W dzisiejszym wpisie zajęliśmy się analizą zbioru danych [1] zawierającego ranking dyscyplin sportowych pod względem stopnia trudności. Cechy zbioru: Łączna liczba dyscyplin sportowych: 60; 10 parametrów wziętych pod uwagę do budowy rankingu: wytrzymałość, siła, moc, szybkość, zręczność, gibkość, odwaga, wytrwałość, koordynacja ręka-oko, zdolność analitycznego myślenia/odpowiednia reakcja w strategicznych momentach; Każdy parametr był oceniany w skali …
Jeżeli kiedykolwiek zastanawialiście się jak w łatwy i przyjemny sposób przedstawić duży zbiór danych na mapie to w poniższym wpisie znajdziecie na to gotowe rozwiązanie. Ponadto w trakcie naszych analiz sprawdziliśmy, gdzie reprezentacja Polski rozegrała mecze w latach 2000 – 2020 i gdzie zwyciężyła. Do badań użyliśmy moduł Python Folium, który jest wrapperem do biblioteki …
W dzisiejszym wpisie dokonaliśmy analizy podstawowych cech graczy futbolu amerykańskiego. Zbiór danych Cechy zbioru : Łączna liczba graczy to 1303; Parametry: data urodzenia, wzrost, waga; zawodnicy NFL (National Football League), czyli największej zawodowej ligi futbolu amerykańskiego; Przed przystąpieniem do analizy należało dokonać przekształcenia jednostek, ponieważ w źródłowym zbiorze wzrost był przedstawiony za pomocą stóp [ft] …
W dzisiejszym wpisie zamieszczamy link do artykułu na temat systemu, którego przeznaczeniem jest wsparcie w podejmowaniu decyzji na temat wyboru odpowiedniego planu treningowego. Link do artykułu Po zapoznaniu się z jego treścią mamy do Was prośbę o odpowiedź na poniższe cztery pytania.
W poniższym artykule przygotowaliśmy reprezentację graficzną zbioru danych zawierającego najlepiej zarabiających sportowców w przedziale czasu od 2000 do 2019 roku. Zbiór ten zawiera dla każdego roku 10 osób. Został on utworzony na podstawie danych udostępnianych przez magazyn Forbes [1]. Do narysowania wykresów został użyty języka programowania Python oraz biblioteka Matplotlib [2]. Wszystkie wykonane w trakcie …
W dzisiejszym wpisie przedstawiliśmy użycie języka Python i wrappera API o nazwie PRAW [1] do przejrzenia redditów . Wyniki wyświetliliśmy na wizualizacji o nazwie „chmura wyrazów” (ang. „word cloud”). Reddit[2] jest to portal społecznościowy umożliwiający tworzenie dyskusji oraz pozwalający na publiczne udostępnianie informacji. Więcej na temat portalu i o jego zasadach działania możecie przeczytać na …
W pierwszej części przeprowadziliśmy serię eksperymentów mających na celu określenie pozycji piłkarza na boisku na podstawie jego parametrów. Ich wynik nie był zadowalający, więc postanowiliśmy zmodyfikować nieco podejście i ograniczyć liczbę pozycji do czterech: bramkarze, napastnicy, obrońcy i pomocnicy. Obecne klasy pozycji przedstawiają się następująco: Napastnicy: ST, CF, RS,RF,LS,LF,LW,RW; Pomocnicy: CDM, LDM,RDM, CM, LCM, RCM, …
Tym razem zajęliśmy się analizą parametrów piłkarzy i ich wpływem na zajmowaną przez nich pozycję na boisku. Do opracowania wykorzystaliśmy metody i techniki uczenia maszynowego. Dane Badania przeprowadzono na zestawie danych [1], które pozyskano techniką „web scraping” z witryny https://sofifa.com . Witryna ta jest zasilana danymi z firmy EA Sports, która na potrzeby tworzenia gier …
Parametry piłkarzy można znaleźć na wielu różnych portalach takich, jak [2], [3], [4], [5]. Postanowiliśmy przyjrzeć się rozkładom ich podstawowych cech. Zbiór danych Zbiór danych do eksperymentu to kompletna lista zawodników Fifa 2019 pobrana z [1]. Dane do zbioru zostały pozyskane z [2]. Cechy zbioru : Łączna liczba piłkarzy w zbiorze to 18147; 56 parametry …
1. Pliki GPX GPX to pliki XML ułatwiające wymianę danych pomiędzy oprogramowaniem używającym GPS. Mogą zawierać informacje o punktach na drodze( waypoints, wptType), szlakach (routes, rteType) oraz trasach (tracks, trkType). Źródło: wikipedia Zgodnie z [1] pliki GPX mają następujące zalety: Pozwalają na wymianę danych pomiędzy oprogramowaniem na różnych platformach Windows, MacOS, Linux, Palm i PocketPC. …
