1用excel怎么做沙滩赛事棒球数据分析
1、新建并打开excel表格， 2、首先添加数据分析插件，点击左上角按钮，出现菜单页面，选中右下角“EXCEL选项”按钮，点击， 3、然后点击“加载项”选项，选中“分析工具库”，点击下方"转到"按钮， 4、然后出现excel加载宏界面，在”分析工具库“前方框内打勾，点击确定。 5、经过上一步已经成功添加”数据分析插件“，在”数据“-”数据分析“下可以找到， 6、然后点击”数据分析“，可以找到相关的分析方法，如 回归分析，方差分析，相关分析等。
2电竞赛事分析
不过如果是打算小玩的话我建议可以多逛逛lol中等以上主播们的直播间，一般他们都会在直播间挂恰饭广告，里面除了传奇游戏那一类还会有xx电竞xx游戏之类的菠菜推荐。
3如何从零开始成为一名足球赛事数据分析师
做一名足球分析师，你要真正的了解足球。这个了解不是像球迷一样，凭喜好去了解球星。而是要当孙吵成工作去认真的熟悉每支球队，从球员则散侍到技战术，到历史战绩到联赛排名，要做到完全心里有数。
做到上面说的内容之后，你要有专业的数据分析学习和训练。能够搜集到最新的足球数据，并且能够冷静客观的综合判断分析这些数据。
只有做到这些，你才算一名合格的足球赛事数据分析师了掘茄。
4急求怎么写比赛数据统计分析
1.把比赛数据与对手或过往数据对比 2.观察数据对比取出亮点和不足点3.总结得与失对未来展望 （把以前的过往经历也可搬出） 望取纳 谢谢
5如何通过简单的数据分析一场足球比赛的大小球？
最简单的数据就是看庄家给的盘口，一般情况都开到2.5，如果庄家开盘超过这个值，那就有很大可能性是大球，但是足球不是绝对的，其他的数据要看临场庄家怎么变盘，还有双方人员的调整
6如何从零开始成为一名足球赛事数据分析师
第一阶段：初识数据分析 这个阶段是你学习数据分析的第一个月。核心的三本书就是：统计学、R IN ACTION、深入浅出数据分析。 第一星期：好好的阅读一下统计学这本教材。按照每天3个小时的时间，一个星期你至少能看完8章。踏踏实实的看完，课后习题不需要做，重点放在理解公式推导以及专业名字定义的理解上。 第二星期：有了统计学基础，R语言学习起来就不会太费劲。《R in action》 是公认的R语言经典教材。跟着书上的代码仔细的敲一笔遍，你不需要全部看完这本书，只需要学会前8章左右就差不多了。 学完后你会对统计学有一个更深的认识～ 第三个星期：《深入浅出数据分析》这本书很大头，不是因为它内容多，而是因为它废话和插图多。很有意思的一本入门级别的教材，花一个星期好好的读一下，能学多少是多少。 第四个星期：查漏补缺。经过前三个星期的学习，你一定有不少的疑惑或者遗忘了某些知识。不要着急，这个星期就是用来好好回顾一下你本月所学的东西，不懂的定义再看看，不会的代码再敲敲，不懂的知识再google一下～ 对了，再送你一个视频呗。讲的是如何利用EXCEL进行完整的数据分析流程： 初识数据分析-720P.zip_高速下载 第二阶段：升级你的技能 第一个月只是让你对数据分析有一个初步的认识，你已经可以秒杀20%左右的人了（我瞎猜的） 这个月就是要升级你的技能，在对已有的知识基础上做一个升华。本月任务较重，小伙伴需要动脑和动手的地方比较多。 第 一个星期：《数据挖掘导论》这本书绝对是一本良心教材。拿到手从第一章开始阅读，在一个星期之内能看多少就看多少。但是要尽量多看点，因为此书你可能要看 一辈子的～～不要做笔记，因为你做的笔记大部分时间都是在抄书，没啥意思的。数据挖掘可不是记忆的东西，是要靠理解的！ 第二个星期：来来 来，python大法学起来。正所谓 life is short, I use python. 不要问那种烂大街的问题：R和PYTHON哪个好。 等你都学了，你就再也不会问这个问题了。 《利用PYTHON进行数据分析》是你学习PYTHON的不二之选，对着书，着重学习numpy,pandas两个包！ 对了，也要学会怎么安装PYTHON这也是技术活！ 第三个星期：为毛感觉前两个星期啥也没学到？乱七八糟的！ 没事，这是正常的，难道你指望两个星期就能学完数据挖掘吗？ 在此，你已经有了一定的Python,统计学，数据挖掘基础知识，那么是不是能够讲它们组合起来用一用呢？ scikit-learn，你值得拥有。 看不懂没关系，先去看看它们的文档以及那些莫名的专业词语。 然后接着学你的数据挖掘和PYTHON。 第四个星期：重复第三个星期的内容。对了，你是不是应该对R再做点事情呢？ 第三阶段：准备一个小小的毕业吧 前两个月会过的很痛苦，很累，很烦躁！不用担心，你终于来到了第三个月，这个月与前两个月完全不一样，因为这个月会更加更加的痛苦！！ 在 这个月，我们需要开始学习sql的相关知识。SQL绝对是数据分析师的必备技能，没有之一。作为这个星球上一个通用的语言，它的存在使得我们进行数据处理 时大大的提高了效率。既然SQL学了，那也就学学mysql吧，这是一个存储数据的东西，你说它重不重要呢？ 这两个并不难学，稍微花点功夫就能入门了。 本月重点是重复第二个月的工作啊，继续研究统计学、数据挖掘、PYTHON还有那可爱的R语言。怎么研究？ 这个还要来问我吗？ 书单都在上面了～ 看着书复习就行。 不要忘了那个神技：scikit-learn 对了，如果你想去互联网公司投份简历，记得要把《网页分析》这本书好好的过一遍，相信我，你只要看一遍，就能打败百分之80 的面试官。因为他们压根看不起GA。 你看，三个月入门数据分析师，并不是不可能嘛～～ 我敢说，你这三个月学到的知识已经可以击败一大半的所谓的数据分析师们了～～ Do not ask why, Just do it !!
7如何从零开始成为一名足球赛事数据分析师
第一阶段：初识数据分析 这个阶段是你学习数据分析的第一个月。核心的三本书就是：统计学、R IN ACTION、深入浅出数据分析。 第一星期：好好的阅读一下统计学这本教材。按照每天3个小时的时间，一个星期你至少能看完8章。踏踏实实的看完，课后习题不需要做，重点放在理解公式推导以及专业名字定义的理解上。 第二星期：有了统计学基础，R语言学习起来就不会太费劲。《R in action》 是公认的R语言经典教材。跟着书上的代码仔细的敲一笔遍，你不需要全部看完这本书，只需要学会前8章左右就差不多了。 学完后你会对统计学有一个更深的认识～ 第三个星期：《深入浅出数据分析》这本书很大头，不是因为它内容多，而是因为它废话和插图多。很有意思的一本入门级别的教材，花一个星期好好的读一下，能学多少是多少。 第四个星期：查漏补缺。经过前三个星期的学习，你一定有不少的疑惑或者遗忘了某些知识。不要着急，这个星期就是用来好好回顾一下你本月所学的东西，不懂的定义再看看，不会的代码再敲敲，不懂的知识再google一下～ 对了，再送你一个视频呗。讲的是如何利用EXCEL进行完整的数据分析流程： 初识数据分析-720P.zip_高速下载 第二阶段：升级你的技能 第一个月只是让你对数据分析有一个初步的认识，你已经可以秒杀20%左右的人了（我瞎猜的） 这个月就是要升级你的技能，在对已有的知识基础上做一个升华。本月任务较重，小伙伴需要动脑和动手的地方比较多。 第 一个星期：《数据挖掘导论》这本书绝对是一本良心教材。拿到手从第一章开始阅读，在一个星期之内能看多少就看多少。但是要尽量多看点，因为此书你可能要看 一辈子的～～不要做笔记，因为你做的笔记大部分时间都是在抄书，没啥意思的。数据挖掘可不是记忆的东西，是要靠理解的！ 第二个星期：来来 来，python大法学起来。正所谓 life is short, I use python. 不要问那种烂大街的问题：R和PYTHON哪个好。 等你都学了，你就再也不会问这个问题了。 《利用PYTHON进行数据分析》是你学习PYTHON的不二之选，对着书，着重学习numpy,pandas两个包！ 对了，也要学会怎么安装PYTHON这也是技术活！ 第三个星期：为毛感觉前两个星期啥也没学到？乱七八糟的！ 没事，这是正常的，难道你指望两个星期就能学完数据挖掘吗？ 在此，你已经有了一定的Python,统计学，数据挖掘基础知识，那么是不是能够讲它们组合起来用一用呢？ scikit-learn，你值得拥有。 看不懂没关系，先去看看它们的文档以及那些莫名的专业词语。 然后接着学你的数据挖掘和PYTHON。 第四个星期：重复第三个星期的内容。对了，你是不是应该对R再做点事情呢？ 第三阶段：准备一个小小的毕业吧 前两个月会过的很痛苦，很累，很烦躁！不用担心，你终于来到了第三个月，这个月与前两个月完全不一样，因为这个月会更加更加的痛苦！！ 在 这个月，我们需要开始学习sql的相关知识。SQL绝对是数据分析师的必备技能，没有之一。作为这个星球上一个通用的语言，它的存在使得我们进行数据处理 时大大的提高了效率。既然SQL学了，那也就学学mysql吧，这是一个存储数据的东西，你说它重不重要呢？ 这两个并不难学，稍微花点功夫就能入门了。 本月重点是重复第二个月的工作啊，继续研究统计学、数据挖掘、PYTHON还有那可爱的R语言。怎么研究？ 这个还要来问我吗？ 书单都在上面了～ 看着书复习就行。 不要忘了那个神技：scikit-learn 对了，如果你想去互联网公司投份简历，记得要把《网页分析》这本书好好的过一遍，相信我，你只要看一遍，就能打败百分之80 的面试官。因为他们压根看不起GA。 你看，三个月入门数据分析师，并不是不可能嘛～～ 我敢说，你这三个月学到的知识已经可以击败一大半的所谓的数据分析师们了～～ Do not ask why, Just do it !!
8美巡赛的冠军数据分析
最近十年，仅有四位选手的冠军数字超过十个。汤姆斯、福瑞克和埃尔斯为9个冠军。雷奥纳德有八个美巡冠军，拥有七个冠军的是古森、加西亚、麦克维尔、拉夫三世、崔京周和斯科特。按照夺冠比率来看，伍兹获胜率为33%，辛格为9.8%而米克尔森为11%。 1、伍兹-56个 2、辛格-26个 3、米克尔森-24个 4、肯尼-佩利-11个 辛格参加的场数比伍兹多，但是进去前十名的总场数还是伍兹领先。事实上，辛格近十年比伍兹多打了100多场比赛。统计显示，伍兹进入前十的比率为73.7%，而辛格仅有44.7%，米克尔森为44% 1、伍兹， 121次 2、辛格， 118 3、米克尔森， 96 4、福瑞克， 93 5、埃尔斯， 73 6、汤姆斯， 73 7、拉夫三世， 67 8、辛克， 64 9、杰利-凯利， 62 10、斯科特-维普兰克， 60 最近十年，共举办了479场美巡赛，共有169名选手获得过冠军，其中有159场美巡赛被非美选手夺取过冠军，其中有12位澳大利亚人，赢得33个美巡赛冠军。 1、辛格，26 2、埃尔斯，9 T3、崔京周，7 T3、斯科特，7 T3、加西亚，7 T3、麦克维尔，7 T3、古森，7 (1)业余冠军 米克尔森，1991年北方电信公开赛 斯科特-维普兰克(Scott Verplank)，1985年西部公开赛 道格-桑德斯(Doug Sanders)，1956年加拿大公开赛 吉恩-利特尔(Gene Littler)，1954年圣地亚哥公开赛
