сильные нападающие, игроки с битой среднего звена и боулеры.

• Эти информационные панели предоставили ценную информацию об эффективности игроков, сильных сторонах команды и областях, где их можно улучшить.

4. Формирование 11 лучших игроков:

• Применены методы анализа и принятия решений на основе данных, чтобы сформировать 11 лучших игроков на основе требований и информации, полученной с помощью информационной панели.

• Объединение 11 игроков было призвано оптимизировать работу команды и повысить шансы на успех на чемпионате мира по крикету ICC 2022 года.

Используемые технологии:

• Веб-скрейпинг: Bright Data (сторонний веб-скребок)

• Язык программирования: Python

• Манипулирование данными: Панды

• Визуализация данных: Power BI

Результаты:

• Динамичные и информативные информационные панели проекта предоставили руководителям команд по крикету, тренерам и энтузиастам полезную информацию для выработки стратегии и выбора 11 лучших игроков на чемпионате мира по крикету ICC 2022 года.