乔丹是联盟上下公认的历史第一人,芝加哥公牛在他带领下几乎统治了上世纪 90 年代 NBA 整整 10 年,包括分别在 91-93 赛季和 96-98 赛季拿下的两次三连冠,要知道,NBA72 年历史上一共只出现过 4 次三连冠,而乔帮主一人便承包一半。下面就带大家从数据的角度回顾一下乔丹的职业生涯。
PS:另外很多人在学习Python的过程中,往往因为遇问题解决不了或者没好的教程从而导致自己放弃,为此我建了个Python全栈开发交流.裙 :一久武其而而流一思(数字的谐音)转换下可以找到了,里面有最新Python教程项目可拿,不懂的问题有老司机解决哦,一起相互监督共同进步

 

数据来源:nba-stat

注:nba 历史统计原因,仅存 1985-86 赛季之后的单场比赛球员数据

 

常规赛数据分析

 

各个赛季的场均得分以及胜率

 

从场均得分来看,乔丹没有一个赛季的场均得分低过 20,巅峰时期的赛季场均得分基本都在 30 分左右,86-87 赛季,伤愈归来的乔丹场均得分较上一赛季暴涨近 15 分达到了 37 分(真的太恐怖了),10 次 NBA 得分王不是白来的。

从单个赛季的胜率来看,从 85-86 赛季到 95-96 赛季,胜率处于一个上升的通道,记录了公牛的一步步崛起,在乔丹两次三连冠期间(91-93 和 96-98)赛季的胜率均超过 70%,最高有接近 90% 的胜率(72 胜 10 负),公牛王朝的统治力毋庸置疑。

 

单场比赛各个得分段占比

 

纵观乔丹整个职业生涯常规赛的得分分布,其每场比赛的得分主要集中在 20-40 这个得分段,虽说 20 及以下的场次占比也达到了近 16%(对比起其他人算非常少的了),但这些场次主要还是发生在他的第二次复出之后(共 69 场),值得一提的是,乔丹第二次宣布复出的时候已经 38 岁了。

 

乔丹的进攻偏好

乔丹的得分如此出色,那他在得分选择方面有什么偏好呢?常规赛得分的构成又是怎样的?

 

从两个圆环图中可以看出,乔丹更偏向于两分出手,整个职业生涯三分的出手数仅占 7.53%,得分也主要来源于罚球和两分球,这和现在 NBA 的进攻风格形成了较大的差异,另一方面,这也体现出了老流氓的恐怖之处,靠着一手中投拿了 10 次 NBA 得分王,前无古人,后能不能有来者呢?

 

生涯与各个球队的对战情况

在 90 年代,乔丹对于每个球队而言几乎是一个闻风丧胆的存在,那乔丹面对哪些球队有更高的胜率?面对哪些球队能有更强的得分表现?

 

从对阵联盟各个球队的场均得分图中看,乔丹在对阵绝大部分球队时场均得分能超过 25,甚至对过半数的球队能达到场均 30 分的水平(这砍分能力也是没谁了),排名前三的都是西部的球队,乔丹是一打西部的球队就兴奋,还是西部的球队比较强,需要乔丹不断输出?

 

乔丹在对阵快船、灰熊、公牛(奇才时代)时的胜率都超过了 80%,对阵大部分球队均能达到 60% 以上的胜率,然而从图中也可以看出,爵士、湖人、火箭、活塞是乔丹职业生涯中最大的四个苦主。

 

输赢时的分差状况

分差一定程度上体现了一场比赛的激烈程度,我们来看看乔丹在输和赢时的分差情况。

 

当球队赢球时,分差从从个位数到四五十的都有,主要集中于 5-20 分这个区间,20-30 分区间的比赛也不少,有少部分比赛能超过 40 分;当输球时,分差在 20 分以上的场次较少,输 30 分以上的场次也不过 5 场。

不论输还是赢,分差在 10 分以内的比赛占了绝大多数,说明即使乔丹很强,但大多数比赛还没到一边倒的局势,同时代还是有挺多强队,比赛还是很有看头的。

 

季后赛数据分析

季后赛是巨星的舞台,也是检验一只球队的验金石,乔丹虽然得了 6 个总冠军,铸造了公牛王朝,但是在季后赛的旅途上也并不是一帆风顺,直到 28 岁才拿到了第一个总冠军,下面就通过数据,来回忆一下乔丹的季后赛之旅。

 

乔丹的季后赛之路

 

乔丹的季后赛之旅并不顺畅,虽然新秀赛季就凭着无解的表现杀入季后赛,但第一轮面对综合更强的雄鹿惨遭 1-3,随后又两度在第一轮被伯德、麦克海尔所带领的凯尔特人队横扫。在随后的三年,虽有两年杀到了分区决赛,但最终三度输给了托马斯所率领的活塞队。终于在 90-91 赛季,公牛队 4:0 横扫了宿敌活塞,并在总决赛中以 4:1 力克湖人拿到了最后的总冠军,这也是乔丹职业生涯的第一个总冠军。

 

此后的两次三连冠也彻底奠定了乔丹在 NBA 历史上无人可以撼动的地位,6 次总决赛,6 次冠军 + 6FMVP,论流氓老流氓还是独一档的。

 

各轮次的输赢分差

 

我们再来看看乔丹的季后赛之旅的胜负分差状况,图中红色点代表赢时的分差,绿色点代表输时的分差,可以看到乔丹在季后赛中输的比赛分差大多都在 10 分以内,分差超过二十的总共就三场比赛,但是赢的时候的分差总体来讲还是挺恐怖的……

 

常规赛和季后赛场均得分对比

 

看过 NBA 的球迷应该都知道,季后赛的防守强度比常规赛时大得多,尤其是在乔丹的那个年代防守,即便是这样,乔丹在他打过的季后赛中只有三个赛季的季后赛场均得分低于常规赛场均得分(大多数的常规赛场均得分是 30 分上下),虽然没有亲历乔丹打球的年代,但透过这些数据,也深感乔帮主的强大!

最后的福利就上几个乔丹的经典瞬间吧!

 

注:为了提升阅读体验,没有展示相关代码,如果需要可以找我。另外很多人在学习Python的过程中,往往因为遇问题解决不了或者没好的教程从而导致自己放弃,为此我建了个Python全栈开发交流.裙 :一久武其而而流一思(数字的谐音)转换下可以找到了,里面有最新Python教程项目可拿,不懂的问题有老司机解决哦,一起相互监督共同进步

本文的文字及图片来源于网络加上自己的想法,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。

Python 数据分析实战 | 用数据带你回顾乔丹的职业生涯的更多相关文章

  1. 【python数据分析实战】电影票房数据分析(二)数据可视化

    目录 图1 每年的月票房走势图 图2 年票房总值.上映影片总数及观影人次 图3 单片总票房及日均票房 图4 单片票房及上映月份关系图 在上一部分<[python数据分析实战]电影票房数据分析(一 ...

  2. 2020不平凡的90天,Python分析三个月微博热搜数据带你回顾

    前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:刘早起早起 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链 ...

  3. 万字长文,Python数据分析实战,使用Pandas进行数据分析

    文章目录 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家 ...

  4. Python数据分析实战

    Python数据分析实战(高清版)PDF 百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1nlHM1IW8MYg3z79TUwIsWg 提取码:ux8t 复制这段内容后打开百度网盘手 ...

  5. Python数据分析实战视频教程【小蚊子数据分析实战课程】

    点击了解更多Python课程>>> Python数据分析实战视频教程[小蚊子数据分析实战课程] [课程概述] Python数据分析实战' 适用人群:适合需提升竞争力.提升工作效率.喜 ...

  6. 【python数据分析实战】电影票房数据分析(一)数据采集

    目录 1.获取url 2.开始采集 3.存入mysql 本文是爬虫及可视化的练习项目,目标是爬取猫眼票房的全部数据并做可视化分析. 1.获取url 我们先打开猫眼票房http://piaofang.m ...

  7. python数据分析之pandas数据选取:df[] df.loc[] df.iloc[] df.ix[] df.at[] df.iat[]

    1 引言 Pandas是作为Python数据分析著名的工具包,提供了多种数据选取的方法,方便实用.本文主要介绍Pandas的几种数据选取的方法. Pandas中,数据主要保存为Dataframe和Se ...

  8. Python数据分析实战-Boston Public Schools GEO数据分析-Part1

    项目目标: Boston Public Schools Geo数据是来自于Boston地区的公共学校的数据,具体描述了学校的坐标,名字,类型等.基于此数据,我们可以学习一些基本的Python数据分析的 ...

  9. Python数据分析实战:使用pyecharts进行数据可视化

    前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:刘早起 开始使用 基本套路就是先创建一个你需要的空图层,然后使用.s ...

随机推荐

  1. Google Waymo自动驾驶安全技术报告(二)

    Waymo的技术在公开道路上.封闭测试场.仿真器进行了广泛的测试,所以可以保证自动驾驶系统的每一部分在其ODD内都有强大.可靠.安全的处理能力. Waymo的自动驾驶系统由三个相互独立.严格测试的子系 ...

  2. redis测试题

    1.什么是Redis? Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库,很像memcached,整个数据库统统加载在内存当中进行操作,定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存. ...

  3. Python instagram 爬虫项目

    直接介绍一下具体的步骤以及注意点: instagram 爬虫注意点 instagram 的首页数据是 服务端渲染的,所以首页出现的 11 或 12 条数据是以 html 中的一个 json 结构存在的 ...

  4. XSS漏洞原理

    注入型漏洞的本质都是服务端分不清用户输入的内容是数据还是指令代码,从而造成用户输入恶意代码传到服务端执行. 00x01js执行 Js是浏览器执行的前端语言,用户在存在xss漏洞的站点url后者能输入数 ...

  5. KafkaUtils.createDirectStream报错Cannot resolve symbol createDirectStream

    一开以为是自己导包导错了,但是对比了一下之前的程序发现并没有错, import org.apache.spark.streaming.kafka.{HasOffsetRanges, KafkaUtil ...

  6. ansible笔记(14):循环(一)

    在使用ansible的过程中,我们经常需要处理一些返回信息,而这些返回信息中,通常可能不是单独的一条返回信息,而是一个信息列表,如果我们想要循环的处理信息列表中的每一条信息,我们该怎么办呢?这样空口白 ...

  7. SQLserver 数据类型转换

    1:CAST  方法 CAST(任何有效的表达试  AS 要转换的数据类型 [数据类型的长度,可选]) 例:SELECT  CAST(10000 as varchar(10)) SELECT  CAS ...

  8. [CQOI2015] 网络吞吐量 - 最大流,最短路

    在第i个点只能选A[i]次的情况下,能选出多少条1-n的最短路 Solution 我们造出最短路DAG,然后对每个点拆点限流,跑最大流即可 双向边警告!(有悖直觉 #include <bits/ ...

  9. Eclipse设置代码模板

    个人博客 地址:http://www.wenhaofan.com/article/20180904173808 根据下列路径打开配置窗口 Window->Preferences->Java ...

  10. flask入门(四)

    数据库 flask在数据库这一块有一个扩展应用叫做flask-sqlalchemy,去虚拟环境里pip install一下,如下 我这边用的是mysql,指定的url是这个mysql://userna ...