利用Python进行NBA比赛数据分析

一、实验介绍

1.1 内容简介

不知道你是否朋友圈被刷屏过nba的某场比赛进度或者结果？或者你就是一个nba狂热粉，比赛中的每个进球，抢断或是逆转压哨球都能让你热血沸腾。除去观赏精彩的比赛过程，我们也同样好奇比赛的结果会是如何。因此本节课程，将给同学们展示如何使用nba比赛的以往统计数据，判断每个球队的战斗力，及预测某场比赛中的结果。

我们将基于2015-2016年的NBA常规赛及季后赛的比赛统计数据，预测在当下正在进行的2016-2017常规赛每场赛事的结果。

此处输入图片的描述

1.2 实验知识点

nba球队的Elo score计算
特征向量
逻辑回归

1.3 实验环境

python2.7
Xfce终端

1.4 实验流程

本次课程我们将按照下面的流程实现NBA比赛数据分析的任务：

获取比赛统计数据
比赛数据分析，得到代表每场比赛每支队伍状态的特征表达
利用机器学习方法学习每场比赛与胜利队伍的关系，并对2016-2017的比赛进行预测

1.5 代码获取

本次实验的源码可通过以下命令获得：

$ wget http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/782/prediction.py

二、获取 NBA比赛统计数据

2.1 比赛数据介绍

在本次实验中，我们将采用Basketball Reference.com中的统计数据。在这个网站中，你可以看到不同球员、队伍、赛季和联盟比赛的基本统计数据，如得分，犯规次数等情况，胜负次数等情况。而我们在这里将会使用2015-16 NBA Season Summary中数据。

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在这个2015-16总结的所有表格中，我们将使用的是以下三个数据表格：

Team Per Game Stats：每支队伍平均每场比赛的表现统计

数据名	含义
Rk -- Rank	排名
G -- Games	参与的比赛场数（都为82场）
MP -- Minutes Played	平均每场比赛进行的时间
FG--Field Goals	投球命中次数
FGA--Field Goal Attempts	投射次数
FG%--Field Goal Percentage	投球命中次数
3P--3-Point Field Goals	三分球命中次数
3PA--3-Point Field Goal Attempts	三分球投射次数
3P%--3-Point Field Goal Percentage	三分球命中率
2P--2-Point Field Goals	二分球命中次数
2PA--2-point Field Goal Attempts	二分球投射次数
2P%--2-Point Field Goal Percentage	二分球命中率
FT--Free Throws	罚球命中次数
FTA--Free Throw Attempts	罚球投射次数
FT%--Free Throw Percentage	罚球命中率
ORB--Offensive Rebounds	进攻篮板球
DRB--Defensive Rebounds	防守篮板球
TRB--Total Rebounds	篮板球总数
AST--Assists	辅助
STL--Steals	偷球
BLK -- Blocks	封阻
TOV -- Turnovers	失误
PF -- Personal Fouls	个犯
PTS -- Points	得分

Opponent Per Game Stats：所遇到的对手平均每场比赛的统计信息，所包含的统计数据与Team Per Game Stats中的一致，只是代表的该球队对应的对手的
Miscellaneous Stats：综合统计数据

数据项	数据含义
Rk (Rank)	排名
Age	队员的平均年龄
W (Wins)	胜利次数
L (Losses)	失败次数
PW (Pythagorean wins)	基于毕达哥拉斯理论计算的赢的概率
PL (Pythagorean losses)	基于毕达哥拉斯理论计算的输的概率
MOV (Margin of Victory)	赢球次数的平均间隔
SOS (Strength of Schedule)	用以评判对手选择与其球队或是其他球队的难易程度对比，0为平均线，可以为正负数
SRS (Simple Rating System)	3
ORtg (Offensive Rating)	每100个比赛回合中的进攻比例
DRtg (Defensive Rating)	每100个比赛回合中的防守比例
Pace (Pace Factor)	每48分钟内大概会进行多少个回合
FTr (Free Throw Attempt Rate)	罚球次数所占投射次数的比例
3PAr (3-Point Attempt Rate)	三分球投射占投射次数的比例
TS% (True Shooting Percentage)	二分球、三分球和罚球的总共命中率
eFG% (Effective Field Goal Percentage)	有效的投射百分比（含二分球、三分球）
TOV% (Turnover Percentage)	每100场比赛中失误的比例
ORB% (Offensive Rebound Percentage)	球队中平均每个人的进攻篮板的比例
FT/FGA	罚球所占投射的比例
eFG% (Opponent Effective Field Goal Percentage)	对手投射命中比例
TOV% (Opponent Turnover Percentage)	对手的失误比例
DRB% (Defensive Rebound Percentage)	球队平均每个球员的防守篮板比例
FT/FGA (Opponent Free Throws Per Field Goal Attempt)	对手的罚球次数占投射次数的比例

毕达哥拉斯定律： $win\% = \frac{{runs \ scored}^2}{{runs \ scored}^2 + {runs \ allowed}^2}$

我们将用这三个表格来评估球队过去的战斗力，另外还需2015-16 NBA Schedule and Results中的2015~2016年的nba常规赛及季后赛的每场比赛的比赛数据，用以评估Elo score（在之后的实验小节中解释）。在Basketball Reference.com中按照从常规赛至季后赛的时间。列出了2015年10月份至2016年6月份的每场比赛的比赛情况。

此处输入图片的描述

可在上图中，看到2015年10月份的部分比赛数据。在每个Schedule表格中所包含的数据为：

数据项	数据含义
Date	比赛日期
Start (ET)	比赛开始时间
Visitor/Neutral	客场作战队伍
PTS	客场队伍最后得分
Home/Neutral	主场队伍
PTS	主场队伍最后得分
Notes	备注，表明是否为加时赛等

在预测时，我们同样也需要在2016-17 NBA Schedule and Results中2016~2017年的NBA的常规赛比赛安排数据。

2.2 获取比赛数据

我们将以获取Team Per Game Stats表格数据为例，展示如何获取这三项统计数据。

进入到basketball-refernce.com中，在导航栏中选择Season并选择2015~2016赛季中的Summary：
进入到2015~2016年的Summary界面后，滑动窗口找到Team Per Game Stats表格，并选择左上方的Share & more，在其下拉菜单中选择Get table as CSV (for Excel)：
复制在界面中生的的csv格式数据，并复制粘贴至一个文本编辑器保存为csv文件即可：

为了方便同学们进行实验，我们已经将数据全部都保存成csv文件上传至实验楼的云环境中。在后续的代码实现小节里，我们将给出获取这些文件的地址。

三、数据分析

在获取到数据之后，我们将利用每支队伍过去的比赛情况和Elo 等级分来判断每支比赛队伍的可胜概率。在评价到每支队伍过去的比赛情况时，我们将使用到Team Per Game Stats，Opponent Per Game Stats和Miscellaneous Stats（之后简称为T、O和M表）这三个表格的数据，作为代表比赛中某支队伍的比赛特征。我们最终将实现针对每场比赛，预测比赛中哪支队伍最终将会获胜，但并不是给出绝对的胜败情况，而是预判胜利的队伍有多大的获胜概率。因此我们将建立一个代表比赛的特征向量。由两支队伍的以往比赛情况统计情况（T、O和Ｍ表），和两个队伍各自的Elo等级分构成。

关于Elo score等级分，不知道同学们是否看过《社交网络》这部电影，在这部电影中，Mark（主人公原型就是扎克伯格，FaceBook创始人）在电影起初开发的一个美女排名系统就是利用其好友Eduardo在窗户上写下的排名公式，对不同的女生进行等级制度对比，最后PK出胜利的一方。

此处输入图片的描述

这条对比公式就是Elo Score等级分制度。Elo的最初为了提供国际象棋中，更好地对不同的选手进行等级划分。在现在很多的竞技运动或者游戏中都会采取Elo等级分制度对选手或玩家进行等级划分，如足球、篮球、棒球比赛或LOL，DOTA等游戏。

在这里我们将基于国际象棋比赛，大致地介绍下Elo等级划分制度。在上图中Eduardo在窗户上写下的公式就是根据Logistic Distribution计算PK双方（A和B）对各自的胜率期望值计算公式。假设A和B的当前等级分为 $R_A$ 何 $R_B$ ，则A对B的胜率期望值为：

$E_A=\frac{1}{1+10^{(R_B-R_A)/400}}$

B对A的胜率期望值为

$E_B=\frac{1}{1+10^{(R_A-R_B)/400}}$

如果棋手A在比赛中的真实得分 $S_A$ （胜1分，和0.5分，负0分）和他的胜率期望值 $E_A$ 不同，则他的等级分要根据以下公式进行调整：

$R_A^{new} = R_A^{old} + K(S_A - R_A^{old})$

在国际象棋中，根据等级分的不同K值也会做相应的调整：

$\ge2400$ ，K=16
2100~2400分，K=24
$\le2100$ ，K=32

因此我们将会用以表示某场比赛数据的特征向量为（加入A与B队比赛）：[A队Elo score, A队的T,O和M表统计数据，B队Elo score, B队的T,O和M表统计数据]

四、基于数据进行模型训练和预测

4.1 实验前期准备

在本次实验环境中，我们将会使用到python的pandas，numpy，scipy和sklearn库，不过实验楼中已经安装了numpy，所以在实验前，我们需要先利用pip命令安装另外两个Python库。

$ sudo pip install pandas
$ sudo pip install scipy
$ sudo pip install sklearn

在安装完所需的实验库之后，进入到实验环境的Code目录下，创建cs_782文件夹，并且通过以下地址获取我们为大家处理好的csv文件压缩包data.zip：

$ cd Code
$ mkdir cs_782 && cd cs_782# 获取数据文件
$ wget http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/782/data.zip# 解压data压缩包并且删除该压缩包
$ unzip data.zip 
$ rm -r data.zip

在data文件夹中，包含了2015~2016年的NBA数据T,O和M表，及经处理后的常规赛和挑战赛的比赛数据2015~16result.csv，这个数据文件是我们通过在basketball-reference.com的2015-16 Schedule and result的几个月份比赛数据中提取得到的，其中包括三个字段：

WTeam: 比赛胜利队伍
LTeam: 失败队伍
WLoc: 胜利队伍一方所在的为主场或是客场另外一个文件就是16-17Schedule.csv，也是经过我们加工处理得到的NBA在2016~2017年的常规赛的比赛安排，其中包括两个字段：
Vteam: 访问/客场作战队伍
Hteam: 主场作战队伍

4.2 代码实现

在Code\cs_782目录下，创建prediciton.py开始实验。首先插入实验相关模块：

# -*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
import math
import csv
import random
import numpy as np
from sklearn import cross_validation, linear_model

设置回归训练时所需用到的参数变量：

# 当每支队伍没有elo等级分时，赋予其基础elo等级分
base_elo = 1600
team_elos = {} 
team_stats = {}
X = []
y = []
folder = 'data' #存放数据的目录

在最开始需要初始化数据，从T、O和M表格中读入数据，去除一些无关数据并将这三个表格通过Team属性列进行连接：

# 根据每支队伍的Miscellaneous Opponent，Team统计数据csv文件进行初始化
def initialize_data(Mstat, Ostat, Tstat):new_Mstat = Mstat.drop(['Rk', 'Arena'], axis=1)new_Ostat = Ostat.drop(['Rk', 'G', 'MP'], axis=1)new_Tstat = Tstat.drop(['Rk', 'G', 'MP'], axis=1)team_stats1 = pd.merge(new_Mstat, new_Ostat, how='left', on='Team')team_stats1 = pd.merge(team_stats1, new_Tstat, how='left', on='Team')return team_stats1.set_index('Team', inplace=False, drop=True)

获取每支队伍的Elo Score等级分函数，当在开始没有等级分时，将其赋予初始base_elo值：

def get_elo(team):try:return team_elos[team]except:# 当最初没有elo时，给每个队伍最初赋base_eloteam_elos[team] = base_eloreturn team_elos[team]

定义计算每支球队的Elo等级分函数：

# 计算每个球队的elo值
def calc_elo(win_team, lose_team):winner_rank = get_elo(win_team)loser_rank = get_elo(lose_team)rank_diff = winner_rank - loser_rankexp = (rank_diff  * -1) / 400odds = 1 / (1 + math.pow(10, exp))# 根据rank级别修改K值if winner_rank < 2100:k = 32elif winner_rank >= 2100 and winner_rank < 2400:k = 24else:k = 16new_winner_rank = round(winner_rank + (k * (1 - odds)))new_rank_diff = new_winner_rank - winner_ranknew_loser_rank = loser_rank - new_rank_diffreturn new_winner_rank, new_loser_rank

基于我们初始好的统计数据，及每支队伍的Elo score计算结果，建立对应2015~2016年常规赛和季后赛中每场比赛的数据集（在主客场比赛时，我们认为主场作战的队伍更加有优势一点，因此会给主场作战队伍相应加上100等级分）：

def  build_dataSet(all_data):print("Building data set..")X = []skip = 0for index, row in all_data.iterrows():Wteam = row['WTeam']Lteam = row['LTeam']#获取最初的elo或是每个队伍最初的elo值team1_elo = get_elo(Wteam)team2_elo = get_elo(Lteam)# 给主场比赛的队伍加上100的elo值if row['WLoc'] == 'H':team1_elo += 100else:team2_elo += 100# 把elo当为评价每个队伍的第一个特征值team1_features = [team1_elo]team2_features = [team2_elo]# 添加我们从basketball reference.com获得的每个队伍的统计信息for key, value in team_stats.loc[Wteam].iteritems():team1_features.append(value)for key, value in team_stats.loc[Lteam].iteritems():team2_features.append(value)# 将两支队伍的特征值随机的分配在每场比赛数据的左右两侧# 并将对应的0/1赋给y值if random.random() > 0.5:X.append(team1_features + team2_features)y.append(0)else:X.append(team2_features + team1_features)y.append(1)if skip == 0:print Xskip = 1# 根据这场比赛的数据更新队伍的elo值new_winner_rank, new_loser_rank = calc_elo(Wteam, Lteam)team_elos[Wteam] = new_winner_rankteam_elos[Lteam] = new_loser_rankreturn np.nan_to_num(X), y

最终在main函数中调用这些数据处理函数，使用sklearn的Logistic Regression方法建立回归模型：

if __name__ == '__main__':Mstat = pd.read_csv(folder + '/15-16Miscellaneous_Stat.csv')Ostat = pd.read_csv(folder + '/15-16Opponent_Per_Game_Stat.csv')Tstat = pd.read_csv(folder + '/15-16Team_Per_Game_Stat.csv')team_stats = initialize_data(Mstat, Ostat, Tstat)result_data = pd.read_csv(folder + '/2015-2016_result.csv')X, y = build_dataSet(result_data)# 训练网络模型print("Fitting on %d game samples.." % len(X))model = linear_model.LogisticRegression()model.fit(X, y)#利用10折交叉验证计算训练正确率print("Doing cross-validation..")print(cross_validation.cross_val_score(model, X, y, cv = 10, scoring='accuracy', n_jobs=-1).mean())

最终利用训练好的模型在16~17年的常规赛数据中进行预测。利用模型对一场新的比赛进行胜负判断，并返回其胜利的概率：

def predict_winner(team_1, team_2, model):features = []# team 1，客场队伍features.append(get_elo(team_1))for key, value in team_stats.loc[team_1].iteritems():features.append(value)# team 2，主场队伍features.append(get_elo(team_2) + 100)for key, value in team_stats.loc[team_2].iteritems():features.append(value)features = np.nan_to_num(features)return model.predict_proba([features])

在main函数中调用该函数，并将预测结果输出到16-17Result.csv文件中：

#利用训练好的model在16-17年的比赛中进行预测print('Predicting on new schedule..')schedule1617 = pd.read_csv(folder + '/16-17Schedule.csv')result = []for index, row in schedule1617.iterrows():team1 = row['Vteam']team2 = row['Hteam']pred = predict_winner(team1, team2, model)prob = pred[0][0]if prob > 0.5:winner = team1loser = team2result.append([winner, loser, prob])else:winner = team2loser = team1result.append([winner, loser, 1 - prob])with open('16-17Result.csv', 'wb') as f:writer = csv.writer(f)writer.writerow(['win', 'lose', 'probability'])writer.writerows(result)

运行prediction.py：

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生成预测结果文件16-17Result.csv文件：

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五、总结

在本节课程中，我们利用Basketball-reference.com的部分统计数据，计算每支nba比赛队伍的Elo socre，和利用这些基本统计数据评价每支队伍过去的比赛情况，并且根据国际等级划分方法Elo Score对队伍现在的战斗等级进行评分，最终结合这些不同队伍的特征判断在一场比赛中，哪支队伍能够占到优势。但在我们的预测结果中，与以往不同，我们没有给出绝对的正负之分，而是给出胜算较大一方的队伍能够赢另外一方的概率。当然在这里，我们所采用评价一支队伍性能的数据量还太少（只采用了15~16年一年的数据），如果想要更加准确、系统的判断，有兴趣的你当然可以从各种统计数据网站中获取到更多年份，更加全面的数据。结合不同的回归、决策机器学习模型，搭建一个更加全面，预测准确率更高的模型。在kaggle中有相关的篮球预测比赛项目，有兴趣的同学可尝试一下。

六、参考阅读

知乎：在哪能看到最全面细致的NBA数据统计
How I won my NCAA tournament bracket pool using machine learning

七、课后习题

本次课程中，我们只是利用了scikit-learn提供的Logisitc Regression方法进行回归模型的训练，你可否尝试scikit-learn中的其他机器学习方法，或者其他类似于TensorFlow的开源框架，结合我们所提供的数据集进行训练。若采用Scikit-learn中的方法，可参看实验楼的课程：ebay在线拍卖数据分析。或是结合下图进行模型的尝试：

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