[資料分析筆記] #1 關於 Pearson correlation: NBA. Stephen Curry 的分數

 

還記得，大三那時候上生統，一直在算一些例題，然後就真的很懶得算，就搞懂了之後就丟一邊了

→ 🏀🧺Stephen Curry 進攻 和 Warriors 輸贏最相關的是 3P %，三分球命中率 💀 

Stephen Curry 2016-2017 to 2020-2021 season data. By EGG

| 對，終於成功畫出一張喜歡的圖了

# 題目：究竟 Stephen Curry 的得分跟勝負的關係是甚麼

今天，(某醫院) 院長在ㄜ和老師們 "溝通" 的時候，我就把這段話節錄下來了：你們的 Uniqueness 是甚麼，某某某... 醫院的那些人，雖然沒有什麼經費，但是還是很努力的做，用盡一切努力的做，雖然 outcome 的品質不一定很好，因為 data 的 quality 不好，但是那是他們的產出，是紮紮實實的自己的東西。

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然後，我就覺得，雖然也只是自己雜食性的在學習自己喜歡的東西，但是分享自己弄出來的小東西，還是滿快樂的，像是小時候在沙灘炫耀自己的堆的金字塔一樣。

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→ 所以，好希望可以找到朋友一起找更多 Data，然後一起玩

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# 題目：究竟 Stephen Curry 的得分跟勝負的關係是甚麼

# data retrieved from "https://www.basketball-reference.com/", "Stephen Curry 2016 - 2021"

# coding: EGG-HUANG.

大概就是

1. 到 basketball-reference 找到自己喜歡的 data，下載下來 (可以讀的檔案就好)

2. 把 data 取代成可以運算的 data ，無論是格式上或是數值上

3. 因為這次想看關係，然後翻了翻舊有的統計知識，目前只會到 Pearson correlation 所以就先用 Pearson correlation 做成 heatmap，因為看了很漂亮，會有成就感

[註記：果然，院長說的，可以通用在很多地方，真的是 "重視" 的是 Methodology，工具學會了，接下來就是怎麼去用這些工具了]

先分享 Fig. 1, Fig. 2, Fig. 3 → 之後再來整理這個月學 Numpy / Pandas 的一些筆記

Stephen Curry (2016-2021) Fig. 01, by EGG - Huang.

| 這裡先解釋一下：

• FG: field goals
• FGA: field goals attempt
• 3P: 3-P field goals
• 3PA: 3-P field goal attempt
• FT: Free throw
• W or L: win or loss, W = 1; L = 0

Stephen Curry (2016-2021) Fig. 02, by EGG - Huang.

所以看起來，Stephen Curry 在這幾個分析數據當中，2016-2021 賽季裡面，

→ 🏀🧺Stephen Curry 進攻 和 Warriors 輸贏最相關的是 3P %，三分球命中率 💀

Stephen Curry (2016-2021) Fig. 03, by EGG - Huang.

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns

最後，一樣的，受知於人者太多，感謝太多大家的分享，感謝寫得很清楚的官網，也附上自己簡陋的 👶👶👶 MarkHuangMD_Github 👾👾👾

大概就是這樣，先來繼續念書了，晚點再來整理。

Hi. I am the broken EGG. 我是，破掉的雞蛋。有一天，我把雞蛋放在桌上，然後，他就滾了下來，然後，ㄆㄚ，我轉頭一看，就長這樣了。

- By EGG - Huang.

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