我從小就是NBA籃球迷，長大了從事程序員的工作，即使工作再忙，也不會忘了緊追NBA賽事。
而今天，我就給大家分享一個有關用python分析NBA比賽結果的方法。
1、簡單介紹
如何用NBA以往的數據，判斷每個球隊的真正戰斗力，並且以此為依據，預測某場比賽的結果。
我們收集並統計的是2015年至2016年的NBA常規賽和季后賽的比賽數據，並以此預測2016年至2017年，在常規賽中每場比賽的結果。
2、項目中會涉及到的知識點
NBA球隊的Elo score 計算
特征向量
邏輯回歸
3、然后搭建環境
Python2.7（最新還未出）
Xfce終端
4、本項目的流程
我們會按以下的思路實現NBA的比賽數據
（1）獲取相應所需的數據
（2）分析比賽數據，得到能代表不同球隊狀態的特征
（3）利用機器學習的方式，了解每場比賽和球隊的關系，並且對2016年至2017年的比賽結果進行預測
5、獲取相應代碼
這個項目的源碼以下面的命令獲得
第一，開始獲取NBA的比賽數據
這里會以獲取Team Per Game Stats表格數據為例子，教大家如何獲取數據。
1、先要進入某網站，在導航中選擇Season，並選擇2015年-2016年中的Summary：
2、進入到相應的界面后，滑動窗口找到Team Per Game Stats表格，並選擇左上方的Share & more，在其下拉菜單中選擇Get table as CSV (for Excel)：.
3、然后在復制在生成的csv格式數據，並粘貼到一個文本編輯器保存為csv文件即可。
（這是部分如何獲取相關數據的方式）
第二，開始數據分析
這個過程會比較復雜一點，可能需要完整的教程才能看懂，所以需要的話，可以直接看底部，有完整的教程。
第三，基於已經獲取並分析的數據，進行模擬訓練和預測
最后
通過這樣的方式，我們就能利用部分的統計數據，計算出每支NBA比賽隊伍Elo socre，並且基於這些數據來評價每支球隊之前的比賽情況，對其進行評分，最后結合這些不同的球隊的特征，預測出在一場比賽中，哪支球隊能夠占到優勢。
以上的教程只是一小部分，因為這個篇幅比較有限，不能寫得太詳細，請諒解哦！