文件名称：player-scores:尝试为Transfermarkt抓取的数据提取值
文件大小：21KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-02 11:47:49
Python
:soccer_ball: 球员得分 使用数据来计算玩家的得分和预测表现。 在为 ， 等游戏创建阵容时，使用预测来改善决策制定。 这是一个正在进行的项目，旨在通过以下方式逐步实现此目标 建立一个干净，公开的球员状态统计 → 训练使用历史数据预测玩家下一场比赛表现的机器学习模型→ 通过在仪表板上显示预测来创建一个阵容分析工具→ 所有项目数据资产都保留在data文件夹中。 这是存储库，因此可以使用dvc pull从远程存储中提取当前版本的所有文件。 在prep文件夹中，用于将原始抓取的数据转换为可以作为发布的经过清理和验证的数据集的脚本。 准备好的资产用作该项目中进一步分析的基础。 请查看，以获取在此步骤中生成的准备好的文件的参考。 可视化 :construction: 为了说明目的，在外观之上构建了一些自定义可视化。 下层 在AWS云中为项目定义所有必要的基础架构。
【文件预览】：
player-scores-master
----.dvc()
--------config(72B)
--------.gitignore(88B)
----.github()
--------workflows()
----dvc.lock(1KB)
----dvc.yaml(536B)
----environment.yml(162B)
----prep()
--------prep.py(869B)
--------assets()
--------prep.ipynb(14KB)
--------asset_runner.py(7KB)
--------.gitignore(48B)
----README.md(2KB)
----data()
--------raw()
--------fetch_raw.sh(990B)
--------.gitignore(70B)
----.gitignore(1KB)
----infra()
--------base()
--------main.tf(306B)