数据分析课程设计NBA球员技术统计分析报告Word文档下载推荐.docx

1、课程设计题目NBA球员技术统计分析报告评语组长签字：成绩日期20年 月曰课程设计任务书学院理学院信息与计算科学NBA球员技术统计分析报告实践教学要求与任务：设计要求（技术参数）：1、 熟练掌握SPSS软件的操作方法；2、 根据所选题目及调研所得数据，运用数据分析知识，建立适当的数学模型；3、 运用SPSS软件，对模型进行求解，对结果进行分析并得出结论 ；4、 掌握利用数据分析理论知识解决实际问题的一般步骤。设计任务：1、 查阅相关资料，找到 NBA球员技术的相关指标，获得相关数据；2、 利用数据分析的理论，建立线性回归模型，以及对其进行主成分分析；3、 利用SPSS软件求解，并给出正确的结论。

2、工作计划与进度安排：第 天 第一天 学习使用SPSS软件并选题第三天 第四天查阅资料第五天 第六天建立数学模型第七天 第九天上机求解并完成论文第丨天 答指导教师：201年 月 日r辩专业负责人：201年 月曰学院教学副院长：摘要数据分析析的主要应用有两方面，一是寻求基本结构，简化观测系统，将具有错综 复杂 关系的对象（变量或样品）综合为少数几个因子（不可观测的，相互独立的随机变 量），以 再现因子与原变量之间的内在联系； 二是用于分类，对P个变量或n个样品进行 分类。聚类分析一般有两种类型，即按样品聚类或按变量（指标）聚类，其基本思想是 通过定义样品或 变量间“接近程度”的度量，将“相近”的样

3、品或变量归为一类。本文利用 利用数据分析中 的因子分析和聚类分析对多个变量数据进行了分析。 就是分析和处理数 据的理论与方法，数 据分析中提出了广泛的多元数据分析的统计方法， 包括线性回归分 析、方差分析、因子分析、 主成分分析、典型相关分析、判别分析、聚类分析等。关键词： spss 软件;聚类分析 ;因子分析;线性规划1 数据分析的任务和目的 11.1问题的背景 11.2任务和目的 12 数据的搜集与整理 32.1 数据的来源 32.2数据的处理 33利用SPSS软件对结果进行分析 5总 结 1.7 . 参考文献 1.8 . 1 数据分析的任务和目的1.1 问题的背景一年一度的 NBA 赛季

4、让全世界的篮球迷为之疯狂， NBA 赛事之所以如此受 欢 迎，最主要的原因在于 NBA 球员高超的球技。球队中灵魂人物的个人发挥能 够直接 影响其球队的成败。 因而对他们的技术统计与分析是一件十分重要的事 情。众所周知， 科比- 布莱恩特和阿伦 - 艾弗森是深受大家喜爱的两位球员， 两位 球员在赛季的发挥 也在一定程度上影响着两队的战绩。 因此，通过两位球员在以 往的赛季中的发挥及 表现，可以大概的预测两人的得分及表现，为 NBA 相关的 商业活动和广大球迷提供 数据上的参考。1.2 任务和目的1、频数分析 （对两人平均每场上场时间进行频数分析）2、基本描述统计量 （用基本描述统计量的计算结果

5、对两人技术进行分析比 较）3、单样本 t 检验（检验科比 - 布莱恩特和阿伦 - 艾弗森平均每场犯规次数的 均 值是否为 2.7 ）4、两独立样本 t 检验（科比 - 布莱恩特和阿伦 - 艾弗森平均每场犯规次数比 较）5、 单样本非参数假设检验 （检验科比 - 布莱恩特平均每场进攻次数与首发 的 关系基本是否为 1：1：10： 10： 10 ： 2）6、单样本非参数假设检验 （检验科比 - 布莱恩特和阿伦 - 艾弗森平均每场盖帽 次数总体的分布是否为正态分布 ）7、 单样本非参数假设检验 （检验科比 - 布莱恩特在某段时间内平均每场得分 是 否持续正常 ）8、单因素方差分析 （用单因素方差分析

6、， 分别分析科比 - 布莱恩特和阿伦 - 艾 弗森平均每场防守次数对平均每场得分有无显著影响 ）9、相关分析 （研究平均每场三分球命中率与平均每场得分之间是否具有较 强的线性关系）10、偏相关分析 （以平均每场失误次数为控制变量，研究平均每场罚球命 中率 与平均每场得分的偏相关关系）11、线性回归分析（ 用逐步筛选法找科比 - 布莱恩特的平均每场得分的线性 回 归方程）12、曲线回归分析 （用曲线回归分析法分析科比 - 布莱恩特的平均每场得分）2数据的搜集与整理2.1数据的来源NBA球员科比-布莱恩特和阿伦-艾弗森11个赛季技术统计表下载自 NBA中文官方网站,具有可信度。2.2数据的处理定义视图