文件名称：棒球分析：分析左手投手的价值及其与右手投手相比的优缺点
文件大小：21.02MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-07 13:53:32
JupyterNotebook
棒球分析 该项目着重于分析左手投手的价值及其相对于右手投手的优缺点。 电影《 Moneyball》上映后，分析技术已广泛应用于棒球。 我相信惯用性在棒球中起着重要的作用，比篮球和橄榄球等其他体育运动更重要，而且我认为可以使用现代数据分析技术来获取对惯用性的见解。 内容 最终演示： PowerPoint演示以显示我们的分析结果 数据可视化和预期基准模型：包含CSV文件和Python代码，用于可视化从Kaggle提取的数据，并创建多类逻辑回归模型以计算左手投球手和右手投手的击球手预期击球手之间的差异 预期击球模型：包含CSV文件和Python代码，用于创建预期击球模型，以确定击球手面对不同惯性时投手的击球次数 博弈论模型：包含CSV文件和Python代码以了解左手投手和右手投手相对于连击手的优势 薪水溢价：包含CSV文件和Python代码以了解左撇子和右撇子投手之间的薪水差异
【文件预览】：
Baseball-Analytics-main
----Data Visualization and Expected Bases Model()
--------pitchers_list(18KB)
--------Data Viz and Expected Bases.ipynb(3.87MB)
--------readme.txt(146B)
----Game Theory Model()
--------Game Theory Model and Pitch Type Visualization.ipynb(810KB)
--------Game Theory Baseball.xlsx(46KB)
----README.md(1KB)
----Salary Premium()
--------Salaries.csv(756KB)
--------Salary_Premium.ipynb(1.36MB)
--------People.csv(2.52MB)
--------Pitching.csv(4.01MB)
----Final Presentation.pptx(14.74MB)
----Expected Hits model()
--------Baseball_Hits_Gained.ipynb(140KB)