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

使用 Web 抓取 Python Pandas 和 Power BI 的板球数据分析项目

项目概况：

该项目的目的是利用数据分析技术来确定特定板球锦标赛（特别是 2022 年国际板球联合会板球世界杯）的最佳 11 名球员。该项目涉及从 ESPN Cricinfo 网站抓取数据，并使用 Python 和 Pandas 转换数据，并使用 Power BI 创建交互式仪表板以实现富有洞察力的视觉表示。

关键步骤：

1. 从 ESPN Cricinfo 抓取数据：

• 利用第三方网络抓取工具“Bright Data”，有效地从ESPN Cricinfo网站收集信息，包括比赛数据、比赛结果、球员击球数据和保龄球数据。

• 抓取到的数据以JSON的形式存储以供进一步处理。

2. 数据转换和转换：

• 利用 Python 和 Pandas 将 JSON 数据转换为 CSV 格式。

• 确保数据采用合适的格式直接在 Power BI 中使用，简化了连接表的过程。

3. Power BI 仪表板创建：

• 利用Power BI中的Power Query进一步转换和清理数据以进行分析。

• 创建具有交互式图表和可视化的动态仪表板，呈现各个方面的测量值，例如强力击球手、中级击球手和投球手。

• 这些仪表板提供了有关球员表现、团队优势和改进领域的宝贵见解。

4. 组成最佳11人：

• 应用数据驱动的分析和决策技术，根据从仪表板获得的要求和见解形成最佳的 11 人比赛。

• 11 人组合参赛的目的是为了优化球队表现并增加 2022 年国际板球世界杯的成功机会。

使用的技术：

• 网页抓取：Bright Data（第三方网页抓取）

• 编程语言：Python

• 数据处理：Pandas

• 数据可视化：Power BI

结果：

• 该项目的动态和信息丰富的仪表板为板球队管理层、教练和爱好者提供了可行的见解，以制定战略并选择 2022 年 ICC 板球世界杯的最佳 11 名球员。