Python์ ์คํฌ์ธ ๋ถ์ ๋ฅ๋ ฅ์ ํ์ฉํ์ธ์. ์ ์ ๋ฐ ํ ์ฑ๊ณผ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์ถ์ ํ๊ณ ๋ถ์ํ์ฌ ๊ธ๋ก๋ฒ ์คํฌ์ธ ๋ฌด๋์์ ๊ฒฝ์ ์ฐ์๋ฅผ ํ๋ณดํ์ธ์.
Python ์คํฌ์ธ ๋ถ์: ๊ธ๋ก๋ฒ ํ์ ์ํ ์ฑ๋ฅ ์ถ์ ๋ง์คํฐํ๊ธฐ
ํ๋ ์คํฌ์ธ ์๋์๋ ๋ฐ์ดํฐ๊ฐ ์ต๊ณ ์ ๋๋ค. ๊ฐ๋ณ ์ ์ ๊ฐ์ ๋ถํฐ ์ ๋ต์ ํ ์กฐ์ ์ ์ด๋ฅด๊ธฐ๊น์ง, ์ ๋ณด์ ์ ๊ฐํ ๊ฒฐ์ ์ ํฌ๊ด์ ์ธ ์ฑ๊ณผ ์งํ ๋ถ์์ ํตํด ์ด๋ฃจ์ด์ง๋๋ค. ํ๋ถํ ๋ผ์ด๋ธ๋ฌ๋ฆฌ ์ํ๊ณ์ ์ง๊ด์ ์ธ ๊ตฌ๋ฌธ์ ๊ฐ์ถ Python์ ์ ์ธ๊ณ ์คํฌ์ธ ๋ถ์๊ฐ๋ค์๊ฒ ์ ๋์ ์ธ ๋๊ตฌ๋ก ๋ถ์ํ์ต๋๋ค. ์ด ๊ฐ์ด๋๋ ๊ธ๋ก๋ฒ ์คํฌ์ธ ํ๊ฒฝ์์ ํจ๊ณผ์ ์ธ ์ฑ๋ฅ ์ถ์ ์ ์ํด Python์ ํ์ฉํ๋ ๋ฐ ํ์ํ ์ง์๊ณผ ๊ธฐ์ ์ ์ ๊ณตํฉ๋๋ค.
์คํฌ์ธ ๋ถ์์ Python์ ์ฌ์ฉํ๋ ์ด์
Python์ ์คํฌ์ธ ๋ถ์์ ๋ช ๊ฐ์ง ์ด์ ์ ์ ๊ณตํฉ๋๋ค.
- ๋ค์ฌ๋ค๋ฅํจ: Python์ ๋ฐ์ดํฐ ์์ง ๋ฐ ์ ๋ฆฌ๋ถํฐ ํต๊ณ ๋ถ์ ๋ฐ ๋จธ์ ๋ฌ๋์ ์ด๋ฅด๊ธฐ๊น์ง ๊ด๋ฒ์ํ ์์ ์ ์ฒ๋ฆฌํ ์ ์์ต๋๋ค.
- ๊ด๋ฒ์ํ ๋ผ์ด๋ธ๋ฌ๋ฆฌ: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn ๋ฐ Scikit-learn๊ณผ ๊ฐ์ ๋ผ์ด๋ธ๋ฌ๋ฆฌ๋ ๋ฐ์ดํฐ ์กฐ์, ๋ถ์, ์๊ฐํ ๋ฐ ์์ธก ๋ชจ๋ธ๋ง์ ์ํ ๊ฐ๋ ฅํ ๋๊ตฌ๋ฅผ ์ ๊ณตํฉ๋๋ค.
- ์ปค๋ฎค๋ํฐ ์ง์: ํฌ๊ณ ํ๋ฐํ ์ปค๋ฎค๋ํฐ๋ Python ํ์ต์๋ฅผ ์ํ ํ๋ถํ ๋ฆฌ์์ค, ํํ ๋ฆฌ์ผ ๋ฐ ์ง์์ ๋ณด์ฅํฉ๋๋ค.
- ์คํ ์์ค: Python์ ๋ฌด๋ฃ๋ก ์ฌ์ฉํ๊ณ ๋ฐฐํฌํ ์ ์์ผ๋ฏ๋ก ๋ชจ๋ ๊ท๋ชจ์ ์กฐ์ง์์ ์ก์ธ์คํ ์ ์์ต๋๋ค.
- ํตํฉ: Python์ ๋ค๋ฅธ ๋๊ตฌ ๋ฐ ํ๋ซํผ๊ณผ ์ํํ๊ฒ ํตํฉ๋์ด ์์ ํ ๋ถ์ ํ์ดํ๋ผ์ธ์ ๊ตฌ์ถํ ์ ์์ต๋๋ค.
ํ๊ฒฝ ์ค์
์ฝ๋๋ฅผ ์์ํ๊ธฐ ์ ์ Python ํ๊ฒฝ์ ์ค์ ํด์ผ ํฉ๋๋ค. Python ๋ฐ ํ์ ๋ฐ์ดํฐ ๊ณผํ ๋ผ์ด๋ธ๋ฌ๋ฆฌ๋ฅผ ํฌํจํ๋ ์ธ๊ธฐ ์๋ ๋ฐฐํฌํ์ธ Anaconda๋ฅผ ์ฌ์ฉํ๋ ๊ฒ์ด ์ข์ต๋๋ค.
- Anaconda ๋ค์ด๋ก๋: Anaconda ์น์ฌ์ดํธ(anaconda.com)๋ฅผ ๋ฐฉ๋ฌธํ์ฌ ์ด์ ์ฒด์ ์ ๋ง๋ ์ค์น ํ๋ก๊ทธ๋จ์ ๋ค์ด๋ก๋ํฉ๋๋ค.
- Anaconda ์ค์น: ์ค์น ์ง์นจ์ ๋ฐ๋ผ Anaconda๋ฅผ ์์คํ ์ PATH ํ๊ฒฝ ๋ณ์์ ์ถ๊ฐํฉ๋๋ค.
- ๊ฐ์ ํ๊ฒฝ ๋ง๋ค๊ธฐ(์ ํ ์ฌํญ์ด์ง๋ง ๊ถ์ฅ): Anaconda Prompt(๋๋ ํฐ๋ฏธ๋)๋ฅผ ์ด๊ณ ํ๋ก์ ํธ ์ข
์์ฑ์ ๊ฒฉ๋ฆฌํ๊ธฐ ์ํด ๊ฐ์ ํ๊ฒฝ์ ๋ง๋ญ๋๋ค.
conda create -n sports_analytics python=3.9 conda activate sports_analytics - ๋ผ์ด๋ธ๋ฌ๋ฆฌ ์ค์น: pip๋ฅผ ์ฌ์ฉํ์ฌ ํ์ํ ๋ผ์ด๋ธ๋ฌ๋ฆฌ๋ฅผ ์ค์นํฉ๋๋ค.
pip install pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn
๋ฐ์ดํฐ ์์ง ๋ฐ ์ค๋น
๋ชจ๋ ์คํฌ์ธ ๋ถ์ ํ๋ก์ ํธ์ ์ฒซ ๋ฒ์งธ ๋จ๊ณ๋ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์์งํ๋ ๊ฒ์ ๋๋ค. ๋ฐ์ดํฐ ์์ค๋ ์คํฌ์ธ ์ ํ์ํ ์ธ๋ถ ์์ค์ ๋ฐ๋ผ ๋ค๋ฅผ ์ ์์ต๋๋ค. ์ผ๋ฐ์ ์ธ ์์ค๋ ๋ค์๊ณผ ๊ฐ์ต๋๋ค.
- ๊ณต๊ฐ API: ๋ง์ ์คํฌ์ธ ๋ฆฌ๊ทธ ๋ฐ ์กฐ์ง์ ์ค์๊ฐ ๊ฒ์ ํต๊ณ, ์ ์ ํ๋กํ ๋ฐ ๊ณผ๊ฑฐ ๋ฐ์ดํฐ์ ๋ํ ์ก์ธ์ค๋ฅผ ์ ๊ณตํ๋ ๊ณต๊ฐ API๋ฅผ ์ ๊ณตํฉ๋๋ค. ์๋ก๋ NBA API, NFL API ๋ฐ ๋ค์ํ ์ถ๊ตฌ API๊ฐ ์์ต๋๋ค.
- ์น ์คํฌ๋ํ: ์น ์คํฌ๋ํ์ ์น์ฌ์ดํธ์์ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์ถ์ถํ๋ ๊ฒ์ ๋๋ค. BeautifulSoup ๋ฐ Scrapy์ ๊ฐ์ ๋ผ์ด๋ธ๋ฌ๋ฆฌ๋ฅผ ์ฌ์ฉํ์ฌ ์ด ํ๋ก์ธ์ค๋ฅผ ์๋ํํ ์ ์์ต๋๋ค. ๊ทธ๋ฌ๋ ์น์ฌ์ดํธ ์๋น์ค ์ฝ๊ด ๋ฐ robots.txt ํ์ผ์ ์ผ๋์ ๋์ญ์์ค.
- CSV ํ์ผ: ๋ฐ์ดํฐ๋ Pandas DataFrame์ผ๋ก ์ฝ๊ฒ ๊ฐ์ ธ์ฌ ์ ์๋ CSV(์ผํ๋ก ๊ตฌ๋ถ๋ ๊ฐ) ํ์ผ๋ก ์ ๊ณต๋ ์ ์์ต๋๋ค.
- ๋ฐ์ดํฐ๋ฒ ์ด์ค: ์คํฌ์ธ ๋ฐ์ดํฐ๋ MySQL, PostgreSQL ๋๋ MongoDB์ ๊ฐ์ ๋ฐ์ดํฐ๋ฒ ์ด์ค์ ์ ์ฅ๋๋ ๊ฒฝ์ฐ๊ฐ ๋ง์ต๋๋ค. SQLAlchemy ๋ฐ pymongo์ ๊ฐ์ Python ๋ผ์ด๋ธ๋ฌ๋ฆฌ๋ฅผ ์ฌ์ฉํ์ฌ ์ด๋ฌํ ๋ฐ์ดํฐ๋ฒ ์ด์ค์ ์ฐ๊ฒฐํ๊ณ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ๊ฒ์ํ ์ ์์ต๋๋ค.
์: CSV ํ์ผ์์ ๋ฐ์ดํฐ ์ฝ๊ธฐ
๋๊ตฌํ์ ์ ์ ํต๊ณ๊ฐ ํฌํจ๋ CSV ํ์ผ์ด ์๋ค๊ณ ๊ฐ์ ํด ๋ณด๊ฒ ์ต๋๋ค. ํ์ผ ์ด๋ฆ์ `player_stats.csv`์ด๊ณ `PlayerName`, `GamesPlayed`, `Points`, `Assists`, `Rebounds` ๋ฑ๊ณผ ๊ฐ์ ์ด์ด ์์ต๋๋ค.
```python import pandas as pd # CSV ํ์ผ์ Pandas DataFrame์ผ๋ก ์ฝ๊ธฐ df = pd.read_csv("player_stats.csv") # DataFrame์ ์ฒ์ 5๊ฐ ํ์ ์ธ์ํฉ๋๋ค. print(df.head()) # ์์ฝ ํต๊ณ ์ป๊ธฐ print(df.describe()) ```๋ฐ์ดํฐ ์ ๋ฆฌ ๋ฐ ์ ์ฒ๋ฆฌ
์์ ๋ฐ์ดํฐ์๋ ์ค๋ฅ, ๋๋ฝ๋ ๊ฐ ๋ฐ ๋ถ์ผ์น๊ฐ ํฌํจ๋๋ ๊ฒฝ์ฐ๊ฐ ๋ง์ต๋๋ค. ๋ฐ์ดํฐ ์ ๋ฆฌ ๋ฐ ์ ์ฒ๋ฆฌ๋ ๋ถ์์ ํ์ง๊ณผ ์ ๋ขฐ์ฑ์ ๋ณด์ฅํ๋ ๋ฐ ์ค์ํ ๋จ๊ณ์ ๋๋ค. ์ผ๋ฐ์ ์ธ ์์ ์ ๋ค์๊ณผ ๊ฐ์ต๋๋ค.
- ๋๋ฝ๋ ๊ฐ ์ฒ๋ฆฌ: ํ๊ท ๋์ , ์ค์๊ฐ ๋์ ๋๋ ํ๊ท ๋์ ๊ณผ ๊ฐ์ ๊ธฐ์ ์ ์ฌ์ฉํ์ฌ ๋๋ฝ๋ ๊ฐ์ ๋์ ํฉ๋๋ค. ๋๋ ๊ณผ๋ํ ๋๋ฝ๋ ๊ฐ์ด ์๋ ํ ๋๋ ์ด์ ์ ๊ฑฐํฉ๋๋ค.
- ๋ฐ์ดํฐ ์ ํ ๋ณํ: ๋ฐ์ดํฐ ์ ํ์ด ๋ถ์์ ์ผ๊ด๋๊ณ ์ ํฉํ์ง ํ์ธํฉ๋๋ค. ์๋ฅผ ๋ค์ด, ์ซ์ ์ด์ ์ซ์ ๋ฐ์ดํฐ ์ ํ์ผ๋ก, ๋ ์ง ์ด์ datetime ๊ฐ์ฒด๋ก ๋ณํํฉ๋๋ค.
- ์ด์์น ์ ๊ฑฐ: ๋ถ์์ ์๊ณกํ ์ ์๋ ์ด์์น๋ฅผ ์๋ณํ๊ณ ์ ๊ฑฐํฉ๋๋ค. Z-score ๋ถ์ ๋๋ ์์ ๊ทธ๋ฆผ๊ณผ ๊ฐ์ ๊ธฐ์ ์ ์ฌ์ฉํ์ฌ ์ด์์น๋ฅผ ๊ฐ์งํ ์ ์์ต๋๋ค.
- ๋ฐ์ดํฐ ๋ณํ: ๊ธฐ๊ณ ํ์ต ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ ์ฑ๋ฅ์ ํฅ์์ํค๊ธฐ ์ํด ์ค์ผ์ผ๋ง, ์ ๊ทํ ๋๋ ํ์คํ์ ๊ฐ์ ๋ณํ์ ์ ์ฉํฉ๋๋ค.
- ํน์ง ์์ง๋์ด๋ง: ๋ณด๋ค ๊ด๋ จ์ฑ ์๋ ์ ๋ณด๋ฅผ ์บก์ฒํ๊ธฐ ์ํด ๊ธฐ์กด ํน์ง์์ ์ ํน์ง์ ๋ง๋ญ๋๋ค. ์๋ฅผ ๋ค์ด, ์ด ๋์ ์ ๊ฒฝ๊ธฐ ์๋ก ๋๋์ด ์ ์์ ๊ฒฝ๊ธฐ๋น ๋์ (PPG)์ ๊ณ์ฐํฉ๋๋ค.
์: ๋๋ฝ๋ ๊ฐ ์ฒ๋ฆฌ ๋ฐ ํน์ง ์์ง๋์ด๋ง
```python import pandas as pd import numpy as np # ๋๋ฝ๋ ๊ฐ์ด ์๋ ์ํ DataFrame data = { 'PlayerName': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'], 'GamesPlayed': [10, 12, 8, 15, 11], 'Points': [150, 180, np.nan, 225, 165], 'Assists': [30, 35, 20, np.nan, 40], 'Rebounds': [50, 60, 40, 70, 55] } df = pd.DataFrame(data) # ํ๊ท ์ผ๋ก ๋๋ฝ๋ ๊ฐ ๋์ df['Points'].fillna(df['Points'].mean(), inplace=True) df['Assists'].fillna(df['Assists'].mean(), inplace=True) # ํน์ง ์์ง๋์ด๋ง: ๊ฒฝ๊ธฐ๋น ๋์ (PPG) ๊ณ์ฐ df['PPG'] = df['Points'] / df['GamesPlayed'] # ์ ๋ฐ์ดํธ๋ DataFrame์ ์ธ์ํฉ๋๋ค. print(df) ```์ฑ๊ณผ ์งํ ๋ฐ ๋ถ์
๋ฐ์ดํฐ๊ฐ ์ ๋ฆฌ๋๊ณ ์ ์ฒ๋ฆฌ๋๋ฉด ์ฑ๊ณผ ์งํ๋ฅผ ๊ณ์ฐํ๊ณ ๋ถ์์ ์ํํ ์ ์์ต๋๋ค. ํน์ ์งํ ๋ฐ ๋ถ์ ๊ธฐ์ ์ ์คํฌ์ธ ๋ฐ ์ฐ๊ตฌ ์ง๋ฌธ์ ๋ฐ๋ผ ๋ค๋ฆ ๋๋ค. ๋ค์์ ๋ช ๊ฐ์ง ์์ ๋๋ค.
๋๊ตฌ
- ๊ฒฝ๊ธฐ๋น ๋์ (PPG): ๊ฒฝ๊ธฐ๋น ๋์ ์ ํ๊ท ์.
- ๊ฒฝ๊ธฐ๋น ์ด์์คํธ(APG): ๊ฒฝ๊ธฐ๋น ์ด์์คํธ์ ํ๊ท ์.
- ๊ฒฝ๊ธฐ๋น ๋ฆฌ๋ฐ์ด๋(RPG): ๊ฒฝ๊ธฐ๋น ๋ฆฌ๋ฐ์ด๋์ ํ๊ท ์.
- ์ค์ ์ํ ์ฑ๊ณต๋ฅ (TS%): 2์ ํ๋ ๊ณจ, 3์ ํ๋ ๊ณจ ๋ฐ ์์ ํฌ๋ฅผ ๊ณ ๋ คํ์ฌ ์ํ ํจ์จ์ฑ์ ๋ณด๋ค ์ ํํ๊ฒ ์ธก์ ํฉ๋๋ค.
- ์ ์ ํจ์จ์ฑ ํ์ (PER): John Hollinger๊ฐ ๊ฐ๋ฐํ 1๋ถ๋น ํ์ ์ผ๋ก, ์ ์์ ๊ธฐ์ฌ๋๋ฅผ ๋จ์ผ ์ซ์๋ก ์์ฝํ๋ ค๊ณ ํฉ๋๋ค.
- ์น๋ฆฌ ์ ์(WS): ํ๋ ์ด์ด๊ฐ ๊ธฐ์ฌํ ์น๋ฆฌ ํ์์ ์ถ์ ์น.
- ํ๋ฌ์ค-๋ง์ด๋์ค(+/-): ์ ์๊ฐ ์ฝํธ์ ์์ ๋์ ์ ์ ์ฐจ์ด.
์ถ๊ตฌ(์ถ๊ตฌ)
- ๋์ : ๋์ ์ ์ด ์.
- ์ด์์คํธ: ์ด์์คํธ์ ์ด ์.
- ์ ํจ ์ํ : ๋ชฉํ๋ฌผ์ ๋ง์ถ ์์ ์.
- ํจ์ค ์ฑ๊ณต๋ฅ : ์๋ํ ๋ชฉํ์ ๋๋ฌํ๋ ํจ์ค์ ๋ฐฑ๋ถ์จ.
- ํํด: ํํด ํ์.
- ๊ฐ๋ก์ฑ๊ธฐ: ๊ฐ๋ก์ฑ๊ธฐ ํ์.
- ์ ์ ์จ: ํ์ด ๊ณต์ ์ ์ ํ๋ ์๊ฐ์ ๋ฐฑ๋ถ์จ.
- ์์ ๋์ (xG): ์์ด ๋์ ์ผ๋ก ์ด์ด์ง ๊ฐ๋ฅ์ฑ์ ์ถ์ ํ๋ ์งํ์ ๋๋ค.
์ผ๊ตฌ
- ํ์จ(AVG): ์ํ ์๋ฅผ ํ์ ์๋ก ๋๋ ๊ฐ.
- ์ถ๋ฃจ์จ(OBP): ํ์๊ฐ ๋ฒ ์ด์ค์ ๋๋ฌํ๋ ๋น์จ.
- ์ฅํ์จ(SLG): ํ์์ ํ์ ์ธก์ ํ๋ ์ฒ๋.
- ์ถ๋ฃจ์จ ํ๋ฌ์ค ์ฅํ์จ(OPS): OBP์ SLG์ ํฉ๊ณ.
- ํ๊ท ์์ฑ ์ (ERA): ํฌ์๊ฐ 9์ด๋๋น ํ์ฉํ ํ๊ท ์์ฑ ์ .
- ๋์ฒด ์ ์ ๋๋น ์น๋ฆฌ(WAR): ๋์ฒด ์์ค์ ์ ์์ ๋น๊ตํ์ฌ ํ๋ ์ด์ด๊ฐ ํ์ ๊ธฐ์ฌํ๋ ์น๋ฆฌ ํ์์ ์ถ์ ์น.
์: ๋๊ตฌ ์ ์ ํต๊ณ ๊ณ์ฐ
```python import pandas as pd # ์ํ DataFrame data = { 'PlayerName': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'], 'GamesPlayed': [10, 12, 8, 15, 11], 'Points': [150, 180, 120, 225, 165], 'Assists': [30, 35, 20, 45, 40], 'Rebounds': [50, 60, 40, 70, 55], 'FieldGoalsMade': [60, 70, 50, 90, 65], 'FieldGoalsAttempted': [120, 140, 100, 180, 130], 'ThreePointShotsMade': [10, 15, 5, 20, 12], 'FreeThrowsMade': [20, 25, 15, 30, 28], 'FreeThrowsAttempted': [25, 30, 20, 35, 33] } df = pd.DataFrame(data) # PPG, APG, RPG ๊ณ์ฐ df['PPG'] = df['Points'] / df['GamesPlayed'] df['APG'] = df['Assists'] / df['GamesPlayed'] df['RPG'] = df['Rebounds'] / df['GamesPlayed'] # ์ค์ ์ํ ์ฑ๊ณต๋ฅ (TS%) ๊ณ์ฐ df['TS%'] = df['Points'] / (2 * (df['FieldGoalsAttempted'] + 0.475 * df['FreeThrowsAttempted'])) # ์ ๋ฐ์ดํธ๋ DataFrame์ ์ธ์ํฉ๋๋ค. print(df) ```๋ฐ์ดํฐ ์๊ฐํ
๋ฐ์ดํฐ ์๊ฐํ๋ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ์ฝ์น, ์ ์ ๋ฐ ๊ธฐํ ์ดํด ๊ด๊ณ์์๊ฒ ์ ๋ฌํ๋ ๋ฐ ํ์์ ์ ๋๋ค. Python์ Matplotlib ๋ฐ Seaborn์ ํฌํจํ์ฌ ์ ์ตํ๊ณ ์๊ฐ์ ์ผ๋ก ๋งค๋ ฅ์ ์ธ ์ฐจํธ ๋ฐ ๊ทธ๋ํ๋ฅผ ๋ง๋ค๊ธฐ ์ํ ์ฌ๋ฌ ๋ผ์ด๋ธ๋ฌ๋ฆฌ๋ฅผ ์ ๊ณตํฉ๋๋ค.
์: ์ ์ ์ฑ๊ณผ ์๊ฐํ
```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # ์ํ DataFrame (์ด์ ๊ณผ ๋์ผํ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์ฌ์ฉํ์ง๋ง ์ด๋ฏธ ์ ๋ฆฌ ๋ฐ ์ ์ฒ๋ฆฌ๋์๋ค๊ณ ๊ฐ์ ) data = { 'PlayerName': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'], 'PPG': [15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0], 'APG': [3.0, 2.92, 2.5, 3.0, 3.64], 'RPG': [5.0, 5.0, 5.0, 4.67, 5.0], 'TS%': [0.55, 0.54, 0.53, 0.56, 0.57] } df = pd.DataFrame(data) # ํ๋กฏ์ ์คํ์ผ ์ค์ sns.set(style="whitegrid") # PPG์ ๋ง๋ ์ฐจํธ ๋ง๋ค๊ธฐ plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.barplot(x='PlayerName', y='PPG', data=df, palette='viridis') plt.title('์ ์๋ณ ๊ฒฝ๊ธฐ๋น ๋์ (PPG)') plt.xlabel('์ ์ ์ด๋ฆ') plt.ylabel('PPG') plt.show() # APG ๋ RPG์ ์ฐ์ ๋ ๋ง๋ค๊ธฐ plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.scatterplot(x='APG', y='RPG', data=df, s=100, color='blue') plt.title('๊ฒฝ๊ธฐ๋น ์ด์์คํธ(APG) ๋ ๊ฒฝ๊ธฐ๋น ๋ฆฌ๋ฐ์ด๋(RPG)') plt.xlabel('APG') plt.ylabel('RPG') plt.show() # ์๊ด ํ๋ ฌ์ ํํธ๋งต ๋ง๋ค๊ธฐ correlation_matrix = df[['PPG', 'APG', 'RPG', 'TS%']].corr() plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', linewidths=.5) plt.title('์ ์ ํต๊ณ์ ์๊ด ํ๋ ฌ') plt.show() # Pairplot ๋ง๋ค๊ธฐ sns.pairplot(df[['PPG', 'APG', 'RPG', 'TS%']]) plt.show() ```์ด ์ฝ๋๋ ๊ฐ ์ ์์ PPG๋ฅผ ๋ณด์ฌ์ฃผ๋ ๋ง๋ ์ฐจํธ, APG์ RPG์ ๊ด๊ณ๋ฅผ ๋ณด์ฌ์ฃผ๋ ์ฐ์ ๋, ์ซ์ ํน์ง ๊ฐ์ ์๊ด ๊ด๊ณ๋ฅผ ๋ณด์ฌ์ฃผ๋ ํํธ๋งต, ๋ณ์ ๊ด๊ณ๋ฅผ ํ์ํ๊ธฐ ์ํ pairplot์ ์์ฑํฉ๋๋ค. ํต์ฐฐ๋ ฅ์ ํจ๊ณผ์ ์ผ๋ก ์ ๋ฌํ๋ ์๊ฐํ๋ฅผ ๋ง๋ค๊ธฐ ์ํด ๋ค์ํ ์ฐจํธ ์ ํ ๋ฐ ์ฌ์ฉ์ ์ง์ ์ต์ ์ ์ฌ์ฉํด ๋ณด์ญ์์ค. ๊ธ๋ก๋ฒ ์ฒญ์ค์ด ์ฝ๊ฒ ์ฝ์ ์ ์๋ ์์ ํ๋ ํธ์ ๊ธ๊ผด ํฌ๊ธฐ๋ฅผ ์ ํํ๊ณ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ํ์ํ ๋ ์์๊ณผ ๋ฌธํ์ ์ฐ๊ด์ฑ์ ์ผ๋์ ๋์ญ์์ค.
์ฑ๊ณผ ์์ธก์ ์ํ ๋จธ์ ๋ฌ๋
๋จธ์ ๋ฌ๋์ ๊ฒฝ๊ธฐ ๊ฒฐ๊ณผ ์์ธก, ์ ์ ๋ถ์ ๋๋ ์ ์ ๋ฑ๊ธ๊ณผ ๊ฐ์ ์คํฌ์ธ ์ฑ๊ณผ์ ๋ค์ํ ์ธก๋ฉด์ ๋ํ ์์ธก ๋ชจ๋ธ์ ๊ตฌ์ถํ๋ ๋ฐ ์ฌ์ฉํ ์ ์์ต๋๋ค. ์คํฌ์ธ ๋ถ์์ ์ฌ์ฉ๋๋ ์ผ๋ฐ์ ์ธ ๋จธ์ ๋ฌ๋ ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ ๋ค์๊ณผ ๊ฐ์ต๋๋ค.
- ํ๊ท ๋ชจ๋ธ: ๋์ ๋๋ ๊ฒฝ๊ธฐ ์ ์์ ๊ฐ์ ์ฐ์ํ ๋ณ์๋ฅผ ์์ธกํฉ๋๋ค.
- ๋ถ๋ฅ ๋ชจ๋ธ: ์น/ํจ ๋๋ ์ ์ ํฌ์ง์ ๊ณผ ๊ฐ์ ๋ฒ์ฃผํ ๋ณ์๋ฅผ ์์ธกํฉ๋๋ค.
- ํด๋ฌ์คํฐ๋ง ๋ชจ๋ธ: ์ฑ๊ณผ ํน์ฑ์ ๊ธฐ๋ฐ์ผ๋ก ์ ์ ๋๋ ํ์ ๊ทธ๋ฃนํํฉ๋๋ค.
- ์๊ณ์ด ๋ชจ๋ธ: ์๊ฐ ๊ฒฝ๊ณผ์ ๋ฐ๋ฅธ ๊ฒฝ๊ธฐ ์ ์ ๋๋ ์ ์ ํต๊ณ์ ๊ฐ์ ์๊ฐ ์ข ์ ๋ฐ์ดํฐ์ ์ถ์ธ์ ํจํด์ ๋ถ์ํฉ๋๋ค.
์: ๋ก์ง์คํฑ ํ๊ท๋ฅผ ์ฌ์ฉํ ๊ฒฝ๊ธฐ ๊ฒฐ๊ณผ ์์ธก
```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score # ์ํ DataFrame (์ค์ ๋ฐ์ดํฐ๋ก ๋์ฒด) data = { 'TeamA_Points': [100, 95, 110, 85, 90, 105, 115, 120, 98, 102], 'TeamB_Points': [90, 100, 105, 90, 85, 100, 110, 115, 95, 100], 'TeamA_Win': [1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1] } df = pd.DataFrame(data) # ๋ฐ์ดํฐ ์ค๋น X = df[['TeamA_Points', 'TeamB_Points']] y = df['TeamA_Win'] # ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ํ๋ จ ๋ฐ ํ ์คํธ ์ธํธ๋ก ๋ถํ X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # ๋ก์ง์คํฑ ํ๊ท ๋ชจ๋ธ์ ํ๋ จํฉ๋๋ค. model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # ํ ์คํธ ์ธํธ์ ๋ํ ์์ธก ์ํ y_pred = model.predict(X_test) # ๋ชจ๋ธ ํ๊ฐ accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f'์ ํ๋: {accuracy}') # ์๋ก์ด ๊ฒฝ๊ธฐ์ ๊ฒฐ๊ณผ ์์ธก new_game = pd.DataFrame({'TeamA_Points': [110], 'TeamB_Points': [95]}) prediction = model.predict(new_game) print(f'์๋ก์ด ๊ฒ์ ์์ธก: {prediction}') # 1์ ํ A๊ฐ ์น๋ฆฌํจ์ ์๋ฏธํ๊ณ , 0์ ํ A๊ฐ ํจ๋ฐฐํจ์ ์๋ฏธํฉ๋๋ค. ```์ด ์๋ ํ ์ ์๋ฅผ ๊ธฐ๋ฐ์ผ๋ก ๊ฒฝ๊ธฐ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ์์ธกํ๊ธฐ ์ํด ๋ก์ง์คํฑ ํ๊ท๋ฅผ ์ฌ์ฉํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ ๋ณด์ฌ์ค๋๋ค. ๊ฒฌ๊ณ ํ ๋ชจ๋ธ ํ๋ จ์ ์ํด ํจ์ฌ ๋ ํฐ ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ๋ฅผ ์ฌ์ฉํ์ญ์์ค. ์์ ์ํ๊ณผ ๊ฐ์ ์์ ์ํ ๋ฐ์ดํฐ์ ๋ํ ์ ํ๋๋ ์ค์ ๋ชจ๋ธ ํจ์จ์ฑ์ ๋ฐ์ํ์ง ๋ชปํ ์ ์์ต๋๋ค. `StandardScaler`๋ฅผ ์ฌ์ฉํ ํน์ง ์ค์ผ์ผ๋ง๋ ์ ๊ทน ๊ถ์ฅ๋ฉ๋๋ค. ๋ํ ๋ชจ๋ธ์ ๋์ฑ ๊ฐ์ ํ๊ธฐ ์ํด ์ ์ ํต๊ณ, ํ ์ด์ ๋ฑ๊ณผ ๊ฐ์ ๋ค๋ฅธ ์์๋ฅผ ๊ณ ๋ คํ์ญ์์ค. ๊ธ๋ก๋ฒ ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ์ ๊ฒฝ์ฐ ๋ชจ๋ธ์ ๋์ฑ ๊ฐ์ ํ๊ธฐ ์ํด ๊ฒฝ๊ธฐ์ฅ ๊ณ ๋, ์ง์ญ ๋ ์จ ์กฐ๊ฑด ๋ฐ ํ์ ์ผ๋ฐ์ ์ธ ์ด๋ ํผ๋ก์ ๊ฐ์ ์ธก๋ฉด์ ๊ณ ๋ คํ์ญ์์ค.
์คํ ๊ฐ๋ฅํ ํต์ฐฐ๋ ฅ ๋ฐ ์์ฉ ํ๋ก๊ทธ๋จ
์คํฌ์ธ ๋ถ์์ ๊ถ๊ทน์ ์ธ ๋ชฉํ๋ ์ฑ๊ณผ๋ฅผ ํฅ์์ํฌ ์ ์๋ ์คํ ๊ฐ๋ฅํ ํต์ฐฐ๋ ฅ์ ์ ๊ณตํ๋ ๊ฒ์ ๋๋ค. ๋ค์์ ์ฑ๊ณผ ์ถ์ ์ ์ ์ฉํ ์ ์๋ ๋ช ๊ฐ์ง ์์ ๋๋ค.
- ์ ์ ๊ฐ๋ฐ: ์ ์๊ฐ ๊ธฐ์ ์ ํฅ์์ํฌ ์ ์๋ ์์ญ์ ์๋ณํ๊ณ ์ด์ ๋ฐ๋ผ ํ๋ จ ํ๋ก๊ทธ๋จ์ ๋ง์ถคํํฉ๋๋ค. ์๋ฅผ ๋ค์ด, ์ํ ํต๊ณ๋ฅผ ๋ถ์ํ๋ฉด ๋๊ตฌ ์ ์๊ฐ ์ํ ํํ์ ์ฝ์ ์ ์๋ณํ๋ ๋ฐ ๋์์ด ๋ ์ ์์ต๋๋ค.
- ํ ์ ๋ต: ์๋ ๋ถ์ ๋ฐ ์ ์ ๋งค์น์ ์ ๊ธฐ๋ฐ์ผ๋ก ์ ๋ต์ ๊ฐ๋ฐํฉ๋๋ค. ์๋ฅผ ๋ค์ด, ํจ์ค ํจํด์ ๋ถ์ํ๋ฉด ์ถ๊ตฌํ์ด ์๋์ ์๋น์์ ์ทจ์ฝ์ ์ ์๋ณํ๋ ๋ฐ ๋์์ด ๋ ์ ์์ต๋๋ค.
- ๋ถ์ ์๋ฐฉ: ์ ์ ์์ ๋์ ๋ชจ๋ํฐ๋งํ๊ณ ๋ถ์ ์ํ ์์ธ์ ์๋ณํฉ๋๋ค. ์๋ฅผ ๋ค์ด, ๋ฌ๋ฆฌ๊ธฐ ๊ฑฐ๋ฆฌ์ ๊ฐ์๋๋ฅผ ์ถ์ ํ๋ฉด ์ ์์ ๊ณผ๋ํ ์ฌ์ฉ ๋ถ์์ ์๋ฐฉํ๋ ๋ฐ ๋์์ด ๋ ์ ์์ต๋๋ค.
- ๋ชจ์ง ๋ฐ ์ค์นด์ฐํ : ์ฑ๊ณผ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ๊ธฐ๋ฐ์ผ๋ก ์ ์ฌ์ ์ ์ ์์ ํ๊ฐํ๊ณ ํ์ ํ๋ ์ด ์คํ์ผ์ ๋ง๋ ์ ์๋ฅผ ์๋ณํฉ๋๋ค. ์๋ฅผ ๋ค์ด, ํ๊ฒฉ ํต๊ณ๋ฅผ ๋ถ์ํ๋ฉด ์ผ๊ตฌํ์ด ์ ๋งํ ์ ์ ํ์๋ฅผ ์๋ณํ๋ ๋ฐ ๋์์ด ๋ ์ ์์ต๋๋ค.
- ๊ฒฝ๊ธฐ ๋น์ผ ๊ฒฐ์ : ์ ์ ๊ต์ฒด ๋ฐ ์ ์ ์กฐ์ ๊ณผ ๊ฐ์ ๊ฒฝ๊ธฐ ์ค ์ ๋ณด๋ฅผ ๋ฐํ์ผ๋ก ๊ฒฐ์ ์ ๋ด๋ฆฝ๋๋ค. ์๋ฅผ ๋ค์ด, ์ค์๊ฐ ํต๊ณ๋ฅผ ๋ถ์ํ๋ฉด ์ฝ์น๊ฐ ์๋๋ฐฉ์ ์ฝ์ ์ ํ์ฉํ๊ธฐ ์ํด ์ ์์ ๊ต์ฒดํ ์ ์์ต๋๋ค.
- ํฌ ์ฐธ์ฌ: ๋ฐ์ดํฐ ๋ถ์์ ๊ธฐ๋ฐ์ผ๋ก ํฌ์๊ฒ ๋งค๋ ฅ์ ์ธ ์ฝํ ์ธ ์ ํต์ฐฐ๋ ฅ์ ์ ๊ณตํฉ๋๋ค. ์๋ฅผ ๋ค์ด, ์ ์ ์ฑ๊ณผ ์๊ฐํ๋ฅผ ๋ง๋ค๋ฉด ํฌ ๊ฒฝํ์ ํฅ์์ํค๊ณ ๊ฒ์์ ๋ํ ๋ ๊น์ ์ดํด๋ฅผ ํค์ธ ์ ์์ต๋๋ค. ๊ธ๋ก๋ฒ ์ฒญ์ค์ ์ํด ์ฃผ์ ํต๊ณ์ ๋ฒ์ญ๋ ์ค๋ช ์ ์ ๊ณตํ๋ ๊ฒ์ ๊ณ ๋ คํ์ญ์์ค.
์ค๋ฆฌ์ ๊ณ ๋ ค ์ฌํญ
์คํฌ์ธ ๋ถ์์ด ๋์ฑ ์ ๊ตํด์ง์ ๋ฐ๋ผ ๋ฐ์ดํฐ ์์ง ๋ฐ ๋ถ์์ ์ค๋ฆฌ์ ์๋ฏธ๋ฅผ ๊ณ ๋ คํ๋ ๊ฒ์ด ์ค์ํฉ๋๋ค. ๋ช ๊ฐ์ง ์ฃผ์ ์ค๋ฆฌ์ ๊ณ ๋ ค ์ฌํญ์ ๋ค์๊ณผ ๊ฐ์ต๋๋ค.
- ๋ฐ์ดํฐ ๊ฐ์ธ ์ ๋ณด ๋ณดํธ: ์ ์ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ๋ณดํธํ๊ณ ์ฑ ์๊ฐ ์๊ณ ์ค๋ฆฌ์ ์ผ๋ก ์ฌ์ฉ๋๋๋ก ํฉ๋๋ค. ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์์งํ๊ณ ๋ถ์ํ๊ธฐ ์ ์ ์ ์๋ก๋ถํฐ ๋์๋ฅผ ๋ฐ์ผ์ญ์์ค.
- ๋ฐ์ดํฐ ๋ณด์: ์ ์ ๋ฐ์ดํฐ์ ๋ํ ๋ฌด๋จ ์ก์ธ์ค๋ฅผ ๋ฐฉ์งํ๊ธฐ ์ํด ๋ณด์ ์กฐ์น๋ฅผ ๊ตฌํํฉ๋๋ค.
- ํธ๊ฒฌ ๋ฐ ๊ณต์ ์ฑ: ๋ฐ์ดํฐ ๋ฐ ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ ์ ์ฌ์ ํธ๊ฒฌ์ ์ธ์ํ๊ณ ์ด๋ฅผ ์ํํ๊ธฐ ์ํ ์กฐ์น๋ฅผ ์ทจํ์ญ์์ค. ๋ถ์ ๋ชจ๋ธ์ด ๊ณต์ ํ๊ณ ํน์ ์ ์ ๊ทธ๋ฃน์ ์ฐจ๋ณํ์ง ์๋๋ก ํฉ๋๋ค.
- ํฌ๋ช ์ฑ ๋ฐ ์ค๋ช ๊ฐ๋ฅ์ฑ: ๋ถ์ ๋ชจ๋ธ์ด ์๋ํ๋ ๋ฐฉ์๊ณผ ์์ฌ ๊ฒฐ์ ์ ์ฌ์ฉ๋๋ ๋ฐฉ์์ ์ค๋ช ํฉ๋๋ค. ๋ชจ๋ธ์ ์ ํ ์ฌํญ๊ณผ ์ค๋ฅ์ ๊ฐ๋ฅ์ฑ์ ๋ํด ํฌ๋ช ํ๊ฒ ๊ณต๊ฐํฉ๋๋ค.
๊ฒฐ๋ก
Python์ ์คํฌ์ธ ๋ถ์์ ์ํ ๊ฐ๋ ฅํ๊ณ ๋ค์ฌ๋ค๋ฅํ ํ๋ซํผ์ ์ ๊ณตํ์ฌ ์ ์ ๋ฐ ํ ์ฑ๊ณผ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์ถ์ ํ๊ณ ๋ถ์ํ๊ณ , ๊ฒฝ์ ์ฐ์๋ฅผ ํ๋ณดํ๊ณ , ์ ๋ณด์ ์ ๊ฐํ ๊ฒฐ์ ์ ๋ด๋ฆด ์ ์์ต๋๋ค. ์ด ๊ฐ์ด๋์ ์ค๋ช ๋ ๊ธฐ์ ์ ๋ง์คํฐํ๋ฉด ์คํฌ์ธ ๋ถ์์ ์ํด Python์ ๋ชจ๋ ์ ์ฌ๋ ฅ์ ํ์ฉํ๊ณ ๊ธ๋ก๋ฒ ๋ฌด๋์์ ์คํฌ์ธ ์ฑ๊ณผ ๋ฐ์ ์ ๊ธฐ์ฌํ ์ ์์ต๋๋ค. ๋ฐ์ดํฐ ๊ณผํ ๋ฐ ๋จธ์ ๋ฌ๋์ ์ต์ ๋ฐ์ ์ ๋ํ ์ง์์ ์ง์์ ์ผ๋ก ์ ๋ฐ์ดํธํ๊ณ ํญ์ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์ค๋ฆฌ์ ์ด๊ณ ์ฑ ์๊ฐ ์๊ฒ ์ฌ์ฉํ๋๋ก ๋ ธ๋ ฅํ์ญ์์ค.
์ถ๊ฐ ํ์ต
- ์จ๋ผ์ธ ๊ฐ์ข: Coursera, edX ๋ฐ Udacity๋ Python ํ๋ก๊ทธ๋๋ฐ, ๋ฐ์ดํฐ ๊ณผํ ๋ฐ ๋จธ์ ๋ฌ๋์ ๋ํ ์๋ง์ ๊ฐ์ข๋ฅผ ์ ๊ณตํฉ๋๋ค.
- ๋์: Wes McKinney์ "Python for Data Analysis", Joel Grus์ "Data Science from Scratch" ๋ฐ Aurรฉlien Gรฉron์ "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow"๋ Python ๋ฐ ๋ฐ์ดํฐ ๊ณผํ ํ์ต์ ์ํ ํ๋ฅญํ ๋ฆฌ์์ค์ ๋๋ค.
- ๋ธ๋ก๊ทธ ๋ฐ ์น์ฌ์ดํธ: Towards Data Science, Analytics Vidhya ๋ฐ Machine Learning Mastery๋ ๋ฐ์ดํฐ ๊ณผํ ๋ฐ ๋จธ์ ๋ฌ๋์ ๊ด๋ฒ์ํ ์ฃผ์ ๋ฅผ ๋ค๋ฃจ๋ ์ธ๊ธฐ ์๋ ๋ธ๋ก๊ทธ์ ๋๋ค.
- ์คํฌ์ธ ๊ด๋ จ ๋ฆฌ์์ค: ์ ํํ ์คํฌ์ธ ์์ ์คํฌ์ธ ๋ถ์์ ์ค์ ์ ๋ ์น์ฌ์ดํธ ๋ฐ ๋ธ๋ก๊ทธ๋ฅผ ๊ฒ์ํฉ๋๋ค. ๋ง์ ๋ฆฌ๊ทธ์ ํ์์๋ ์์ฒด ๋ฐ์ดํฐ์ ๋ถ์์ ๊ฒ์ํฉ๋๋ค.
์ ๋ณด๋ฅผ ์ป๊ณ ์ง์์ ์ผ๋ก ํ์ตํจ์ผ๋ก์จ ๋ชจ๋ ์คํฌ์ธ ์กฐ์ง์ ๊ท์คํ ์์ฐ์ด ๋๊ณ ์คํฌ์ธ ๋ถ์์ ํฅ๋ฏธ๋ก์ด ์ธ๊ณ์ ๊ธฐ์ฌํ ์ ์์ต๋๋ค.