【源码】基于Python的NBA球队战绩与经济关系分析系统

项目简介

本项目通过数据分析探究NBA球队战绩与其所在城市经济之间的关系。收集球队战绩数据和城市GDP数据，揭示经济因素对球队战绩的影响，并分析东西部联盟的实力对比。

项目的主要特性和功能

1. 数据收集：从公共数据库爬取2001 - 2016年美国各城市的GDP数据，以及NBA各赛季球队的胜负情况。
2. 数据分析：对球队战绩和城市GDP进行线性回归分析，评估经济因素对球队战绩的影响；分析东西部联盟在不同年份的胜负差异，评估是否存在“西强东弱”现象。
3. 数据可视化：使用Seaborn库绘制线性回归分析图和东西部联盟胜负差异的折线图。

安装使用步骤

环境准备

• 安装Python 3.x。
• 安装必要的Python库：urllib、BeautifulSoup、numpy、pandas、seaborn、matplotlib。

数据爬取

• 运行download_GDP_to_DB.py脚本，从公共数据库中爬取城市GDP数据并存储到数据库。
• 运行download_grade_to_DB.py脚本，爬取NBA各赛季球队胜负情况并存储到数据库。

数据分析

• 运行lmplot_stat_economic_analyse.py脚本，进行球队战绩与城市GDP的线性回归分析，并生成可视化图表。
• 运行lineplot_nba_conference_analyse.py脚本，分析东西部联盟的胜负差异，并生成可视化图表。

结果查看

查看生成的图表文件，分析结果。

注意事项

• 运行数据爬取脚本时，需遵守数据来源网站的使用协议和robots.txt规定。
• 进行数据库操作时，建议定期备份数据以防意外损失。
• 数据分析结果可能受数据来源和抓取时间的影响，结果仅供参考。

版权声明

本项目为开源项目，遵循相应开源协议。使用第三方库时，请遵守其使用协议。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】