Claro, Victor! Vamos criar uma descrição detalhada e informativa para o seu projeto no GitHub.
Este projeto tem como objetivo analisar o desempenho dos jogadores de futebol usando dados históricos de várias temporadas, permitindo a aplicação de técnicas de análise de dados e machine learning. Os dados foram retirados de uma base de dados disponibilizada pelo Kaggle, contendo informações detalhadas sobre partidas, jogadores, equipes e muito mais.
- +25.000 partidas
- +10.000 jogadores
- 11 países europeus com seus principais campeonatos
- Temporadas de 2008 a 2016
- Atributos dos jogadores e equipes fornecidos pela série de videogames FIFA da EA Sports, incluindo atualizações semanais
- Formação das equipes com coordenadas (X, Y)
- Odds de apostas de até 10 provedores
- Eventos detalhados das partidas (tipos de gols, posse de bola, escanteios, cruzamentos, faltas, cartões, etc.) para mais de 10.000 partidas
- Nova tabela contendo atributos das equipes do FIFA (adicionada em 16 de outubro de 2016)
O código Python desenvolvido para este projeto realiza diversas análises, incluindo:
- Leitura dos dados de um banco de dados SQLite (
database.sqlite). - Filtragem e limpeza dos dados relevantes para a análise.
- Análise estatística descritiva dos atributos dos jogadores.
- Visualização de dados:
- Distribuição da avaliação geral dos jogadores.
- Relação entre avaliação geral e potencial.
- Matriz de correlação entre diferentes atributos dos jogadores.
- Gráficos e visualizações usando as bibliotecas Matplotlib e Seaborn para melhor entendimento dos dados.
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Conexão com o Banco de Dados:
- O código se conecta ao banco de dados SQLite que contém os dados dos jogadores e das partidas.
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Consulta SQL:
- Uma consulta SQL é usada para extrair dados da tabela
Player_Attributes.
- Uma consulta SQL é usada para extrair dados da tabela
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Manipulação de Dados com Pandas:
- Os dados são carregados em um DataFrame do Pandas, onde são filtrados e analisados.
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Visualizações:
- Gráficos de distribuição e dispersão são criados para visualizar diferentes aspectos dos dados.
- Uma matriz de correlação é gerada para mostrar as relações entre os atributos dos jogadores.
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Clone este repositório:
git clone https://github.com/SeuUsuario/AnaliseDesempenhoJogadores.git
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Instale as dependências necessárias:
- Certifique-se de ter o Python instalado e as bibliotecas
pandas,numpy,matplotlibeseaborn.
- Certifique-se de ter o Python instalado e as bibliotecas
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Coloque o arquivo SQLite:
- Baixe o arquivo
database.sqlitedo Kaggle e coloque-o na pasta do projeto.
- Baixe o arquivo
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Execute o script:
python analise_desempenho.py
Contribuições são bem-vindas! Sinta-se à vontade para abrir issues e enviar pull requests.
Este projeto está licenciado sob a MIT License.
Com essa descrição, seu repositório no GitHub ficará bem organizado e informativo, atraindo a atenção de recrutadores e outros desenvolvedores interessados em análises de dados e machine learning. Se precisar de mais alguma coisa, é só avisar!