体育运动数据可视化
使用体育运动中的数据制作可视化,可能并不适用于所有人,但我认为关于这个话题的讨论其实更简单!体育运动中充满了数据——时间,分数,日期,排名,统计数据,平均值,记录等等。这些数据大多可以通过维基百科或其他专业网站获取,所以这些数据的完整程度相对较高,我们仅需要做较少的甚至不用做数据清理工作就可以开始进行分析。
很多人都喜欢体育运动。当您在学习或者因兴趣而制作可视化作品时,可以使用自己喜欢的数据来分析,那一定很开心。虽然这第二个因素可能会排除许多人(那些对运动不感兴趣的人)进行体育运动可视化的可能性,但我对数据可视化新手的第一个建议是:在选择数据时,有时你可能会对公司的数据(销售,利润等)失去兴趣,但如果您正在处理您喜欢的数据,那么您能到更好的见解。如果您感兴趣的正是体育,那就请继续看下去吧!
我把自己在 Tableau Public 上发布的第一个可视化作品放在这里:
我在这不对其进行详细的介绍,我觉得从那以后我的经验和水平都有所提高 —— 例如,我对自己在这个作品中使用气泡图感到惊异。这份 Viz 主要的目的是练习和了解哪些类型的可视化方式可用,如何使用它们,一些可用的格式化选项等等。但是,在查看板球数据之后,我对它的了解变得更深入。我创建了数据集(尽管是通过网站的复制/粘贴),我知道了一些数据表层的含义,而且在平均击球和投球上得到了一些见解,这对我来说很有意义。
我的第二个可视化作品展示了我如何通过使用折线图和累计总数,并使用冠军相对于最短用时的差值,来获得见解。下图 Viz 是关于 2015 年的环法自行车赛。我一直都在关注巡回赛,因此我对 Viz 展示的的结果非常满意。
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https://public.tableau.com/views/TourdeFrance2015/AllezFroome_1?:embed=y&:display_count=yes
近三年来,我仍然喜欢制作体育运动可视化。大约一个月前,我制作了关于美国高尔夫大师锦标赛的 Viz:
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https://public.tableau.com/views/masters_0/masters?:embed=y&:display_count=yes
我喜欢制作这份 Viz ,最主要有三个原因:
这是一个数据可视化;这是球员职业生涯的另一种展示。
这是集体成果的一部分。当我在这样做时,其他的可视化和运动爱好者也是如此。我真的很期待看到还能创造出什么。
我喜欢高尔夫。因为我并不是一个年轻人,所以我看到了许多我所熟悉的趋势,信息和数据。但我发现了一些有趣的结果,一些具体的分析。两位伟大球员尼克劳斯和伍兹之间的表现差异,如果没有可视化,您可能无法得到这个比较结果。
这使得我参加了 Sports Viz Sunday ,一项由 Simon Beaumont,James Smith 和 Spencer Baucke 提出并运营的计划。这个网站全年都处于活动状态,但每个月都会有一个围绕着不同体育赛事发布的数据集,以及一项数据可视化挑战。
这里有关于一级方程式赛车,高尔夫大师锦标赛,冬奥会等数据集。这对我来说也是一个很好的机会来展示一些已经创建的可视化作品。我想展示的很多东西在这篇文章里都无法完全包括,但是我将展示抓住我眼球的三个 Viz 作品:
作者: Justin Davis
作品:拉斯维加斯黄金骑士队比赛记录
(Charting the debutseason of the Vegas Golden Knights)
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https://public.tableau.com/views/KnightstoRemember/KnightstoRemember?:embed=y&:display_count=yes
作者:Rodrigo Calloni
作品:一场伟大的世界杯胜利和失败
(A great viz ofWorld Cup wins and losses)
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https://public.tableau.com/views/TopFifaWorldCupCountriesSports/TopFifaWorldCupCountries?:embed=y&:display_count=yes
作者:Simon Beaumont
作品:美国职业高尔夫球巡回赛选手表现
(Golf balls showingUS PGA Tour player performance)
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https://public.tableau.com/views/USPGATour2017PlayerPerformance/USPGATour2017PlayerPerformance?:embed=y&:display_count=yes
我可以举出更多的例子,尤其是我自己的例子 - 我无法抗拒另一张 Lexis 图表,让我们一起来看下:
作者在文中列出了不少体育运动的可视化作品,如果你想看更多,可以访问我们的Sports + Data Viz Gallery 页面,让你一饱眼福!
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