Skip to content

Latest commit

 

History

History
46 lines (41 loc) · 2.96 KB

File metadata and controls

46 lines (41 loc) · 2.96 KB

Ghi chú

Nội dung: Lưu link các file cần thiết trong trường hợp chưa upload!

Các case cần xử lý:

  • Các đội bóng ở Anh có giá trị hơn, được đầu tư hơn, lịch sử hình thành nên thu hút hơn so với các giải khác. (ví dụ Pháp)
  • Xem giải bóng đá ở nước nào có nhiều clb nổi tiếng dễ nhớ đến khi nhắc đến.[DONE]
  • Scatter plot trên bản đồ thế giới về quốc tịch cầu thủ. [DONE]
  • Những đội bóng có nhiều cầu thủ giá trị. [DONE]
  • Vẽ tứ phân vị, boxplot cho market value và age của các quốc gia. [DONE]
  • Phân tích những quốc gia ít cầu thủ trong 5 giải. Xem những cầu thủ ở nước nhỏ chọn nơi nào để phát triển. [DONE]
  • Giá trị cầu thủ và số cầu thủ theo quốc gia. [DONE] 2 plots
  • Chia nhỏ age ví dụ: $<23$ để khai thác xem nước nào chiếm nhiều cầu thủ trẻ. [DONE]
  • CỐ GẮNG KẾT HỢP NHIỀU BIỂU ĐỒ VỚI NHAU!

Phân công:

  • Trọng: crawl, clean data + xử lý ảnh, plot
  • Vy: visual, slides
  • Bảo: git, visual

Những thông tin trên file Báo cáo
Age + Nationality

  1. Phân tích quốc tịch cầu thủ trong 5 giải (bar)
  2. % độ tuổi của các cầu thủ (bar)
  3. So sánh % các cầu thủ theo từng nhóm tuổi (bar - subplot)

Position + Club

  1. Số cầu thủ trong top 100 theo từng CLB ở mỗi giải quốc gia (bar)
  2. Số cầu thủ theo từng độ tuổi (histogram + boxplot)
  3. Cầu thủ có giá trị cao nhất theo từng quốc gia (scatter + rug)

Py4ds_draft

  1. Số lượng các cầu thủ từng vị trí (bar ngang)
  2. Ở mỗi giải đấu, số lượng các cầu thủ từng vị trí (bar ngang)
  3. Số cầu thủ của từng quốc gia (bubble map)
  4. Tổng giá trị các cầu thủ của mỗi quốc gia (bar)
  5. Số cầu thủ trong top 100 theo từng CLB ở mỗi giải quốc gia (scatter)
  6. Top 10 Market Value, top 10 number of players by nationality (bar)