Excel - Les radars Tutoriels

Découvrez comment créer un graphique radar dans Microsoft Excel pour visualiser les performances de plusieurs variables.
Cette vidéo présente les étapes clés pour afficher un graphique radar et mieux comprendre les forces et les faiblesses de chaque variable.
Obtenez des conseils pratiques pour personnaliser les éléments et mieux comprendre les variations de vos données grâce à des visualisations telles que le graphique radar.
Cette ressource est utile pour tous les professionnels souhaitant améliorer leur compréhension de la datavisualisation dans Microsoft Excel.
Suivez cette formation pour créer facilement des graphiques radar professionnels et mieux comprendre vos données.

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Objectifs :

L'objectif de cette vidéo est d'expliquer l'utilisation des graphiques en radar pour comparer les performances de différents joueurs de football, ainsi que d'autres applications dans le domaine des entreprises. La vidéo aborde également la normalisation des données pour une meilleure lisibilité des graphiques.

Chapitres :

  1. Introduction aux Graphiques en Radar
    Les graphiques en radar, également appelés graphiques en étoile, sont des outils visuels utilisés pour comparer plusieurs éléments. Dans le contexte du football, ils permettent de visualiser les caractéristiques de différents joueurs, comme la capacité à dribbler, à marquer des buts ou à faire des passes décisives.
  2. Utilisation dans le Football
    Chaque branche du graphique représente une caractéristique spécifique d'un joueur. Par exemple, on peut comparer les performances de deux joueurs en fonction de leurs statistiques respectives. Cela permet d'identifier les forces et les faiblesses de chaque joueur de manière visuelle et intuitive.
  3. Applications en Entreprise
    Les graphiques en radar peuvent également être utilisés par les entreprises pour comparer différents services. Par exemple, une entreprise peut évaluer ses services en termes de coûts, de retour sur investissement ou d'empreinte carbone. Cependant, il est important de noter que l'utilisation de ces graphiques peut être déroutante en raison des différentes échelles de mesure.
  4. Problèmes de Comparaison
    Un des principaux défis lors de l'utilisation des graphiques en radar est la différence d'échelles entre les différentes caractéristiques. Par exemple, si l'on compare le nombre de minutes jouées à d'autres statistiques comme le nombre de buts, les valeurs peuvent être si disparates qu'elles rendent le graphique difficile à interpréter.
  5. Normalisation des Données
    Pour résoudre ce problème, il est recommandé de normaliser les données. Cela implique de diviser chaque valeur par le maximum de sa colonne, ce qui permet d'obtenir des valeurs comprises entre 0 et 1. Cette méthode facilite la comparaison entre les différentes caractéristiques des joueurs.
  6. Exemple Pratique
    Dans la vidéo, un exemple pratique est donné en comparant les performances de Kylian Mbappé et Nicolas Pépé. Après avoir normalisé les données, le graphique devient beaucoup plus lisible et permet une comparaison efficace des performances des deux joueurs.
  7. Conclusion
    En résumé, les graphiques en radar sont des outils puissants pour la comparaison visuelle, que ce soit dans le sport ou en entreprise. La normalisation des données est une étape cruciale pour garantir que les graphiques soient clairs et informatifs. Il est conseillé de conserver les fichiers de données pour référence future afin de faciliter la création de graphiques en radar.

FAQ :

Qu'est-ce qu'un graphique en radar et comment est-il utilisé ?

Un graphique en radar est une représentation visuelle qui permet de comparer plusieurs caractéristiques d'un ou plusieurs joueurs. Il est souvent utilisé dans le sport pour évaluer les forces et faiblesses des joueurs en fonction de différentes statistiques.

Comment normaliser les valeurs pour un graphique en radar ?

Pour normaliser les valeurs, divisez chaque valeur par la valeur maximale de sa colonne. Cela permet d'obtenir des valeurs comprises entre 0 et 1, facilitant ainsi la comparaison entre différentes caractéristiques.

Quels sont les avantages d'utiliser un graphique en radar ?

Les graphiques en radar permettent de visualiser rapidement les forces et faiblesses d'un joueur ou d'un service, facilitant ainsi la prise de décision et l'analyse comparative.

Quels types de données peuvent être représentés sur un graphique en radar ?

Les données peuvent inclure des statistiques de performance comme le nombre de buts, le nombre de passes décisives, le temps de jeu, et d'autres caractéristiques mesurables d'un joueur ou d'un service.

Pourquoi est-il important de faire attention aux échelles de valeurs dans un graphique en radar ?

Il est crucial de faire attention aux échelles de valeurs car des échelles différentes peuvent rendre la comparaison difficile et trompeuse. Normaliser les valeurs aide à éviter ce problème.

Quelques cas d'usages :

Analyse des performances des joueurs de football

Les entraîneurs peuvent utiliser des graphiques en radar pour comparer les performances de différents joueurs sur des caractéristiques spécifiques, comme le dribble, les passes décisives et les buts marqués, afin d'optimiser les stratégies de jeu.

Évaluation des services d'une entreprise

Une entreprise peut utiliser des graphiques en radar pour comparer ses différents services en termes de coûts, de retour sur investissement et d'empreinte carbone, facilitant ainsi la prise de décision sur l'allocation des ressources.

Comparaison des statistiques des joueurs dans les jeux vidéo

Les développeurs de jeux vidéo peuvent intégrer des graphiques en radar pour permettre aux joueurs de comparer les statistiques de différents personnages ou équipes, améliorant ainsi l'expérience de jeu.

Rapports de performance pour les athlètes

Les athlètes peuvent utiliser des graphiques en radar pour visualiser leurs performances sur différentes compétences, leur permettant de cibler des domaines spécifiques pour l'amélioration.

Glossaire :

Graphique en radar

Un graphique en radar est une représentation visuelle qui permet de comparer plusieurs variables entre elles, souvent utilisée pour évaluer les performances de différents joueurs dans le sport.

Coupe étoile

Un autre terme pour désigner un graphique en radar, où chaque branche représente une caractéristique spécifique.

Caractéristique

Une qualité ou un attribut mesurable d'un joueur, comme la capacité à dribbler, marquer des buts ou faire des passes décisives.

Normalisation des valeurs

Le processus de mise à l'échelle des données pour qu'elles soient comparables, souvent en les divisant par la valeur maximale dans une colonne.

Échelle de valeurs

Un système de mesure utilisé pour quantifier les caractéristiques, qui peut varier d'une caractéristique à l'autre.

Empreinte carbone

La mesure de l'impact environnemental d'une entreprise, souvent exprimée en termes d'émissions de CO2.

Passes décisives

Des passes qui mènent directement à un but marqué par un joueur.

résultat(s)
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qui jouent ou qui ont déjà joué à des jeux de
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foot typiquement sur console ou même
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quand vous regardez des matchs de foot,
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vous pouvez avoir ce type de
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représentation-là et souvent,
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c'est pour comparer un
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ou plusieurs joueurs,
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les uns par rapport aux autres.
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Donc effectivement la forme de cet
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élément est ce qu'on appelle aussi du coup
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en étoile. Chaque branche que vous avez
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ici va représenter une caractéristique.
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Donc si on reste sur le foot, on pourrait
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avoir la capacité à dribbler,
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la capacité à marquer, les passes décisives,
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et cetera, et cetera.
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Et donc en un seul visuel,
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on va avoir plein de caractéristiques
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différentes et en fonction des
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statistiques du joueur,
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on va avoir un schéma qui va se tracer
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ici et qui va correspondre du coup
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à son empreinte par rapport
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aux caractéristiques qu'on a pu fixer
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et donc se rendre compte que la
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dominante de tel joueur est
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plutôt sur ces éléments-là versus un autre
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jour qui est plutôt sur ces éléments-là.
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Donc là on peut utiliser typiquement
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effectivement pour les forces
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et faiblesses d'un sportif,
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on peut aussi avoir par notation,
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pour les notations par service
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d'une entreprise.
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Une entreprise souhaite pouvoir
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comparer ses différents services en
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termes de coûts, en termes de
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retour sur investissement, en termes
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d'empreinte carbone, et cetera, et cetera.
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Et donc potentiellement,
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il a,
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il va aller pouvoir l'afficher
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sur ce type-là.
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Sachez quand même que ça peut
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potentiellement être un peu perturbant
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pour les gens de l'utiliser parce
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que vous allez vous retrouver
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avec 150 échelles différentes,
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pour chacune des branches.
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Donc là on va parler un nombre de but,
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là ça va être le nombre,
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par exemple, de minutes jouées,
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donc ça ne va plus du tout être la
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même échelle de valeurs et donc
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potentiellement ça peut être un peu
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perturbant à lire et au final ce
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qu'il faut bien retenir c'est que
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ce qui compte c'est plutôt du coup
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le schéma que ça va représenter
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et la comparaison versus un schéma
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d'un autre joueur.
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Donc pour ça on va aller toujours
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dans notre fichier, celui-là.
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Donc vous allez dans l'onglet ici des radars.
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Et on va retrouver du coup avec des
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données que j'ai extraites sur ce site-là,
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donc vous pourrez aller le
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consulter pour une série de, je crois,
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J'ai mis 10 joueurs...
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c'est ça 10 joueurs, avoir
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un petit peu des caractéristiques
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sur l'aspect attaquant, donc le
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nombre de minutes qu'ils ont jouées
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sur la période donnée,
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le nombre de but inscrits,
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le nombre de passes décisives,
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le nombre de tirs par match et le
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nombre de dribbles par match. Et
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on va se retrouver du coup avec
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ces différentes valeurs-là et
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le souci qu'on va avoir avec ça,
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c'est que si j'applique
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directement mon radar
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sur ces valeurs-là, donc par exemple,
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je vais comparer Kylian Mbappé
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et Nicolas
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PépéLille, je suppose qu'on le dit
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comme ça, je ne suis pas très foot, on va
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du coup aller rajouter notre radar. Ici.
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Et qu'est ce qu'on va avoir comme souci ?
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Là, on se rend compte que ça ne marche pas
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très bien notre graphique. Pourquoi ?
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Parce qu'on va se retrouver avec juste une
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barre ici qui va correspondre au nombre
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de minutes jouées et les autres
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du coup, on a l'impression qu'elles
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ne sont pas prises en compte.
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Alors en fait ce n'est pas qu'elles ne sont
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pas prises en compte,
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c'est que du coup cette échelle-là
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du nombre de minutes jouées,
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ça va devenir l'échelle aussi pour les
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autres valeurs. Donc typiquement on va
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comparer 2344 minutes à 33 buts donc
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en réalité il y a bien un trait ici,
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il y a bien le radar qui
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se forme mais la valeur est
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tellement faible par rapport au
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nombre de minutes jouées, enfin
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l'échelle est tellement différente
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que du coup on ne la voit même pas.
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Et si je zoome à fond dessus,
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je peux encore peut être zoomer encore un peu.
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Voilà,
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on commence à voir qu'il y a un petit
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quelque chose là sur les côtés mais
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en tous les cas ce n'est pas utilisable.
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Donc pour ça j'ai préparé un autre
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tableau qui va ce qu'on appelle
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en fait normaliser les valeurs.
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L'idée c'est qu'on va tout mettre
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ce qu'on appelle en base 1.
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C'est-à-dire que là,
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sur chacune des valeurs,
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je vais prendre la valeur en question
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et aller le diviser par le maximum
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qui a été rencontré dans la colonne
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qui est ici. Et donc à partir de là,
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la valeur la plus haute va du coup
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avoir 1 et du coup les valeurs
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qui sont en-dessous vont avoir une
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valeur entre 0 et 1 et ça du coup je
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le répète sur chacune des colonnes
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et ce qui fait que je vais
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me retrouver avec uniquement des
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valeurs qui vont être entre 0 et 1.
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Donc je supprime en fait
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le problème que j'avais pu
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rencontrer. Et quand on applique
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ça donc là, typiquement ce graphique-là,
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donc j'ai refait exactement la
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même manière sur 2 joueurs et bien
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là maintenant ça devient beaucoup
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plus facilement comparable avec
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du coup des échelles qui se
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respectent les unes les autres.
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Et donc là potentiellement, je peux aller
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rajouter un joueur, je peux aller
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enlever ce joueur-là, descendre
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un peu plus bas donc évidemment il faut
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aller au maximum je pense à trois éléments
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sur le graphique, deux c'est déjà assez
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compliqué à lire mais voilà de pouvoir
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tout de suite comparer les données de
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mes différents footballeurs,
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vous voyez.
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Et à la volée, là,
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je peux aller les modifier assez facilement.
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Donc ça c'est une étape importante.
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Si vous êtes amené à utiliser des radars,
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d'aller, ce que je vous disais,
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du coup,
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normaliser les données et vous avez vu que
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du coup la formule n'est pas très compliquée.
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De toutes façons vous allez garder les fichiers,
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donc gardez-le dans un coin si vous
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pensez qu'un jour vous aurez besoin de
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faire un radar pour vous souvenir de
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la manipulation qui doit être réalisée
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pour normaliser les différentes valeurs.

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résultat(s)
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которые играют или играли
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Футбол, как правило, на консоли или даже
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когда смотришь футбольные матчи,
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Вы можете иметь этот тип
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представительство там и часто,
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Это для сравнения
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или несколько игроков,
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по отношению друг к другу.
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Так что действительно, форма этого
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Элемент - это то, что также называется
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в звезде. Каждый филиал, который у вас есть
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Здесь будет представлена особенность.
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Так что, если мы останемся в футболе, мы сможем
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обладают способностью к дриблингу,
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умение забивать, отдавать голевые передачи,
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и так далее, и так далее.
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И так в едином визуальном ряду,
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У нас будет много функций
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разные и в соответствии с
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статистика игрока,
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У нас будет закономерность, которая будет прослеживаться
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вот и кто будет переписываться вдруг
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к своему следу по отношению к
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характеристики, которые можно было бы зафиксировать
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и, следовательно, осознать, что
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Доминантой такого игрока является
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скорее на этих элементах по сравнению с другими
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день, который скорее на этих элементах.
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Таким образом, мы можем использовать обычно
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Действительно, для сил
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и слабости спортсмена,
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Можно также иметь по обозначениям,
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для оценок обслуживания
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компании.
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Компания хочет иметь возможность
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Сравните его различные услуги в
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Стоимостные термины, в пересчете на
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Окупаемость инвестиций с точки зрения
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углеродный след и так далее, и так далее.
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И так потенциально,
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иметь
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Он сможет его отобразить
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на том парне.
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Имейте в виду, что это может
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потенциально быть немного разрушительным
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чтобы люди использовали его, потому что
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что ты найдешь себя
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со 150 различными весами,
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для каждой из ветвей.
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Итак, здесь мы поговорим о ряде целей,
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Там это будет номер,
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Например, сыгранные минуты,
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Так что это совсем не так
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та же шкала ценностей и, следовательно,
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Потенциально это может быть немного
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Тревожно читать и, в конечном счете, это
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Что необходимо помнить, так это то, что
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Что имеет значение, так это то, что
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схема, которую он будет представлять
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и сравнение со схемой
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другого игрока.
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Так что ради этого мы собираемся идти вечно
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в нашем досье, тот самый.
00:01:58
Итак, вы переходите на вкладку камеры контроля скорости здесь.
00:02:00
И мы обнаружим внезапно с
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данные, которые я извлек на этом сайте,
00:02:05
Так что можно продолжать
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проконсультируйтесь по серии, я полагаю,
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Я поставил 10 игроков...
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Это 10 игроков, имеющих
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Немного особенностей
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В атакующем аспекте, так что
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Количество минут, которые они играли
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за данный период,
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количество забитых мячей,
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количество результативных передач,
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количество ударов за игру и
00:02:22
Количество дриблингов за игру. И
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В итоге мы получим
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Эти разные ценности и
00:02:28
проблема, с которой мы столкнемся,
00:02:30
это то, что если я подам заявку
00:02:31
Прямо мой радар
00:02:33
по этим значениям, так, например,
00:02:36
Я сравню Килиана Мбаппе
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и Николя
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Pépé Lille, я думаю, они это говорят
00:02:41
Вот так, я не очень футбольный, будем
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Так что иди и добавь наш радар. Здесь.
00:02:49
И о чем мы будем беспокоиться?
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Там мы понимаем, что это не работает
00:02:54
Очень хорошо наш график. Зачем?
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Потому что в итоге у нас будет только один
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полоса здесь, которая будет соответствовать числу
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сыгранных минут и др.
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В результате у нас складывается впечатление, что они
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не учитываются.
00:03:05
Так что на самом деле дело не в том, что их нет
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не учитывается,
00:03:07
Дело в том, что вдруг этот масштаб
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количество сыгранных минут,
00:03:11
Он станет шкалой и для
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другие ценности. Так что, как правило, мы будем
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Сравните 2344 минуты с 33 голами
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На самом деле здесь есть черта,
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Есть РЛС, которая
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формируется, но значение равно
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Так низко по сравнению с
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Количество сыгранных минут, наконец
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Масштабы такие разные
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что вдруг мы его даже не видим.
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И если я увеличу масштаб,
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Я все еще, может быть, могу немного увеличить масштаб.
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Здорово
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Мы начинаем видеть, что есть маленький
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что-то там по бокам, но
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В любом случае он не пригоден для использования.
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Так что для этого я приготовил еще один
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Таблица, которая идет то, что называется
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По сути, нормализуйте значения.
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Идея в том, что мы все поставим
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то, что называется в Базе 1.
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То есть, там,
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по каждому из значений,
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Я возьму значение, о котором идет речь
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и поди раздели его по максимуму
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Кто встречался в колонне
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кто здесь. И так оттуда,
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Наивысшая ценность идет так
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имеют 1 и вдруг значения
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Те, кто ниже, будут иметь
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значение от 0 до 1, и это так I
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повторяет его на каждом из столбцов
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И что заставляет меня идти
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В итоге остается только
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значения, которые будут находиться в диапазоне от 0 до 1.
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Так что я на самом деле удаляю
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Проблема, которая у меня может возникнуть
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встречать. И когда вы подаете заявку
00:04:24
Так что, как правило, этот график,
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Поэтому я переделал именно то, что
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То же самое на 2 игроках и хорошо
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Там сейчас много становится
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легче сравним с
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внезапно лестницы, которые
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Уважайте друг друга.
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И поэтому потенциально я могу пойти
00:04:39
Добавьте игрока, я могу идти
00:04:41
Уберите этого игрока, спуститесь вниз
00:04:43
немного ниже, так что, очевидно, вы должны
00:04:45
идите по максимуму, я думаю о трех элементах
00:04:48
На графике уже достаточно двух
00:04:50
Сложно читать, но здесь уметь
00:04:52
Сразу сравните данные из
00:04:54
Мои разные футболисты,
00:04:55
Видишь.
00:04:56
И на лету, там,
00:04:57
Я могу пойти и отредактировать их довольно легко.
00:04:59
Так что это важный шаг.
00:05:01
Если вам нужно использовать радары,
00:05:03
идти, что я тебе говорил,
00:05:04
Следовательно
00:05:05
Стандартизируйте данные, и вы убедитесь в этом
00:05:07
Так что формула не очень сложная.
00:05:09
В любом случае вы сохраните файлы,
00:05:10
Так что держите его в углу, если вы
00:05:12
Подумайте, что однажды вам понадобится
00:05:14
Сделайте радар, чтобы запомнить
00:05:16
манипуляция, которую необходимо провести
00:05:18
для нормализации различных значений.

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résultat(s)
00:00:02
who play or have played
00:00:05
football typically on console or even
00:00:08
when you watch football matches,
00:00:10
You can have this type of
00:00:12
representation there and often,
00:00:13
It is to compare a
00:00:15
or several players,
00:00:16
in relation to each other.
00:00:18
So indeed the form of this
00:00:20
element is what is also called
00:00:22
in star. Every branch you have
00:00:24
Here will represent a feature.
00:00:26
So if we stay on football, we could
00:00:29
have the ability to dribble,
00:00:31
the ability to score, assists,
00:00:33
et cetera, et cetera.
00:00:34
And so in a single visual,
00:00:36
We're going to have a lot of features
00:00:38
different and according to the
00:00:39
player statistics,
00:00:40
We will have a pattern that will be traced
00:00:43
here and who will correspond suddenly
00:00:46
to its footprint in relation to
00:00:48
the characteristics that could be fixed
00:00:49
and therefore realize that the
00:00:52
dominant of such player is
00:00:54
rather on these elements versus another
00:00:57
day that is rather on these elements.
00:00:59
So there we can use typically
00:01:01
Indeed for the forces
00:01:02
and weaknesses of an athlete,
00:01:04
one can also have by notation,
00:01:06
for service ratings
00:01:07
of a company.
00:01:08
A company wants to be able to
00:01:10
compare its different services in
00:01:11
cost terms, in terms of
00:01:13
Return on investment, in terms of
00:01:15
carbon footprint, et cetera, et cetera.
00:01:17
And so potentially,
00:01:18
have
00:01:19
he will be able to display it
00:01:20
on that guy.
00:01:22
Be aware that it can
00:01:23
potentially be a little disruptive
00:01:25
for people to use it because
00:01:27
that you will find yourself
00:01:29
with 150 different scales,
00:01:30
for each of the branches.
00:01:31
So here we will talk about a number of goals,
00:01:34
there it will be the number,
00:01:36
for example, minutes played,
00:01:37
So it's not going to be the case at all
00:01:39
same scale of values and therefore
00:01:42
Potentially it can be a bit
00:01:44
disturbing to read and ultimately this
00:01:46
What must be remembered is that
00:01:47
What matters is rather the
00:01:49
the scheme it will represent
00:01:51
and comparison versus a scheme
00:01:53
of another player.
00:01:54
So for that we're going to go forever
00:01:56
in our file, that one.
00:01:58
So you go to the speed camera tab here.
00:02:00
And we will find suddenly with
00:02:03
data that I extracted on this site,
00:02:05
So you can go on
00:02:06
consult for a series of, I believe,
00:02:08
I put 10 players...
00:02:10
That's 10 players, having
00:02:11
a little bit of the features
00:02:12
on the attacking aspect, so the
00:02:14
Number of minutes they played
00:02:16
over the given period,
00:02:17
the number of goals scored,
00:02:19
the number of assists,
00:02:20
the number of shots per game and the
00:02:22
Number of dribbles per game. And
00:02:24
We'll end up with
00:02:26
these different values and
00:02:28
the problem we're going to have with that,
00:02:30
it is that if I apply
00:02:31
directly my radar
00:02:33
on these values, so for example,
00:02:36
I'll compare Kylian Mbappé
00:02:38
and Nicolas
00:02:39
PépéLille, I guess they say it
00:02:41
Like that, I'm not very football, we'll
00:02:45
So go and add our radar. Here.
00:02:49
And what are we going to worry about?
00:02:52
There, we realize that it does not work
00:02:54
Very well our graph. What for?
00:02:56
Because we're going to end up with just one
00:02:58
bar here that will match the number
00:03:00
of minutes played and others
00:03:01
As a result, we have the impression that they
00:03:03
are not taken into account.
00:03:05
So in fact it is not that they are not
00:03:06
not taken into account,
00:03:07
It is that suddenly this scale
00:03:09
the number of minutes played,
00:03:11
It will become the scale also for
00:03:13
other values. So typically we will
00:03:15
compare 2344 minutes to 33 goals
00:03:17
In reality there is a trait here,
00:03:19
There is the radar that
00:03:21
is formed but the value is
00:03:23
so low compared to the
00:03:25
Number of minutes played, finally
00:03:27
The scale is so different
00:03:28
that suddenly we do not even see it.
00:03:31
And if I zoom in on it,
00:03:33
I can still maybe zoom in a little more.
00:03:35
There you go
00:03:35
We begin to see that there is a small
00:03:38
something there on the sides but
00:03:39
In any case it is not usable.
00:03:41
So for that I prepared another one
00:03:44
Table that goes what is called
00:03:45
in fact normalize values.
00:03:47
The idea is that we will put everything
00:03:49
what is called in base 1.
00:03:50
That is to say, there,
00:03:52
on each of the values,
00:03:53
I will take the value in question
00:03:55
and go divide it by the maximum
00:03:57
who was encountered in the column
00:03:59
who is here. And so from there,
00:04:02
The highest value goes so
00:04:04
have 1 and suddenly the values
00:04:06
who are below will have a
00:04:08
value between 0 and 1 and that so I
00:04:11
repeats it on each of the columns
00:04:12
and what makes me go
00:04:15
end up with only
00:04:16
values that will be between 0 and 1.
00:04:19
So I actually delete
00:04:20
The problem I could have
00:04:22
meet. And when you apply
00:04:24
So that, typically that graph,
00:04:26
So I redid exactly the
00:04:28
Same way on 2 players and well
00:04:30
there now it becomes a lot
00:04:32
more easily comparable with
00:04:34
suddenly ladders that are
00:04:36
respect each other.
00:04:38
And so there potentially, I can go
00:04:39
Add a player, I can go
00:04:41
Remove that player, go down
00:04:43
a little lower so obviously you have to
00:04:45
go to the maximum I think of three elements
00:04:48
On the graph, two is already enough
00:04:50
complicated to read but here to be able
00:04:52
immediately compare the data from
00:04:54
my different footballers,
00:04:55
You see.
00:04:56
And on the fly, there,
00:04:57
I can go and edit them quite easily.
00:04:59
So that's an important step.
00:05:01
If you have to use radars,
00:05:03
to go, what I was telling you,
00:05:04
Consequently
00:05:05
standardize the data and you have seen that
00:05:07
So the formula is not very complicated.
00:05:09
Anyway you will keep the files,
00:05:10
So keep it in a corner if you
00:05:12
Think that one day you will need
00:05:14
Make a radar to remember
00:05:16
the manipulation that must be carried out
00:05:18
to normalize the different values.

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résultat(s)
00:00:02
que juegan o han jugado
00:00:05
Fútbol típicamente en consola o incluso
00:00:08
cuando ves partidos de fútbol,
00:00:10
Usted puede tener este tipo de
00:00:12
representación allí y a menudo,
00:00:13
Es comparar un
00:00:15
o varios jugadores,
00:00:16
en relación entre sí.
00:00:18
Así que, de hecho, la forma de esto
00:00:20
elemento es lo que también se llama
00:00:22
en estrella. Cada sucursal que tienes
00:00:24
Aquí representará una característica.
00:00:26
Así que si nos quedamos en el fútbol, podríamos
00:00:29
tener la capacidad de driblar,
00:00:31
la capacidad de anotar, asistencias,
00:00:33
etcétera, etcétera.
00:00:34
Y así en un solo visual,
00:00:36
Vamos a tener muchas características
00:00:38
diferente y según el
00:00:39
estadísticas de jugadores,
00:00:40
Tendremos un patrón que será trazado
00:00:43
aquí y quién corresponderá de repente
00:00:46
a su huella en relación con
00:00:48
las características que podrían fijarse
00:00:49
y por lo tanto darse cuenta de que el
00:00:52
dominante de tal jugador es
00:00:54
más bien en estos elementos frente a otro
00:00:57
día que es más bien sobre estos elementos.
00:00:59
Así que allí podemos usar típicamente
00:01:01
De hecho, para las fuerzas
00:01:02
y debilidades de un atleta,
00:01:04
también se puede tener por notación,
00:01:06
para calificaciones de servicio
00:01:07
de una empresa.
00:01:08
Una empresa quiere poder
00:01:10
Compara sus diferentes servicios en
00:01:11
términos de costo, en términos de
00:01:13
Retorno de la inversión, en términos de
00:01:15
huella de carbono, etcétera, etcétera.
00:01:17
Y así, potencialmente,
00:01:18
have
00:01:19
Él será capaz de mostrarlo
00:01:20
en ese tipo.
00:01:22
Tenga en cuenta que puede
00:01:23
potencialmente ser un poco disruptivo
00:01:25
para que la gente lo use porque
00:01:27
que te encontrarás a ti mismo
00:01:29
con 150 escalas diferentes,
00:01:30
para cada una de las ramas.
00:01:31
Así que aquí hablaremos de una serie de objetivos,
00:01:34
Allí estará el número,
00:01:36
por ejemplo, minutos jugados,
00:01:37
Así que no va a ser el caso en absoluto
00:01:39
misma escala de valores y, por lo tanto,
00:01:42
Potencialmente puede ser un poco
00:01:44
perturbador de leer y, en última instancia, esto
00:01:46
Lo que hay que recordar es que
00:01:47
Lo que importa es más bien el
00:01:49
el esquema que representará
00:01:51
y comparación versus un esquema
00:01:53
de otro jugador.
00:01:54
Así que para eso vamos a ir para siempre
00:01:56
en nuestro archivo, ese.
00:01:58
Así que ve a la pestaña de la cámara de velocidad aquí.
00:02:00
Y nos encontraremos de repente con
00:02:03
datos que extraje en este sitio,
00:02:05
Así que puedes seguir
00:02:06
consultar para una serie de, creo,
00:02:08
Puse 10 jugadores...
00:02:10
Eso es 10 jugadores, teniendo
00:02:11
Un poco de las características
00:02:12
en el aspecto ofensivo, por lo que el
00:02:14
Número de minutos que jugaron
00:02:16
durante el período dado,
00:02:17
el número de goles marcados,
00:02:19
el número de asistencias,
00:02:20
el número de tiros por partido y el
00:02:22
Número de regates por partido. Y
00:02:24
Terminaremos con
00:02:26
estos diferentes valores y
00:02:28
el problema que vamos a tener con eso,
00:02:30
es que si aplico
00:02:31
directamente mi radar
00:02:33
sobre estos valores, así, por ejemplo,
00:02:36
Compararé Kylian Mbappé
00:02:38
y Nicolás
00:02:39
PépéLille, supongo que lo dicen
00:02:41
Así, no soy muy futbolista, vamos a
00:02:45
Así que ve y agrega nuestro radar. Aquí.
00:02:49
¿Y de qué nos vamos a preocupar?
00:02:52
Allí, nos damos cuenta de que no funciona
00:02:54
Muy bien nuestro gráfico. ¿Para qué?
00:02:56
Porque vamos a terminar con uno solo
00:02:58
barra aquí que coincidirá con el número
00:03:00
de minutos jugados y otros
00:03:01
Como resultado, tenemos la impresión de que
00:03:03
no se tienen en cuenta.
00:03:05
Así que, de hecho, no es que no lo sean.
00:03:06
no se tiene en cuenta,
00:03:07
Es que de repente esta escala
00:03:09
el número de minutos jugados,
00:03:11
Se convertirá en la escala también para
00:03:13
otros valores. Así que normalmente lo haremos
00:03:15
Compara 2344 minutos con 33 goles
00:03:17
En realidad hay un rasgo aquí,
00:03:19
Existe el radar que
00:03:21
está formado pero el valor es
00:03:23
tan bajo en comparación con el
00:03:25
Número de minutos jugados, finalmente
00:03:27
La escala es muy diferente
00:03:28
que de repente ni siquiera lo vemos.
00:03:31
Y si hago zoom en él,
00:03:33
Todavía puedo acercarme un poco más.
00:03:35
Aquí tienes
00:03:35
Empezamos a ver que hay un pequeño
00:03:38
algo allí en los lados pero
00:03:39
En cualquier caso no es utilizable.
00:03:41
Así que para eso preparé otro
00:03:44
Tabla que va lo que se llama
00:03:45
de hecho, normalizar los valores.
00:03:47
La idea es que pongamos todo
00:03:49
Lo que se llama en base 1.
00:03:50
Es decir, allí,
00:03:52
en cada uno de los valores,
00:03:53
Tomaré el valor en cuestión
00:03:55
e ir divídelo por el máximo
00:03:57
Quién se encontró en la columna
00:03:59
quién está aquí. Y así, a partir de ahí,
00:04:02
El valor más alto va así
00:04:04
tienen 1 y de repente los valores
00:04:06
Los que están abajo tendrán un
00:04:08
valor entre 0 y 1 y que así que yo
00:04:11
lo repite en cada una de las columnas
00:04:12
y lo que me hace ir
00:04:15
terminar con sólo
00:04:16
valores que estarán entre 0 y 1.
00:04:19
Así que en realidad borro
00:04:20
El problema que podría tener
00:04:22
encontrar. Y cuando aplicas
00:04:24
De modo que, típicamente ese gráfico,
00:04:26
Así que rehice exactamente el
00:04:28
De la misma manera en 2 jugadores y bien
00:04:30
Allí ahora se convierte en mucho
00:04:32
más fácilmente comparable con
00:04:34
de repente escaleras que son
00:04:36
Respetarse mutuamente.
00:04:38
Y entonces, potencialmente, puedo ir
00:04:39
Añadir un jugador, puedo ir
00:04:41
Quita ese reproductor, baja
00:04:43
un poco más bajo, así que obviamente tienes que
00:04:45
ir al máximo pienso en tres elementos
00:04:48
En el gráfico, dos ya es suficiente
00:04:50
complicado de leer pero aquí para poder
00:04:52
Compare inmediatamente los datos de
00:04:54
mis diferentes futbolistas,
00:04:55
Lo ves.
00:04:56
Y sobre la marcha, allí,
00:04:57
Puedo ir y editarlos con bastante facilidad.
00:04:59
Así que ese es un paso importante.
00:05:01
Si tienes que usar radares,
00:05:03
para ir, lo que te estaba diciendo,
00:05:04
Por consiguiente
00:05:05
Estandariza los datos y habrás visto que
00:05:07
Así que la fórmula no es muy complicada.
00:05:09
De todos modos conservarás los archivos,
00:05:10
Así que mantenlo en una esquina si
00:05:12
Piensa que algún día necesitarás
00:05:14
Haz un radar para recordar
00:05:16
La manipulación que debe llevarse a cabo
00:05:18
para normalizar los diferentes valores.

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résultat(s)
00:00:02
die spielen oder gespielt haben
00:00:05
Fußball in der Regel auf der Konsole oder sogar
00:00:08
Wenn du dir Fußballspiele anschaust,
00:00:10
Sie können diese Art von
00:00:12
Repräsentation dort und oft,
00:00:13
Es geht darum, eine
00:00:15
oder mehrere Spieler,
00:00:16
im Verhältnis zueinander.
00:00:18
So ist in der Tat die Form dieses
00:00:20
-Element wird auch als
00:00:22
im Stern. Jede Filiale, die Sie haben
00:00:24
Hier wird ein Feature dargestellt.
00:00:26
Wenn wir also beim Fußball bleiben, könnten wir
00:00:29
haben die Fähigkeit zu dribbeln,
00:00:31
die Fähigkeit, Tore zu erzielen, Assists,
00:00:33
et cetera, et cetera.
00:00:34
Und so in einem einzigen Bild,
00:00:36
Wir werden viele Funktionen haben
00:00:38
unterschiedlich und entsprechend der
00:00:39
Spielerstatistiken,
00:00:40
Wir werden ein Muster haben, das nachgezeichnet wird
00:00:43
und wer plötzlich korrespondieren wird
00:00:46
auf seinen Fußabdruck in Bezug auf
00:00:48
die Merkmale, die behoben werden könnten
00:00:49
und erkennen Sie daher, dass die
00:00:52
dominant dieses Akteurs ist
00:00:54
eher auf diesen Elementen als auf einem anderen
00:00:57
Tag, der eher auf diesen Elementen liegt.
00:00:59
Dort können wir also typischerweise
00:01:01
In der Tat für die Kräfte
00:01:02
und Schwächen eines Sportlers,
00:01:04
Man kann auch durch Notation haben,
00:01:06
für Service-Bewertungen
00:01:07
eines Unternehmens.
00:01:08
Ein Unternehmen möchte in der Lage sein,
00:01:10
Vergleichen Sie die verschiedenen Dienstleistungen in
00:01:11
Kostenbedingungen, in Bezug auf
00:01:13
Rentabilität der Investition, in Bezug auf
00:01:15
CO₂-Fußabdruck, et cetera, et cetera.
00:01:17
Und so ist es möglicherweise,
00:01:18
haben
00:01:19
Er wird in der Lage sein, es anzuzeigen
00:01:20
auf diesen Kerl.
00:01:22
Seien Sie sich bewusst, dass dies möglich ist
00:01:23
möglicherweise ein wenig störend sein
00:01:25
damit die Leute es benutzen, weil
00:01:27
dass du dich selbst finden wirst,
00:01:29
mit 150 verschiedenen Skalen,
00:01:30
für jeden der Zweige.
00:01:31
Hier werden wir also über eine Reihe von Zielen sprechen,
00:01:34
dort wird es die Zahl sein,
00:01:36
z.B. gespielte Minuten,
00:01:37
Es wird also überhaupt nicht der Fall sein
00:01:39
Werteskala und damit
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Möglicherweise kann es ein bisschen sein
00:01:44
verstörend zu lesen und letztlich
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Woran man sich erinnern muss, ist, dass
00:01:47
Worauf es ankommt, ist vielmehr die
00:01:49
das Schema, das es darstellen wird
00:01:51
und Vergleich mit einem Schema
00:01:53
eines anderen Spielers.
00:01:54
Dafür werden wir für immer gehen
00:01:56
in unserer Akte, das hier.
00:01:58
Du gehst also hier auf die Registerkarte "Radarkamera".
00:02:00
Und wir werden plötzlich mit
00:02:03
Daten, die ich auf dieser Website extrahiert habe,
00:02:05
So können Sie weitermachen
00:02:06
konsultieren für eine Reihe von, glaube ich,
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Ich setze 10 Spieler ein...
00:02:10
Das sind 10 Spieler, die
00:02:11
Ein wenig von den Funktionen
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auf der offensiven Seite, so dass die
00:02:14
Anzahl der gespielten Minuten
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über den angegebenen Zeitraum,
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die Anzahl der erzielten Tore,
00:02:19
die Anzahl der Assists,
00:02:20
die Anzahl der Schüsse pro Spiel und die
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Anzahl der Dribblings pro Spiel. Und
00:02:24
Wir werden am Ende mit
00:02:26
diese unterschiedlichen Werte und
00:02:28
das Problem, das wir damit haben werden,
00:02:30
es ist so, dass, wenn ich mich bewerbe
00:02:31
direkt mein Radar
00:02:33
auf diese Werte, also z.B.
00:02:36
Ich vergleiche Kylian Mbappé
00:02:38
und Nicolas
00:02:39
PépéLille, ich denke, sie sagen es
00:02:41
So bin ich nicht sehr fußballerisch, wir werden
00:02:45
Also geh und füge unser Radar hinzu. Hier.
00:02:49
Und worüber werden wir uns Sorgen machen?
00:02:52
Dort stellen wir fest, dass es nicht funktioniert
00:02:54
Sehr gut unsere Grafik. Wozu?
00:02:56
Weil wir am Ende nur einen haben werden
00:02:58
Balken hier, der mit der Zahl übereinstimmt
00:03:00
Anzahl der gespielten Minuten und andere
00:03:01
Infolgedessen haben wir den Eindruck, dass sie
00:03:03
werden nicht berücksichtigt.
00:03:05
Es ist also nicht so, dass sie es nicht sind
00:03:06
nicht berücksichtigt,
00:03:07
Es ist so, dass plötzlich diese Skala
00:03:09
die Anzahl der gespielten Minuten,
00:03:11
Es wird die Skala auch für
00:03:13
andere Werte. In der Regel werden wir also
00:03:15
Vergleich 2344 Minuten bis 33 Tore
00:03:17
In Wirklichkeit gibt es hier eine Eigenschaft,
00:03:19
Es gibt das Radar, das
00:03:21
gebildet wird, aber der Wert ist
00:03:23
so niedrig im Vergleich zu den
00:03:25
Anzahl der gespielten Minuten, schließlich
00:03:27
Die Skala ist so unterschiedlich
00:03:28
dass wir es plötzlich gar nicht mehr sehen.
00:03:31
Und wenn ich hineinzoome,
00:03:33
Ich kann vielleicht noch ein bisschen mehr hineinzoomen.
00:03:35
Bitte schön
00:03:35
Wir beginnen zu sehen, dass es eine kleine
00:03:38
etwas da an den Seiten, aber
00:03:39
Auf jeden Fall ist es nicht brauchbar.
00:03:41
Also habe ich dafür ein weiteres vorbereitet
00:03:44
Tabelle, die so genannt wird
00:03:45
In der Tat normalisieren Sie Werte.
00:03:47
Die Idee ist, dass wir alles
00:03:49
was in Basis 1 genannt wird.
00:03:50
Das heißt, es gibt
00:03:52
für jeden der Werte,
00:03:53
Ich werde den fraglichen Wert nehmen
00:03:55
und teilen Sie es durch das Maximum
00:03:57
wem man in der Kolonne begegnet ist,
00:03:59
der hier ist. Und von dort aus,
00:04:02
Der höchste Wert geht so
00:04:04
haben 1 und plötzlich werden die Werte
00:04:06
die unten sind, haben eine
00:04:08
Wert zwischen 0 und 1 und dass ich
00:04:11
wiederholt es in jeder der Spalten
00:04:12
und was mich dazu bringt, zu gehen
00:04:15
am Ende nur
00:04:16
Werte, die zwischen 0 und 1 liegen.
00:04:19
Also lösche ich tatsächlich
00:04:20
Das Problem, das ich haben könnte
00:04:22
treffen. Und wenn du dich bewirbst
00:04:24
So dass, typischerweise diese Grafik,
00:04:26
Also habe ich genau die
00:04:28
Gleiches gilt für 2 Spieler und naja
00:04:30
Da wird es nun sehr viel
00:04:32
leichter vergleichbar mit
00:04:34
plötzlich Leitern, die
00:04:36
Respektieren Sie einander.
00:04:38
Und so kann ich möglicherweise dorthin gehen
00:04:39
Füge einen Spieler hinzu, ich kann gehen
00:04:41
Entferne diesen Spieler, gehe runter
00:04:43
etwas niedriger, also muss man offensichtlich
00:04:45
bis zum Maximum gehen Ich denke an drei Elemente:
00:04:48
In der Grafik reichen zwei bereits aus
00:04:50
Kompliziert zu lesen, aber hier, um in der Lage zu sein
00:04:52
Vergleichen Sie sofort die Daten von
00:04:54
meine verschiedenen Fußballer,
00:04:55
Siehst du.
00:04:56
Und im Handumdrehen, da,
00:04:57
Ich kann sie ganz einfach bearbeiten.
00:04:59
Das ist also ein wichtiger Schritt.
00:05:01
Wenn Sie Radargeräte verwenden müssen,
00:05:03
zu gehen, was ich dir gesagt habe,
00:05:04
Infolgedessen
00:05:05
Standardisieren Sie die Daten und Sie haben gesehen, dass
00:05:07
Die Formel ist also nicht sehr kompliziert.
00:05:09
Wie auch immer, Sie werden die Dateien behalten,
00:05:10
Bewahren Sie es also in einer Ecke auf, wenn Sie
00:05:12
Denke, dass du eines Tages brauchen wirst
00:05:14
Machen Sie ein Radar, an das Sie sich erinnern sollten
00:05:16
die Manipulation, die durchgeführt werden muss
00:05:18
, um die verschiedenen Werte zu normalisieren.

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résultat(s)
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que jogam ou já jogaram
00:00:05
futebol tipicamente no console ou mesmo
00:00:08
quando você assiste a jogos de futebol,
00:00:10
Você pode ter esse tipo de
00:00:12
representação lá e muitas vezes,
00:00:13
É comparar um
00:00:15
ou vários jogadores,
00:00:16
em relação uns aos outros.
00:00:18
Então, de fato, a forma disso
00:00:20
elemento é o que também é chamado
00:00:22
em estrela. Cada filial que você tem
00:00:24
Aqui representará um recurso.
00:00:26
Então, se ficarmos no futebol, poderíamos
00:00:29
ter a capacidade de driblar,
00:00:31
a capacidade de marcar, assistências,
00:00:33
et cetera, et cetera.
00:00:34
E assim, em um único visual,
00:00:36
Vamos ter muitos recursos
00:00:38
diferente e de acordo com o
00:00:39
estatísticas do jogador,
00:00:40
Teremos um padrão que será traçado
00:00:43
aqui e quem corresponderá de repente
00:00:46
à sua pegada em relação a
00:00:48
as características que poderiam ser fixadas
00:00:49
e, portanto, perceber que o
00:00:52
dominante de tal jogador é
00:00:54
em vez disso, sobre esses elementos versus outro
00:00:57
dia que é mais sobre esses elementos.
00:00:59
Então aí podemos usar normalmente
00:01:01
De fato, para as forças
00:01:02
e fraquezas de um atleta,
00:01:04
pode-se também ter por notação,
00:01:06
para classificações de serviço
00:01:07
de uma empresa.
00:01:08
Uma empresa quer ser capaz de
00:01:10
comparar seus diferentes serviços em
00:01:11
condições de custo, em termos de
00:01:13
Retorno do investimento, em termos de
00:01:15
pegada de carbono, et cetera, et cetera.
00:01:17
E assim, potencialmente,
00:01:18
ter
00:01:19
ele será capaz de exibi-lo
00:01:20
sobre esse cara.
00:01:22
Esteja ciente de que pode
00:01:23
potencialmente ser um pouco disruptivo
00:01:25
para as pessoas usarem porque
00:01:27
que você vai se encontrar
00:01:29
com 150 escalas diferentes,
00:01:30
para cada um dos ramos.
00:01:31
Então aqui vamos falar sobre uma série de objetivos,
00:01:34
lá estará o número,
00:01:36
por exemplo, minutos jogados,
00:01:37
Então não vai ser o caso
00:01:39
mesma escala de valores e, portanto,
00:01:42
Potencialmente pode ser um pouco
00:01:44
perturbador para ler e, em última análise, isso
00:01:46
O que deve ser lembrado é que
00:01:47
O que importa é antes o
00:01:49
o esquema que representará
00:01:51
e comparação versus um esquema
00:01:53
de outro jogador.
00:01:54
Então, para isso, vamos para sempre
00:01:56
no nosso arquivo, aquele.
00:01:58
Então você vai para a aba de radares de velocidade aqui.
00:02:00
E vamos encontrar de repente com
00:02:03
dados que extraí neste site,
00:02:05
Então você pode continuar
00:02:06
Creio que uma série de
00:02:08
Coloquei 10 jogadores...
00:02:10
São 10 jogadores, tendo
00:02:11
um pouco dos recursos
00:02:12
no aspecto ofensivo, por isso o
00:02:14
Número de minutos que jogaram
00:02:16
durante o período determinado,
00:02:17
o número de golos marcados,
00:02:19
o número de assistências,
00:02:20
o número de remates por jogo e o
00:02:22
Número de dribles por jogo. E
00:02:24
Vamos acabar com
00:02:26
estes diferentes valores e
00:02:28
o problema que vamos ter com isso,
00:02:30
é que se eu me candidatar
00:02:31
diretamente meu radar
00:02:33
sobre esses valores, por exemplo,
00:02:36
Vou comparar Kylian Mbappé
00:02:38
e Nicolas
00:02:39
PépéLille, acho que dizem isso
00:02:41
Assim, não sou muito futebol, vamos
00:02:45
Então vá e adicione nosso radar. Aqui.
00:02:49
E com o que vamos nos preocupar?
00:02:52
Lá, percebemos que não funciona
00:02:54
Muito bem o nosso gráfico. Para quê?
00:02:56
Porque vamos acabar com apenas um
00:02:58
barra aqui que irá corresponder ao número
00:03:00
de minutos jogados e outros
00:03:01
Como resultado, temos a impressão de que eles
00:03:03
não são levados em conta.
00:03:05
Então, na verdade, não é que eles não sejam
00:03:06
não tomado em consideração,
00:03:07
É que de repente essa escala
00:03:09
o número de minutos jogados,
00:03:11
Vai se tornar a escala também para
00:03:13
outros valores. Então, normalmente, nós vamos
00:03:15
Compare 2344 minutos com 33 gols
00:03:17
Na realidade, há um traço aqui,
00:03:19
Há o radar de que
00:03:21
é formado, mas o valor é
00:03:23
tão baixo em comparação com o
00:03:25
Número de minutos jogados, finalmente
00:03:27
A escala é tão diferente
00:03:28
que de repente nem a vemos.
00:03:31
E se eu aumentar o zoom,
00:03:33
Eu ainda posso talvez ampliar um pouco mais.
00:03:35
Aí vai
00:03:35
Começamos a ver que há um pequeno
00:03:38
algo lá nas laterais mas
00:03:39
Em qualquer caso, não é utilizável.
00:03:41
Então, para isso preparei mais um
00:03:44
Tabela que vai o que se chama
00:03:45
na verdade, normalizar valores.
00:03:47
A ideia é que a gente coloque tudo
00:03:49
o que se chama na base 1.
00:03:50
Ou seja, aí,
00:03:52
em cada um dos valores,
00:03:53
Vou pegar o valor em questão
00:03:55
e vá dividi-lo pelo máximo
00:03:57
quem foi encontrado na coluna
00:03:59
quem está aqui. E assim, a partir daí,
00:04:02
O valor mais alto vai assim
00:04:04
tem 1 e de repente os valores
00:04:06
quem estiver abaixo terá um
00:04:08
valor entre 0 e 1 e que assim eu
00:04:11
repete-o em cada uma das colunas
00:04:12
e o que me faz ir
00:04:15
acabar com apenas
00:04:16
valores que estarão entre 0 e 1.
00:04:19
Então eu realmente excluo
00:04:20
O problema que eu poderia ter
00:04:22
encontrar. E quando você se inscrever
00:04:24
De modo que, tipicamente esse gráfico,
00:04:26
Então eu refiz exatamente o
00:04:28
Da mesma forma em 2 jogadores e bem
00:04:30
lá agora se torna muito
00:04:32
mais facilmente comparável com
00:04:34
de repente escadas que são
00:04:36
respeitam-se uns aos outros.
00:04:38
E assim, potencialmente, eu posso ir
00:04:39
Adicionar um jogador, eu posso ir
00:04:41
Remova esse jogador, desça
00:04:43
um pouco mais baixo, então obviamente você tem que
00:04:45
ir ao máximo eu penso em três elementos
00:04:48
No gráfico, dois já é suficiente
00:04:50
complicado de ler, mas aqui para poder
00:04:52
Compare imediatamente os dados de
00:04:54
meus diferentes jogadores de futebol,
00:04:55
Entenda.
00:04:56
E na mosca, lá,
00:04:57
Eu posso ir e editá-los com bastante facilidade.
00:04:59
Então esse é um passo importante.
00:05:01
Se você tiver que usar radares,
00:05:03
para ir, o que eu estava lhe dizendo,
00:05:04
Consequentemente
00:05:05
padronize os dados e você viu que
00:05:07
Então a fórmula não é muito complicada.
00:05:09
De qualquer forma você vai manter os arquivos,
00:05:10
Portanto, mantenha-o em um canto se você
00:05:12
Pense que um dia você vai precisar
00:05:14
Faça um radar para lembrar
00:05:16
a manipulação que deve ser realizada
00:05:18
para normalizar os diferentes valores.

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résultat(s)
00:00:02
die spelen of hebben gespeeld
00:00:05
voetbal meestal op console of zelfs
00:00:08
als je voetbalwedstrijden kijkt,
00:00:10
U kunt dit type
00:00:12
vertegenwoordiging daar en vaak,
00:00:13
Het is om een
00:00:15
of meerdere spelers,
00:00:16
in relatie tot elkaar.
00:00:18
Dus inderdaad de vorm hiervan
00:00:20
element wordt ook wel genoemd
00:00:22
in ster. Elke vestiging die je hebt
00:00:24
Hier zal een functie worden weergegeven.
00:00:26
Dus als we op voetbal blijven, kunnen we
00:00:29
het vermogen hebben om te dribbelen,
00:00:31
het vermogen om te scoren, assists,
00:00:33
et cetera, et cetera.
00:00:34
En dus in één visual,
00:00:36
We gaan veel functies hebben
00:00:38
verschillend en volgens de
00:00:39
spelersstatistieken,
00:00:40
We zullen een patroon hebben dat zal worden getraceerd
00:00:43
hier en wie zal plotseling corresponderen
00:00:46
tot zijn voetafdruk in relatie tot
00:00:48
de kenmerken die kunnen worden vastgesteld
00:00:49
en realiseer je daarom dat de
00:00:52
dominant van een dergelijke speler is
00:00:54
eerder op deze elementen versus een ander
00:00:57
dag dat is eerder op deze elementen.
00:00:59
Dus daar kunnen we typisch
00:01:01
Inderdaad voor de strijdkrachten
00:01:02
en zwakheden van een atleet,
00:01:04
men kan ook door notatie hebben,
00:01:06
voor servicebeoordelingen
00:01:07
van een bedrijf.
00:01:08
Een bedrijf wil
00:01:10
Vergelijk de verschillende diensten in
00:01:11
kostentermen, in termen van
00:01:13
Rendement op investering, in termen van
00:01:15
Carbon footprint, et cetera, et cetera.
00:01:17
En dus potentieel,
00:01:18
hebben
00:01:19
hij zal het kunnen laten zien
00:01:20
op die man.
00:01:22
Wees je ervan bewust dat het kan
00:01:23
potentieel een beetje storend zijn
00:01:25
voor mensen om het te gebruiken omdat
00:01:27
dat je jezelf zult vinden
00:01:29
met 150 verschillende schalen,
00:01:30
voor elk van de vestigingen.
00:01:31
Dus hier zullen we het hebben over een aantal doelen,
00:01:34
daar zal het nummer zijn,
00:01:36
bijvoorbeeld gespeelde minuten,
00:01:37
Het zal dus helemaal niet het geval zijn
00:01:39
zelfde schaal van waarden en dus
00:01:42
Mogelijk kan het een beetje zijn
00:01:44
storend om te lezen en uiteindelijk dit
00:01:46
Wat we niet mogen vergeten is dat
00:01:47
Waar het om gaat is eerder de
00:01:49
de regeling die zij zal vertegenwoordigen
00:01:51
en vergelijking versus een schema
00:01:53
van een andere speler.
00:01:54
Dus daarvoor gaan we voor altijd
00:01:56
in ons dossier, die.
00:01:58
Je gaat hier dus naar het tabblad flitspaal.
00:02:00
En we zullen plotseling vinden met
00:02:03
gegevens die ik op deze site heb geëxtraheerd,
00:02:05
Zo kunt u nog wel even doorgaan
00:02:06
raadpleeg voor een reeks van, geloof ik,
00:02:08
Ik zet 10 spelers...
00:02:10
Dat zijn 10 spelers, die
00:02:11
Een beetje van de functies
00:02:12
op het aanvallende aspect, dus de
00:02:14
Aantal minuten dat ze speelden
00:02:16
over de gegeven periode,
00:02:17
het aantal gescoorde doelpunten,
00:02:19
het aantal assists,
00:02:20
het aantal schoten per wedstrijd en de
00:02:22
Aantal dribbels per wedstrijd. En
00:02:24
We eindigen met
00:02:26
deze verschillende waarden en
00:02:28
het probleem dat we daarmee gaan krijgen,
00:02:30
het is dat als ik solliciteer
00:02:31
direct mijn radar
00:02:33
op deze waarden, dus bijvoorbeeld,
00:02:36
Ik vergelijk Kylian Mbappé
00:02:38
en Nicolas
00:02:39
PépéLille, ik denk dat ze het zeggen
00:02:41
Zo ben ik niet heel voetballend, dat zullen we wel doen
00:02:45
Dus ga en voeg onze radar toe. Hier.
00:02:49
En waar gaan we ons zorgen over maken?
00:02:52
Daar beseffen we dat het niet werkt
00:02:54
Heel goed onze grafiek. Waarvoor?
00:02:56
Want we gaan eindigen met slechts één
00:02:58
balk hier die overeenkomt met het nummer
00:03:00
van gespeelde minuten en andere
00:03:01
Daardoor hebben we de indruk dat ze
00:03:03
worden niet in aanmerking genomen.
00:03:05
Dus in feite is het niet zo dat ze dat niet zijn
00:03:06
niet in aanmerking genomen,
00:03:07
Het is dat ineens deze schaal
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het aantal gespeelde minuten,
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Het zal ook de schaal worden voor
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andere waarden. Dus meestal zullen we dat doen
00:03:15
Vergelijk 2344 minuten met 33 doelpunten
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In werkelijkheid is er hier een eigenschap,
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Er is de radar die
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wordt gevormd, maar de waarde is
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zo laag in vergelijking met de
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Aantal minuten gespeeld, eindelijk
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De schaal is zo verschillend
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dat we het ineens niet eens meer zien.
00:03:31
En als ik erop inzoom,
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Ik kan misschien nog wat meer inzoomen.
00:03:35
Daar ga je
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We beginnen te zien dat er een kleine
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iets daar aan de zijkanten maar
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Het is in ieder geval niet bruikbaar.
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Dus daar heb ik nog een voorbereid
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Tafel die gaat wat heet
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in feite waarden normaliseren.
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Het idee is dat we alles op een rijtje zetten
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wat wordt genoemd in basis 1.
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Dat wil zeggen, daar,
00:03:52
op elk van de waarden,
00:03:53
Ik neem de waarde in kwestie
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en ga het delen door het maximum
00:03:57
wie werd aangetroffen in de column
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wie is hier. En van daaruit,
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De hoogste waarde gaat zo
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hebben 1 en ineens de waarden
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Wie hieronder staat, heeft een
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waarde tussen 0 en 1 en dat dus I
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herhaalt het op elk van de kolommen
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en wat maakt dat ik ga
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eindigen met alleen
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waarden die tussen 0 en 1 liggen.
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Dus ik verwijder eigenlijk
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Het probleem dat ik zou kunnen hebben
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ontmoeten. En wanneer je solliciteert
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Zodat, typisch die grafiek,
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Dus ik heb precies de
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Hetzelfde op 2 spelers en goed
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Daar wordt het nu veel
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gemakkelijker te vergelijken met
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plotseling ladders die
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respecteer elkaar.
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En dus kan ik daar potentieel terecht
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Voeg een speler toe, ik kan gaan
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Verwijder die speler, ga naar beneden
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iets lager dus je moet natuurlijk wel
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ga tot het maximum ik denk aan drie elementen
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Op de grafiek is twee al genoeg
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ingewikkeld om te lezen maar hier om te kunnen
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Vergelijk onmiddellijk de gegevens van
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mijn verschillende voetballers,
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Zie je wel.
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En on the fly, daar,
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Ik kan ze vrij gemakkelijk gaan bewerken.
00:04:59
Dat is dus een belangrijke stap.
00:05:01
Als u radars moet gebruiken,
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om te gaan, wat ik je vertelde,
00:05:04
Bijgevolg
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Standaardiseer de data en dat heb je gezien
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De formule is dus niet heel ingewikkeld.
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Hoe dan ook, u zult de bestanden bewaren,
00:05:10
Dus houd het in een hoekje als je
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Denk dat je op een dag nodig hebt
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Maak een radar om te onthouden
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de manipulatie die moet worden uitgevoerd
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om de verschillende waarden te normaliseren.

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résultat(s)
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che giocano o hanno giocato
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calcio tipicamente su console o anche
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quando guardi le partite di calcio,
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Puoi avere questo tipo di
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rappresentanza lì e spesso,
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Si tratta di confrontare un
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o più giocatori,
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in relazione l'uno con l'altro.
00:00:18
Quindi in effetti la forma di questo
00:00:20
elemento è ciò che viene anche chiamato
00:00:22
in stella. Ogni filiale che hai
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Qui rappresenterà una caratteristica.
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Quindi, se restiamo sul calcio, potremmo
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avere la capacità di dribblare,
00:00:31
la capacità di segnare, assist,
00:00:33
eccetera, eccetera.
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E così in un unico visivo,
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Avremo molte funzionalità
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diverso e secondo il
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statistiche dei giocatori,
00:00:40
Avremo uno schema che verrà tracciato
00:00:43
qui e chi corrisponderà all'improvviso
00:00:46
alla sua impronta in relazione a
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le caratteristiche che potrebbero essere fissate
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e quindi rendersi conto che il
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dominante di tale giocatore è
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piuttosto su questi elementi rispetto ad un altro
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giorno che è piuttosto su questi elementi.
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Quindi lì possiamo usare in genere
00:01:01
Anzi per le forze
00:01:02
e debolezze di un atleta,
00:01:04
si può anche avere per notazione,
00:01:06
per le classificazioni dei servizi
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di un'azienda.
00:01:08
Un'azienda vuole essere in grado di
00:01:10
Confronta i suoi diversi servizi in
00:01:11
termini di costo, in termini di
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Ritorno sull'investimento, in termini di
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impronta di carbonio, eccetera, eccetera.
00:01:17
E quindi potenzialmente,
00:01:18
Avere
00:01:19
sarà in grado di visualizzarlo
00:01:20
su quel ragazzo.
00:01:22
Sii consapevole che può
00:01:23
potenzialmente essere un po 'dirompente
00:01:25
perché le persone lo usino perché
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che ti troverai
00:01:29
con 150 scale diverse,
00:01:30
per ciascuno dei rami.
00:01:31
Quindi qui parleremo di una serie di obiettivi,
00:01:34
lì sarà il numero,
00:01:36
ad esempio, minuti giocati,
00:01:37
Quindi non sarà affatto il caso
00:01:39
stessa scala di valori e quindi
00:01:42
Potenzialmente può essere un po '
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inquietante da leggere e in definitiva questo
00:01:46
Ciò che va ricordato è che
00:01:47
Ciò che conta è piuttosto il
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il regime che rappresenterà
00:01:51
e confronto rispetto a uno schema
00:01:53
di un altro giocatore.
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Quindi per questo andremo per sempre
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nel nostro file, quello.
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Quindi vai alla scheda autovelox qui.
00:02:00
E troveremo improvvisamente con
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dati che ho estratto su questo sito,
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Quindi puoi andare avanti
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consultare per una serie di, credo,
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Ho messo 10 giocatori...
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Sono 10 giocatori, avendo
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un po 'delle caratteristiche
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sull'aspetto offensivo, quindi il
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Numero di minuti giocati
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nel periodo considerato,
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il numero di gol segnati,
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il numero di assist,
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il numero di tiri per partita e il
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Numero di dribbling a partita. E
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Finiremo con
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questi diversi valori e
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il problema che avremo con questo,
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è che se mi candido
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direttamente il mio radar
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su questi valori, quindi, ad esempio,
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Confronterò Kylian Mbappé
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e Nicolas
00:02:39
PépéLille, immagino che lo dicano
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In questo modo, non sono molto calcistico, lo faremo
00:02:45
Quindi vai e aggiungi il nostro radar. Qui.
00:02:49
E di cosa ci preoccuperemo?
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Lì, ci rendiamo conto che non funziona
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Molto bene il nostro grafico. Per quale motivo?
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Perché finiremo con uno solo.
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barra qui che corrisponderà al numero
00:03:00
di minuti giocati e altri
00:03:01
Di conseguenza, abbiamo l'impressione che essi
00:03:03
non sono presi in considerazione.
00:03:05
Quindi in realtà non è che non lo siano
00:03:06
non preso in considerazione,
00:03:07
È che improvvisamente questa scala
00:03:09
il numero di minuti giocati,
00:03:11
Diventerà la scala anche per
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altri valori. Quindi in genere lo faremo
00:03:15
Confronta 2344 minuti con 33 gol
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In realtà c'è un tratto qui,
00:03:19
C'è il radar che
00:03:21
è formato ma il valore è
00:03:23
così basso rispetto al
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Numero di minuti giocati, finalmente
00:03:27
La scala è così diversa
00:03:28
che all'improvviso non lo vediamo nemmeno.
00:03:31
E se lo ingrandisco,
00:03:33
Posso ancora forse ingrandire un po 'di più.
00:03:35
Ecco
00:03:35
Cominciamo a vedere che c'è un piccolo
00:03:38
qualcosa lì sui lati ma
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In ogni caso non è utilizzabile.
00:03:41
Quindi per questo ne ho preparato un altro
00:03:44
Tabella che va quello che viene chiamato
00:03:45
infatti normalizzano i valori.
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L'idea è che metteremo tutto
00:03:49
ciò che viene chiamato in base 1.
00:03:50
Vale a dire, lì,
00:03:52
su ciascuno dei valori,
00:03:53
Prenderò il valore in questione
00:03:55
e vai a dividerlo per il massimo
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Chi è stato incontrato nella colonna
00:03:59
chi è qui. E così da lì,
00:04:02
Il valore più alto va così
00:04:04
hanno 1 e improvvisamente i valori
00:04:06
che sono sotto avranno un
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valore compreso tra 0 e 1 e che così ho
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lo ripete su ciascuna delle colonne
00:04:12
e cosa mi fa andare
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finisci con solo
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valori compresi tra 0 e 1.
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Quindi in realtà cancello
00:04:20
Il problema che potrei avere
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incontrare. E quando ti candidi
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In modo che, tipicamente quel grafico,
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Quindi ho rifatto esattamente il
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Allo stesso modo su 2 giocatori e bene
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lì ora diventa molto
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più facilmente confrontabile con
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improvvisamente scale che sono
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rispettatevi a vicenda.
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E quindi lì potenzialmente, posso andare
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Aggiungi un giocatore, posso andare
00:04:41
Rimuovi quel giocatore, scendi
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un po 'più in basso, quindi ovviamente devi
00:04:45
andare al massimo penso di tre elementi
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Sul grafico, due sono già sufficienti
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complicato da leggere ma qui per essere in grado
00:04:52
Confronta immediatamente i dati da
00:04:54
i miei diversi calciatori,
00:04:55
Vedi.
00:04:56
E al volo, lì,
00:04:57
Posso andare a modificarli abbastanza facilmente.
00:04:59
Quindi questo è un passo importante.
00:05:01
Se devi usare i radar,
00:05:03
andare, quello che ti dicevo,
00:05:04
Conseguentemente
00:05:05
standardizza i dati e hai visto che
00:05:07
Quindi la formula non è molto complicata.
00:05:09
In ogni caso conserverai i file,
00:05:10
Quindi tienilo in un angolo se
00:05:12
Pensa che un giorno avrai bisogno
00:05:14
Crea un radar da ricordare
00:05:16
la manipolazione che deve essere effettuata
00:05:18
per normalizzare i diversi valori.

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الذين يلعبون أو لعبوا
00:00:05
كرة القدم عادة على وحدة التحكم أو حتى
00:00:08
عندما تشاهد مباريات كرة القدم ،
00:00:10
يمكنك الحصول على هذا النوع من
00:00:12
التمثيل هناك وفي كثير من الأحيان ،
00:00:13
هو لمقارنة أ
00:00:15
أو عدة لاعبين ،
00:00:16
فيما يتعلق ببعضها البعض.
00:00:18
لذلك في الواقع شكل هذا
00:00:20
العنصر هو ما يسمى أيضا
00:00:22
في النجوم. كل فرع لديك
00:00:24
هنا سوف تمثل ميزة.
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لذلك إذا بقينا على كرة القدم ، يمكننا
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لديهم القدرة على سال لعابه ،
00:00:31
القدرة على التسجيل ، يساعد ،
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وما إلى ذلك، وما إلى ذلك.
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وهكذا في صورة واحدة ،
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سيكون لدينا الكثير من الميزات
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مختلفة ووفقا ل
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إحصائيات اللاعب,
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سيكون لدينا نمط سيتم تتبعه
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هنا ومن سيتراسل فجأة
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إلى بصمتها فيما يتعلق ب
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الخصائص التي يمكن إصلاحها
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وبالتالي ندرك أن
00:00:52
المهيمن على هذا اللاعب هو
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بدلا من هذه العناصر مقابل أخرى
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اليوم الذي هو بالأحرى على هذه العناصر.
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لذلك هناك يمكننا استخدام عادة
00:01:01
في الواقع بالنسبة للقوات
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ونقاط ضعف الرياضي ،
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يمكن للمرء أيضا أن يكون عن طريق التدوين ،
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لتصنيفات الخدمة
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من شركة.
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تريد الشركة أن تكون قادرة على
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قارن بين خدماتها المختلفة في
00:01:11
شروط التكلفة ، من حيث
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العائد على الاستثمار، من حيث
00:01:15
البصمة الكربونية ، وما إلى ذلك ، وما إلى ذلك.
00:01:17
ومن المحتمل جدا،
00:01:18
امتلك
00:01:19
سيكون قادرا على عرضه
00:01:20
على هذا الرجل.
00:01:22
كن على علم أنه يمكن
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من المحتمل أن تكون مدمرة بعض الشيء
00:01:25
للناس لاستخدامه لأن
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أنك ستجد نفسك
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مع ١٥٠ مقياسا مختلفا،
00:01:30
لكل فرع من الفروع.
00:01:31
لذلك سنتحدث هنا عن عدد من الأهداف ،
00:01:34
هناك سيكون الرقم ،
00:01:36
على سبيل المثال ، دقائق لعبت ،
00:01:37
لذلك لن يكون الأمر كذلك على الإطلاق
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نفس مقياس القيم وبالتالي
00:01:42
من المحتمل أن يكون قليلا
00:01:44
مزعج للقراءة وهذا في نهاية المطاف
00:01:46
ما يجب تذكره هو أن
00:01:47
ما يهم هو بالأحرى
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المخطط الذي ستمثله
00:01:51
والمقارنة مقابل مخطط
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من لاعب آخر.
00:01:54
لذلك سنذهب إلى الأبد
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في ملفنا ، هذا واحد.
00:01:58
لذلك تذهب إلى علامة تبويب كاميرا السرعة هنا.
00:02:00
وسنجد فجأة مع
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البيانات التي استخرجتها على هذا الموقع ،
00:02:05
حتى تتمكن من المضي قدما
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استشر لسلسلة من ، على ما أعتقد ،
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أضع 10 لاعبين ...
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هذا هو 10 لاعبين ، لديهم
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قليلا من الميزات
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على الجانب الهجومي ، لذلك
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عدد الدقائق التي لعبوها
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خلال الفترة المحددة،
00:02:17
عدد الأهداف المسجلة ،
00:02:19
عدد التمريرات الحاسمة ،
00:02:20
عدد التسديدات لكل لعبة و
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عدد المراوغات في المباراة الواحدة. و
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سننتهي ب
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هذه القيم المختلفة و
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المشكلة التي سنواجهها مع ذلك ،
00:02:30
هو أنه إذا تقدمت بطلب
00:02:31
مباشرة راداري
00:02:33
على هذه القيم ، على سبيل المثال ،
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سأقارن كيليان مبابي
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ونيكولاس
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بيبي ليل ، أعتقد أنهم يقولون ذلك
00:02:41
بهذه الطريقة، أنا لست كرة قدم جدا، سنقوم بذلك
00:02:45
لذا اذهب وأضف رادارنا. هنا.
00:02:49
وما الذي سنقلق بشأنه؟
00:02:52
هناك ، ندرك أنه لا يعمل
00:02:54
جيد جدا الرسم البياني لدينا. لأي سبب؟
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لأننا سننتهي بواحد فقط
00:02:58
شريط هنا يتطابق مع الرقم
00:03:00
من دقائق اللعب وغيرها
00:03:01
نتيجة لذلك ، لدينا انطباع بأنهم
00:03:03
لا تؤخذ بعين الاعتبار.
00:03:05
لذلك في الواقع ليس الأمر أنهم ليسوا كذلك
00:03:06
لا تؤخذ بعين الاعتبار ،
00:03:07
إنه فجأة هذا المقياس
00:03:09
عدد دقائق اللعب،
00:03:11
سيصبح المقياس أيضا ل
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قيم أخرى. لذلك عادة ما سنقوم
00:03:15
قارن 2344 دقيقة ب 33 هدف
00:03:17
في الواقع هناك سمة هنا ،
00:03:19
هناك الرادار الذي
00:03:21
ولكن القيمة
00:03:23
منخفضة جدا مقارنة ب
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عدد دقائق اللعب، أخيرا
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المقياس مختلف جدا
00:03:28
فجأة لا نراه حتى.
00:03:31
وإذا قمت بتكبيرها ،
00:03:33
لا يزال بإمكاني التكبير أكثر من ذلك بقليل.
00:03:35
هناك حيث تذهب
00:03:35
نبدأ في رؤية أن هناك صغيرة
00:03:38
شيء هناك على الجانبين ولكن
00:03:39
في أي حال أنها غير قابلة للاستخدام.
00:03:41
لذلك أعددت واحدة أخرى
00:03:44
الجدول الذي يذهب ما يسمى
00:03:45
في الواقع تطبيع القيم.
00:03:47
الفكرة هي أننا سنضع كل شيء
00:03:49
ما يسمى في القاعدة 1.
00:03:50
وهذا يعني ، هناك ،
00:03:52
على كل قيمة من القيم ،
00:03:53
سآخذ القيمة المعنية
00:03:55
واذهب قسمها على الحد الأقصى
00:03:57
الذي تمت مواجهته في العمود
00:03:59
من هنا. وهكذا من هناك،
00:04:02
أعلى قيمة تذهب لذلك
00:04:04
لديك 1 وفجأة القيم
00:04:06
الذين هم أدناه سيكون لديهم
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القيمة بين 0 و 1 وذلك لذلك أنا
00:04:11
يكررها على كل عمود من الأعمدة
00:04:12
وما الذي يجعلني أذهب
00:04:15
ينتهي الأمر ب
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القيم التي ستكون بين 0 و 1.
00:04:19
لذلك أنا في الواقع حذف
00:04:20
المشكلة التي يمكن أن أواجهها
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تقابل. وعند التقديم
00:04:24
لذلك ، عادة ما يكون هذا الرسم البياني ،
00:04:26
لذلك أعدت بالضبط
00:04:28
بنفس الطريقة على 2 لاعبين وكذلك
00:04:30
هناك الآن يصبح الكثير
00:04:32
أكثر سهولة مقارنة مع
00:04:34
فجأة السلالم التي هي
00:04:36
نحترم بعضنا البعض.
00:04:38
ولذا هناك احتمال ، يمكنني الذهاب
00:04:39
أضف لاعبا ، يمكنني الذهاب
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إزالة هذا اللاعب ، النزول
00:04:43
أقل قليلا لذا من الواضح أنه يجب عليك ذلك
00:04:45
انتقل إلى الحد الأقصى أفكر في ثلاثة عناصر
00:04:48
على الرسم البياني ، اثنان يكفيان بالفعل
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معقدة للقراءة ولكن هنا لتكون قادرة
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قارن على الفور البيانات من
00:04:54
لاعبي كرة القدم المختلفين ،
00:04:55
أنت ترى.
00:04:56
وعلى الطاير ، هناك ،
00:04:57
يمكنني الذهاب وتحريرها بسهولة تامة.
00:04:59
لذلك هذه خطوة مهمة.
00:05:01
إذا كان عليك استخدام الرادارات ،
00:05:03
للذهاب ، ما كنت أقوله لك ،
00:05:04
وب التالي
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توحيد البيانات ورأيت ذلك
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لذا فإن الصيغة ليست معقدة للغاية.
00:05:09
على أي حال سوف تحتفظ بالملفات ،
00:05:10
لذا احتفظ بها في زاوية إذا كنت
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أعتقد أنه في يوم من الأيام سوف تحتاج
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اصنع رادارا لتذكره
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التلاعب الذي يجب القيام به
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لتطبيع القيم المختلفة.

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résultat(s)
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kim oynuyor veya oynamış
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futbol tipik olarak konsolda veya hatta
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futbol maçlarını izlerken,
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Bu tür bir şeye sahip olabilirsiniz
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orada ve sık sık temsil etmek,
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Karşılaştırmak için bir
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veya birkaç oyuncu,
00:00:16
birbirleriyle ilişkili olarak.
00:00:18
Yani gerçekten de bunun şekli
00:00:20
element aynı zamanda denir
00:00:22
yıldızda. Sahip olduğunuz her branş
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Burada bir özelliği temsil edecektir.
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Yani futbolda kalırsak, yapabiliriz
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top sürme yeteneğine sahip,
00:00:31
gol atma, asist yapma yeteneği,
00:00:33
ve diğerleri.
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Ve böylece tek bir görselde,
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Birçok özelliğe sahip olacağız
00:00:38
farklı ve göre
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oyuncu istatistikleri,
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İzlenecek bir kalıbımız olacak
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burada ve aniden kim karşılık gelecek
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ile ilgili olarak ayak izine
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düzeltilebilecek özellikler
00:00:49
ve bu nedenle
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Bu tür oyuncuların baskın olduğu
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daha ziyade bu unsurlara karşı bir başkası üzerinde
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gün daha çok bu unsurlar üzerindedir.
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Yani orada tipik olarak kullanabiliriz
00:01:01
Gerçekten de güçler için
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ve bir sporcunun zayıf yönleri,
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Biri gösterim yoluyla da olabilir,
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hizmet derecelendirmeleri için
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bir şirketin.
00:01:08
Bir şirket şunları yapabilmek istiyor
00:01:10
Farklı hizmetlerini şurada karşılaştırın:
00:01:11
maliyet açısından,
00:01:13
Yatırım getirisi, açısından
00:01:15
karbon ayak izi, vb.
00:01:17
Ve böylece potansiyel olarak,
00:01:18
sahip olmak
00:01:19
onu sergileyebilecektir
00:01:20
o adamda.
00:01:22
Yapabileceğinin farkında olun
00:01:23
potansiyel olarak biraz yıkıcı olabilir
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insanların kullanması için çünkü
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kendini bulacağın için
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150 farklı ölçek ile,
00:01:30
şubelerin her biri için.
00:01:31
Bu yüzden burada bir dizi hedef hakkında konuşacağız,
00:01:34
orada sayı olacak,
00:01:36
örneğin, oynanan dakikalar,
00:01:37
Yani hiç de öyle olmayacak
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aynı değer ölçeği ve dolayısıyla
00:01:42
Potansiyel olarak biraz olabilir
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okumak rahatsız edici ve sonuçta bu
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Hatırlanması gereken şey şudur ki;
00:01:47
Önemli olan daha ziyade
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temsil edeceği şema
00:01:51
ve bir şemaya karşı karşılaştırma
00:01:53
başka bir oyuncunun.
00:01:54
Bunun için sonsuza dek gideceğiz
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bizim dosyamızda, o dosyada.
00:01:58
Yani burada hız kamerası sekmesine gidiyorsunuz.
00:02:00
Ve aniden bulacağız
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Bu sitede çıkardığım veriler,
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Böylece devam edebilirsin
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Bir dizi için danışın, inanıyorum ki,
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10 oyuncu koydum...
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Bu 10 oyuncu, sahip
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özelliklerden bazıları
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saldırı yönünde, yani
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Oynadıkları dakika sayısı
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verilen süre zarfında,
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atılan gol sayısı,
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asist sayısı,
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oyun başına atış sayısı ve
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Oyun başına dribling sayısı. Ve
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Sonunda
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bu farklı değerler ve
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bununla ilgili yaşayacağımız sorun,
00:02:30
eğer başvurursam
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doğrudan benim radarım
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bu değerler üzerinde, örneğin,
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Kylian Mbappé'yi karşılaştıracağım
00:02:38
ve Nicolas
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PépéLille, sanırım bunu söylüyorlar
00:02:41
Bunun gibi, ben çok futbol oynamıyorum, yapacağız
00:02:45
Öyleyse git ve radarımızı ekle. Burada.
00:02:49
Ve ne için endişeleneceğiz?
00:02:52
Orada, bunun işe yaramadığını anlıyoruz
00:02:54
Çok iyi grafiğimiz. Ne için?
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Çünkü sonunda sadece bir tane ile sonuçlanacağız
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Buradaki çubuk, sayıyla eşleşecek
00:03:00
oynanan dakikaların ve diğerlerinin sayısı
00:03:01
Sonuç olarak, onların
00:03:03
dikkate alınmaz.
00:03:05
Yani aslında öyle olmadıkları için değil
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dikkate alınmayan,
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Birdenbire bu ölçek
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oynanan dakika sayısı,
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Aynı zamanda ölçek haline gelecektir.
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diğer değerler. Yani tipik olarak yapacağız
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2344 dakikayı 33 golle karşılaştır
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Gerçekte burada bir özellik var,
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Şöyle bir radar var ki;
00:03:21
oluşur ama değer
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ile karşılaştırıldığında çok düşük
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Sonunda oynanan dakika sayısı
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Ölçek çok farklı
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birdenbire onu görmüyoruz bile.
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Ve eğer onu yakınlaştırırsam,
00:03:33
Yine de belki biraz daha yakınlaştırabilirim.
00:03:35
İşte gidiyorsun
00:03:35
Küçük bir şey olduğunu görmeye başlıyoruz
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yanlarda bir şey var ama
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Her durumda kullanılamaz.
00:03:41
Bunun için bir tane daha hazırladım
00:03:44
Denilen şeye giden tablo
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aslında değerleri normalleştirin.
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Fikir, her şeyi koyacağımız
00:03:49
1. tabanda ne denir.
00:03:50
Yani, orada,
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değerlerin her birinde,
00:03:53
Söz konusu değeri alacağım
00:03:55
ve git maksimuma bölün
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sütunda kimlerle karşılaşıldı
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burada kim var. Ve böylece oradan,
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En yüksek değer böyle gider
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1 ve aniden değerlere sahip
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aşağıda kimlerin bir
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0 ile 1 arasındaki değer ve bu yüzden I
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sütunların her birinde tekrarlar
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ve beni harekete geçiren şey
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sadece ile sonuçlanmak
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0 ile 1 arasında olacak değerler.
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Yani aslında silerim
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Sahip olabileceğim sorun
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buluşmak. Ve başvurduğunuzda
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Böylece, tipik olarak bu grafik,
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Bu yüzden tam olarak yeniden yaptım
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2 oyuncuda aynı şekilde ve iyi
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orada şimdi çok olur
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ile daha kolay karşılaştırılabilir
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aniden merdivenler
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birbirinize saygı gösterin.
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Ve böylece potansiyel olarak oraya gidebilirim
00:04:39
Bir oyuncu ekle, gidebilirim
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O oyuncuyu kaldır, aşağı git
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biraz daha düşük, bu yüzden açıkça yapmak zorundasın
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maksimuma git üç unsur düşünüyorum
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Grafikte, iki zaten yeterli
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okumak için karmaşık ama burada yapabilmek için
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verileri hemen karşılaştırın
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farklı futbolcularım,
00:04:55
Görüyorsunuz.
00:04:56
Ve anında, orada,
00:04:57
Gidip onları oldukça kolay bir şekilde düzenleyebilirim.
00:04:59
Yani bu önemli bir adım.
00:05:01
Radar kullanmanız gerekiyorsa,
00:05:03
gitmek, sana söylediğim şeyi,
00:05:04
Bu yüzden
00:05:05
Verileri standartlaştırın ve şunu gördünüz
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Yani formül çok karmaşık değil.
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Her neyse dosyaları saklayacaksın,
00:05:10
Bu yüzden bir köşede saklayın
00:05:12
Bir gün ihtiyacın olacağını düşün
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Hatırlamak için bir radar yapın
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Yapılması gereken manipülasyon
00:05:18
Farklı değerleri normalleştirmek için.

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résultat(s)
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którzy grają lub grali
00:00:05
piłka nożna zazwyczaj na konsolę lub nawet
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podczas oglądania meczów piłki nożnej,
00:00:10
Możesz mieć tego typu
00:00:12
reprezentacja tam i często,
00:00:13
To jest porównanie
00:00:15
lub kilku graczy,
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w stosunku do siebie.
00:00:18
A więc rzeczywiście forma tego
00:00:20
element jest tym, co jest również nazywane
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w gwieździe. Każda gałąź, którą masz
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Tutaj będzie reprezentować funkcję.
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Więc jeśli pozostaniemy przy piłce, możemy
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mają umiejętność dryblingu,
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umiejętność zdobywania bramek, asyst,
00:00:33
et cetera, et cetera.
00:00:34
I tak w jednym obrazie,
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Będziemy mieli wiele funkcji
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różne i zgodnie z
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statystyki zawodników,
00:00:40
Będziemy mieli wzór, który zostanie prześledzony
00:00:43
tu i kto będzie korespondował nagle
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do jego śladu w odniesieniu do:
00:00:48
charakterystyki, które można ustalić
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i dlatego zdaj sobie sprawę, że
00:00:52
dominantą takiego gracza jest
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raczej na tych elementach kontra inne
00:00:57
dzień, który jest raczej na tych elementach.
00:00:59
Więc tam możemy użyć typowo
00:01:01
Rzeczywiście, dla sił zbrojnych
00:01:02
i słabości sportowca,
00:01:04
można również mieć przez notację,
00:01:06
dla ocen usług
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firmy.
00:01:08
Firma chce mieć możliwość
00:01:10
Porównaj różne usługi w
00:01:11
warunki kosztowe, w odniesieniu do
00:01:13
Zwrot z inwestycji w ujęciu
00:01:15
ślad węglowy, et cetera, et cetera.
00:01:17
A więc potencjalnie,
00:01:18
mieć
00:01:19
Będzie mógł go wyświetlić
00:01:20
na tego faceta.
00:01:22
Pamiętaj, że może
00:01:23
potencjalnie być trochę uciążliwe
00:01:25
dla ludzi, aby go używać, ponieważ
00:01:27
że znajdziesz siebie
00:01:29
ze 150 różnymi skalami,
00:01:30
dla każdej z gałęzi.
00:01:31
Więc tutaj porozmawiamy o kilku celach,
00:01:34
tam będzie liczba,
00:01:36
na przykład rozegrane minuty,
00:01:37
Więc wcale tak nie będzie
00:01:39
Ta sama skala wartości, a zatem
00:01:42
Potencjalnie może to być trochę
00:01:44
Niepokojące czytanie i ostatecznie to
00:01:46
Należy pamiętać, że
00:01:47
Liczy się raczej
00:01:49
program, który będzie reprezentował
00:01:51
i porównanie a schemat
00:01:53
innego gracza.
00:01:54
Więc w tym celu pójdziemy na zawsze
00:01:56
w naszym pliku, ten.
00:01:58
Więc przechodzisz do zakładki fotoradarów tutaj.
00:02:00
I nagle znajdziemy z
00:02:03
dane, które wyodrębniłem na tej stronie,
00:02:05
Więc możesz iść dalej
00:02:06
konsultować się w sprawie serii, jak sądzę,
00:02:08
Postawiłem 10 graczy...
00:02:10
To 10 graczy, mając
00:02:11
Trochę funkcji
00:02:12
W aspekcie ofensywnym, więc
00:02:14
Liczba rozegranych minut
00:02:16
w danym okresie,
00:02:17
liczbę strzelonych goli,
00:02:19
liczba asyst,
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liczba strzałów na mecz i
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Liczba dryblingów na mecz. I
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Skończymy z
00:02:26
te różne wartości i
00:02:28
problem, jaki będziemy mieli z tym,
00:02:30
chodzi o to, że jeśli aplikuję
00:02:31
bezpośrednio mój radar
00:02:33
na tych wartościach, więc na przykład,
00:02:36
Porównam Kyliana Mbappé
00:02:38
i Nicolas
00:02:39
PépéLille, chyba tak mówią
00:02:41
W ten sposób nie jestem zbyt piłkarski, zrobimy to
00:02:45
Więc idź i dodaj nasz radar. Tu.
00:02:49
A o co będziemy się martwić?
00:02:52
Tam zdajemy sobie sprawę, że to nie działa
00:02:54
Bardzo dobrze nasz wykres. Po co?
00:02:56
Ponieważ skończymy tylko z jednym
00:02:58
pasuje tutaj do liczby, która będzie pasować do liczby
00:03:00
rozegranych minut i inne
00:03:01
W efekcie mamy wrażenie, że
00:03:03
nie są brane pod uwagę.
00:03:05
Więc w rzeczywistości nie jest tak, że nie są
00:03:06
nieuwzględnione,
00:03:07
To jest to, że nagle ta skala
00:03:09
liczbę rozegranych minut,
00:03:11
Stanie się skalą również dla
00:03:13
inne wartości. Więc zazwyczaj będziemy
00:03:15
Porównaj 2344 minuty do 33 goli
00:03:17
W rzeczywistości jest tu pewna cecha,
00:03:19
Istnieje radar, który
00:03:21
jest tworzona, ale wartość jest
00:03:23
tak niskie w porównaniu do
00:03:25
Wreszcie liczba rozegranych minut
00:03:27
Skala jest tak różna
00:03:28
że nagle nawet tego nie widzimy.
00:03:31
A jeśli go powiększę,
00:03:33
Nadal mogę powiększyć trochę więcej.
00:03:35
Proszę bardzo
00:03:35
Zaczynamy widzieć, że istnieje mały
00:03:38
coś tam po bokach, ale
00:03:39
W każdym razie nie nadaje się do użytku.
00:03:41
Do tego przygotowałem kolejny
00:03:44
Stół, który idzie to, co nazywa się
00:03:45
w rzeczywistości normalizują wartości.
00:03:47
Chodzi o to, że umieścimy wszystko
00:03:49
co nazywa się w bazie 1.
00:03:50
To znaczy, tam,
00:03:52
na każdej z wartości,
00:03:53
Wezmę wartość, o której mowa;
00:03:55
i podziel go przez maksimum
00:03:57
kto został napotkany w kolumnie
00:03:59
kto tu jest. I tak dalej,
00:04:02
Najwyższa wartość idzie tak
00:04:04
mają 1 i nagle wartości
00:04:06
którzy są poniżej będą mieli
00:04:08
wartość między 0 a 1 i że tak I
00:04:11
powtarza go w każdej z kolumn
00:04:12
i co mnie napędza
00:04:15
Kończą się tylko
00:04:16
wartości z zakresu od 0 do 1.
00:04:19
Więc faktycznie usuwam
00:04:20
Problem, który mógłbym mieć
00:04:22
spełnić. A kiedy aplikujesz
00:04:24
Tak więc, typowo ten wykres,
00:04:26
Więc przerobiłem dokładnie
00:04:28
Tak samo na 2 graczy i dobrze
00:04:30
Tam teraz staje się dużo
00:04:32
łatwiejsze do porównania z
00:04:34
nagle drabiny, które są
00:04:36
szanujcie się nawzajem.
00:04:38
A więc potencjalnie mogę tam pojechać
00:04:39
Dodaj gracza, mogę iść
00:04:41
Usuń tego gracza, zejdź na dół
00:04:43
trochę niżej, więc oczywiście musisz
00:04:45
idź na maksa, myślę o trzech elementach:
00:04:48
Na wykresie dwa już wystarczą
00:04:50
Skomplikowane do czytania, ale tutaj, aby móc
00:04:52
natychmiast porównaj dane z
00:04:54
moi różni piłkarze,
00:04:55
Widzicie.
00:04:56
A w locie, tam,
00:04:57
Mogę je dość łatwo edytować.
00:04:59
To ważny krok.
00:05:01
Jeśli musisz korzystać z radarów,
00:05:03
iść, co ci mówiłem,
00:05:04
Więc
00:05:05
Standaryzuj dane i to widziałeś
00:05:07
Tak więc formuła nie jest bardzo skomplikowana.
00:05:09
W każdym razie zachowasz pliki,
00:05:10
Więc trzymaj go w kącie, jeśli
00:05:12
Pomyśl, że pewnego dnia będziesz potrzebować
00:05:14
Stwórz radar do zapamiętania
00:05:16
manipulacja, którą należy przeprowadzić
00:05:18
, aby znormalizować różne wartości.

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résultat(s)
00:00:02
जो खेलते हैं या खेल चुके हैं
00:00:05
फुटबॉल आमतौर पर कंसोल पर या यहां तक कि
00:00:08
जब आप फुटबॉल मैच देखते हैं,
00:00:10
आप इस प्रकार का भोजन कर सकते हैं
00:00:12
वहां प्रतिनिधित्व और अक्सर,
00:00:13
यह एक की तुलना करने के लिए है
00:00:15
या कई खिलाड़ी,
00:00:16
एक-दूसरे के संबंध में।
00:00:18
तो वास्तव में इस का रूप
00:00:20
तत्व को क्या कहा जाता है?
00:00:22
स्टार में। आपके पास मौजूद हर शाखा
00:00:24
यहां एक सुविधा का प्रतिनिधित्व किया जाएगा।
00:00:26
इसलिए अगर हम फुटबॉल पर बने रहते हैं, तो हम कर सकते हैं
00:00:29
ड्रिबल करने की क्षमता है,
00:00:31
स्कोर करने की क्षमता, सहायता,
00:00:33
वगैरह, वगैरह।
00:00:34
और इसलिए एक ही दृश्य में,
00:00:36
हमारे पास बहुत सारी विशेषताएं होंगी
00:00:38
अलग और उसके अनुसार
00:00:39
खिलाड़ी के आंकड़े,
00:00:40
हमारे पास एक पैटर्न होगा जिसका पता लगाया जाएगा
00:00:43
यहां और कौन अचानक पत्राचार करेगा
00:00:46
किसके संबंध में इसके पदचिह्न के लिए
00:00:48
विशेषताएं जिन्हें तय किया जा सकता है
00:00:49
और इसलिए महसूस करें कि
00:00:52
ऐसे खिलाड़ियों का प्रमुख क्या है?
00:00:54
बल्कि इन तत्वों बनाम दूसरे पर
00:00:57
जिस दिन वह इन तत्वों पर निर्भर करता है।
00:00:59
तो वहां हम आमतौर पर उपयोग कर सकते हैं
00:01:01
वास्तव में बलों के लिए
00:01:02
और एक एथलीट की कमजोरियां,
00:01:04
संकेतन द्वारा भी किया जा सकता है,
00:01:06
सेवा रेटिंग के लिए
00:01:07
एक कंपनी के।
00:01:08
एक कंपनी सक्षम होना चाहती है
00:01:10
इसकी विभिन्न सेवाओं की तुलना करें
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लागत की शर्तें, के संदर्भ में
00:01:13
निवेश पर रिटर्न, के संदर्भ में
00:01:15
कार्बन पदचिह्न, वगैरह, वगैरह।
00:01:17
और इसलिए संभावित रूप से,
00:01:18
रखना
00:01:19
वह इसे प्रदर्शित करने में सक्षम होगा
00:01:20
उस आदमी पर।
00:01:22
ध्यान रखें कि यह कर सकता है
00:01:23
संभावित रूप से थोड़ा विघटनकारी हो सकता है
00:01:25
लोगों के लिए इसका उपयोग करने के लिए क्योंकि
00:01:27
कि आप खुद को पाएंगे
00:01:29
150 विभिन्न पैमानों के साथ,
00:01:30
प्रत्येक शाखा के लिए।
00:01:31
तो यहां हम कई लक्ष्यों के बारे में बात करेंगे,
00:01:34
वहां यह संख्या होगी,
00:01:36
उदाहरण के लिए, मिनट खेले गए,
00:01:37
इसलिए ऐसा बिल्कुल नहीं होने जा रहा है।
00:01:39
मूल्यों का एक ही पैमाना और इसलिए
00:01:42
संभावित रूप से यह थोड़ा हो सकता है
00:01:44
पढ़ने में परेशानी होती है और आखिरकार यह
00:01:46
याद रखने वाली बात यह है कि
00:01:47
जो मायने रखता है वह यह है कि
00:01:49
जिस योजना का वह प्रतिनिधित्व करेगा
00:01:51
और तुलना बनाम एक योजना
00:01:53
एक और खिलाड़ी।
00:01:54
तो इसके लिए हम हमेशा के लिए जा रहे हैं
00:01:56
हमारी फाइल में, वह एक।
00:01:58
तो आप यहां स्पीड कैमरा टैब पर जाएं।
00:02:00
और हम अचानक पाएंगे
00:02:03
डेटा जो मैंने इस साइट पर निकाला,
00:02:05
तो आप आगे बढ़ सकते हैं
00:02:06
एक श्रृंखला के लिए परामर्श करें, मेरा मानना है,
00:02:08
मैंने 10 खिलाड़ियों को रखा...
00:02:10
ये 10 खिलाड़ी हैं,
00:02:11
थोड़ी सी विशेषताएं
00:02:12
हमलावर पहलू पर, इसलिए
00:02:14
उनके द्वारा खेले गए मिनटों की संख्या
00:02:16
दी गई अवधि में,
00:02:17
गोल ों की संख्या,
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सहायता की संख्या,
00:02:20
प्रति गेम शॉट्स की संख्या और
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प्रति गेम ड्रिबल की संख्या। और
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हम खत्म हो जाएंगे
00:02:26
ये अलग-अलग मूल्य और
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समस्या यह है कि हमें इसके साथ होने जा रहा है,
00:02:30
यह है कि अगर मैं आवेदन करता हूं
00:02:31
सीधे मेरा रडार
00:02:33
इन मूल्यों पर, इसलिए उदाहरण के लिए,
00:02:36
मैं किलियन एम्बाप्पे की तुलना करूंगा
00:02:38
और निकोलस
00:02:39
पेपेलिल, मुझे लगता है कि वे ऐसा कहते हैं
00:02:41
इस तरह, मैं बहुत फुटबॉल नहीं हूं, हम करेंगे
00:02:45
तो जाओ और हमारे रडार को जोड़ें। यहाँ।
00:02:49
और हम किस बारे में चिंता करने जा रहे हैं?
00:02:52
वहां, हम महसूस करते हैं कि यह काम नहीं करता है
00:02:54
बहुत अच्छी तरह से हमारा ग्राफ। किस लिए?
00:02:56
क्योंकि हम सिर्फ एक के साथ समाप्त होने जा रहे हैं
00:02:58
यहां बार जो संख्या से मेल खाएगा
00:03:00
मिनटों की संख्या और अन्य
00:03:01
नतीजतन, हमें यह धारणा है कि वे
00:03:03
ध्यान में नहीं रखा जाता है।
00:03:05
तो वास्तव में ऐसा नहीं है कि वे नहीं हैं
00:03:06
ध्यान में नहीं रखा गया,
00:03:07
यह है कि अचानक यह पैमाना
00:03:09
खेले गए मिनटों की संख्या,
00:03:11
यह किसके लिए पैमाना भी बन जाएगा?
00:03:13
अन्य मूल्य। तो आम तौर पर हम करेंगे
00:03:15
2344 मिनट से 33 गोल की तुलना करें
00:03:17
वास्तव में यहां एक विशेषता है,
00:03:19
रडार है कि
00:03:21
बनता है लेकिन मूल्य क्या है?
00:03:23
की तुलना में इतना कम
00:03:25
खेले गए मिनटों की संख्या, अंत में
00:03:27
पैमाना इतना अलग है
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कि अचानक हम इसे देखते भी नहीं हैं।
00:03:31
और अगर मैं उस पर ज़ूम इन करता हूं,
00:03:33
मैं अभी भी थोड़ा और ज़ूम कर सकता हूं।
00:03:35
तुम वहाँ जाओ
00:03:35
हम यह देखना शुरू करते हैं कि एक छोटा सा है
00:03:38
किनारों पर कुछ है लेकिन
00:03:39
किसी भी मामले में यह उपयोग करने योग्य नहीं है।
00:03:41
तो इसके लिए मैंने एक और तैयार किया
00:03:44
तालिका जिसे कहा जाता है
00:03:45
वास्तव में मूल्यों को सामान्य करें।
00:03:47
विचार यह है कि हम सब कुछ लगा देंगे
00:03:49
जिसे आधार 1 में कहा जाता है।
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कहने का तात्पर्य यह है कि वहाँ,
00:03:52
प्रत्येक मूल्य पर,
00:03:53
मैं प्रश्न में मूल्य लूंगा
00:03:55
और इसे अधिकतम से विभाजित करें
00:03:57
कॉलम में किसका सामना हुआ
00:03:59
यहां कौन है। और इसलिए वहां से,
00:04:02
उच्चतम मूल्य ऐसा होता है
00:04:04
1 है और अचानक मान
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जो नीचे हैं उनके पास होगा
00:04:08
मान 0 और 1 के बीच है और इसलिए मैं
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इसे प्रत्येक स्तंभ पर दोहराता है
00:04:12
और क्या मुझे जाने के लिए मजबूर करता है
00:04:15
केवल अंत के साथ
00:04:16
मान जो 0 और 1 के बीच होंगे।
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तो मैं वास्तव में हटा देता हूं
00:04:20
समस्या मुझे हो सकती है
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पूरा करना। और जब आप आवेदन करते हैं
00:04:24
तो, आमतौर पर वह ग्राफ,
00:04:26
तो मैंने बिल्कुल फिर से काम किया
00:04:28
2 खिलाड़ियों पर एक ही तरह से और अच्छी तरह से
00:04:30
अब यह बहुत कुछ हो जाता है
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अधिक आसानी से तुलनीय
00:04:34
अचानक सीढ़ी जो हैं
00:04:36
एक-दूसरे का सम्मान करें।
00:04:38
और इसलिए संभावित रूप से, मैं जा सकता हूं
00:04:39
एक खिलाड़ी जोड़ें, मैं जा सकता हूं
00:04:41
उस खिलाड़ी को हटा दो, नीचे जाओ
00:04:43
थोड़ा कम है तो जाहिर है कि आपको करना होगा
00:04:45
अधिकतम जाओ मैं तीन तत्वों के बारे में सोचता हूं
00:04:48
ग्राफ पर, दो पहले से ही पर्याप्त है
00:04:50
पढ़ने के लिए जटिल लेकिन यहां सक्षम होने के लिए
00:04:52
तुरंत डेटा की तुलना करें
00:04:54
मेरे अलग-अलग फुटबॉलर,
00:04:55
आप समझ सकते हैं।
00:04:56
और मक्खी पर, वहाँ,
00:04:57
मैं जा सकता हूं और उन्हें काफी आसानी से संपादित कर सकता हूं।
00:04:59
तो यह एक महत्वपूर्ण कदम है।
00:05:01
यदि आपको रडार का उपयोग करना है,
00:05:03
जाने के लिए, जो मैं आपको बता रहा था,
00:05:04
फलस्वरूप
00:05:05
डेटा को मानकीकृत करें और आपने देखा है कि
00:05:07
इसलिए सूत्र बहुत जटिल नहीं है।
00:05:09
वैसे भी आप फाइलें रखेंगे,
00:05:10
इसलिए यदि आप इसे एक कोने में रखते हैं
00:05:12
सोचें कि एक दिन आपको आवश्यकता होगी
00:05:14
याद रखने के लिए एक रडार बनाएं
00:05:16
हेरफेर जो किया जाना चाहिए
00:05:18
विभिन्न मूल्यों को सामान्य बनाने के लिए।

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résultat(s)
00:00:02
siapa yang bermain atau pernah bermain
00:00:05
sepak bola biasanya di konsol atau bahkan
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ketika Anda menonton pertandingan sepak bola,
00:00:10
Anda dapat memiliki jenis ini
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representasi di sana dan sering,
00:00:13
Ini untuk membandingkan a
00:00:15
atau beberapa pemain,
00:00:16
dalam hubungannya satu sama lain.
00:00:18
Jadi memang bentuk ini
00:00:20
elemen adalah apa yang juga disebut
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di bintang. Setiap cabang yang Anda miliki
00:00:24
Di sini akan mewakili fitur.
00:00:26
Jadi jika kita tetap di sepakbola, kita bisa
00:00:29
memiliki kemampuan menggiring bola,
00:00:31
kemampuan untuk mencetak gol, membantu,
00:00:33
dan sebagainya, dan sebagainya.
00:00:34
Dan dalam satu visual,
00:00:36
Kita akan memiliki banyak fitur
00:00:38
berbeda dan menurut
00:00:39
statistik pemain,
00:00:40
Kita akan memiliki pola yang akan dilacak
00:00:43
di sini dan siapa yang akan berkorespondensi tiba-tiba
00:00:46
untuk jejaknya dalam kaitannya dengan
00:00:48
Karakteristik yang bisa diperbaiki
00:00:49
dan karena itu menyadari bahwa
00:00:52
Dominan dari pemain tersebut adalah
00:00:54
melainkan pada elemen-elemen ini versus yang lain
00:00:57
hari yang agak pada elemen-elemen ini.
00:00:59
Jadi di sana kita bisa menggunakan biasanya
00:01:01
Memang untuk pasukan
00:01:02
dan kelemahan seorang atlet,
00:01:04
seseorang juga dapat memiliki notasi,
00:01:06
untuk peringkat layanan
00:01:07
dari sebuah perusahaan.
00:01:08
Sebuah perusahaan ingin dapat
00:01:10
Bandingkan berbagai layanannya di
00:01:11
istilah biaya, dalam hal
00:01:13
Pengembalian investasi, dalam hal
00:01:15
jejak karbon, dan sebagainya.
00:01:17
Dan berpotensi,
00:01:18
punya
00:01:19
Dia akan dapat menampilkannya
00:01:20
pada pria itu.
00:01:22
Sadarilah bahwa itu bisa
00:01:23
berpotensi sedikit mengganggu
00:01:25
bagi orang untuk menggunakannya karena
00:01:27
bahwa Anda akan menemukan diri Anda sendiri
00:01:29
dengan 150 skala berbeda,
00:01:30
untuk masing-masing cabang.
00:01:31
Jadi di sini kita akan berbicara tentang sejumlah tujuan,
00:01:34
di sana akan ada nomornya,
00:01:36
Misalnya, menit bermain,
00:01:37
Jadi itu tidak akan terjadi sama sekali
00:01:39
skala nilai yang sama dan karenanya
00:01:42
Berpotensi bisa sedikit
00:01:44
mengganggu untuk membaca dan akhirnya ini
00:01:46
Yang harus diingat adalah bahwa
00:01:47
Yang penting adalah
00:01:49
skema yang akan diwakilinya
00:01:51
dan perbandingan versus skema
00:01:53
dari pemain lain.
00:01:54
Jadi untuk itu kita akan pergi selamanya
00:01:56
di file kami, yang itu.
00:01:58
Jadi Anda pergi ke tab kamera kecepatan di sini.
00:02:00
Dan kita akan menemukan tiba-tiba dengan
00:02:03
data yang saya ekstrak di situs ini,
00:02:05
Jadi Anda bisa melanjutkan
00:02:06
berkonsultasi untuk serangkaian, saya percaya,
00:02:08
Saya menempatkan 10 pemain ...
00:02:10
Itu 10 pemain, memiliki
00:02:11
Sedikit fitur
00:02:12
pada aspek menyerang, jadi
00:02:14
Jumlah menit mereka bermain
00:02:16
selama periode tertentu,
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jumlah gol yang dicetak,
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jumlah assist,
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jumlah tembakan per game dan
00:02:22
Jumlah dribel per game. Dan
00:02:24
Kita akan berakhir dengan
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nilai-nilai yang berbeda ini dan
00:02:28
Masalah yang akan kita hadapi dengan itu,
00:02:30
itu jika saya melamar
00:02:31
langsung radar saya
00:02:33
pada nilai-nilai ini, jadi misalnya,
00:02:36
Saya akan membandingkan Kylian Mbappé
00:02:38
dan Nicolas
00:02:39
PépéLille, kurasa mereka mengatakannya
00:02:41
Seperti itu, saya tidak terlalu sepakbola, kami akan melakukannya
00:02:45
Jadi pergi dan tambahkan radar kami. Sini.
00:02:49
Dan apa yang akan kita khawatirkan?
00:02:52
Di sana, kami menyadari bahwa itu tidak berhasil
00:02:54
Sangat baik grafik kami. Untuk apa?
00:02:56
Karena kita akan berakhir hanya dengan satu
00:02:58
bilah di sini yang akan cocok dengan nomornya
00:03:00
menit bermain dan lain-lain
00:03:01
Sebagai hasilnya, kami memiliki kesan bahwa mereka
00:03:03
tidak diperhitungkan.
00:03:05
Jadi sebenarnya bukan karena mereka tidak
00:03:06
tidak diperhitungkan,
00:03:07
Tiba-tiba skala ini
00:03:09
jumlah menit bermain,
00:03:11
Ini akan menjadi skala juga untuk
00:03:13
nilai-nilai lainnya. Jadi biasanya kami akan melakukannya
00:03:15
Bandingkan 2344 menit dengan 33 gol
00:03:17
Pada kenyataannya ada sifat di sini,
00:03:19
Ada radar yang
00:03:21
terbentuk tetapi nilainya adalah
00:03:23
sangat rendah dibandingkan dengan
00:03:25
Jumlah menit bermain, akhirnya
00:03:27
Skalanya sangat berbeda
00:03:28
bahwa tiba-tiba kita bahkan tidak melihatnya.
00:03:31
Dan jika saya memperbesarnya,
00:03:33
Saya mungkin masih bisa memperbesar sedikit lagi.
00:03:35
Dan itu dia
00:03:35
Kita mulai melihat bahwa ada yang kecil
00:03:38
sesuatu di sana di samping tapi
00:03:39
Bagaimanapun, itu tidak dapat digunakan.
00:03:41
Jadi untuk itu saya menyiapkan yang lain
00:03:44
Tabel yang berjalan apa yang disebut
00:03:45
Bahkan, menormalkan nilai.
00:03:47
Idenya adalah bahwa kita akan menempatkan segalanya
00:03:49
Apa yang disebut dalam basis 1.
00:03:50
Artinya, di sana,
00:03:52
pada masing-masing nilai,
00:03:53
Saya akan mengambil nilai yang dimaksud
00:03:55
dan pergi membaginya dengan maksimum
00:03:57
yang ditemui di kolom
00:03:59
Siapa disini. Dan dari sana,
00:04:02
Nilai tertinggi berjalan begitu
00:04:04
memiliki 1 dan tiba-tiba nilainya
00:04:06
yang di bawah ini akan memiliki
00:04:08
nilai antara 0 dan 1 dan itu jadi saya
00:04:11
mengulanginya di setiap kolom
00:04:12
dan apa yang membuat saya pergi
00:04:15
berakhir dengan hanya
00:04:16
nilai yang akan berada di antara 0 dan 1.
00:04:19
Jadi saya benar-benar menghapus
00:04:20
Masalah yang bisa saya miliki
00:04:22
bertemu. Dan ketika Anda melamar
00:04:24
Jadi, biasanya grafik itu,
00:04:26
Jadi saya mengulang persis
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Cara yang sama pada 2 pemain dan yah
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Di sana sekarang menjadi banyak
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lebih mudah dibandingkan dengan
00:04:34
tiba-tiba tangga yang
00:04:36
saling menghormati.
00:04:38
Dan di sana berpotensi, saya bisa pergi
00:04:39
Tambahkan pemain, saya bisa pergi
00:04:41
Hapus pemutar itu, turun
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sedikit lebih rendah jadi jelas Anda harus
00:04:45
pergi ke maksimum Saya memikirkan tiga elemen
00:04:48
Pada grafik, dua sudah cukup
00:04:50
Rumit untuk dibaca tetapi di sini untuk dapat
00:04:52
Segera bandingkan data dari
00:04:54
pemain sepak bola saya yang berbeda,
00:04:55
Anda lihat.
00:04:56
Dan dengan cepat, di sana,
00:04:57
Saya bisa pergi dan mengeditnya dengan cukup mudah.
00:04:59
Jadi itu langkah penting.
00:05:01
Jika Anda harus menggunakan radar,
00:05:03
untuk pergi, apa yang saya katakan,
00:05:04
Jadi
00:05:05
standarisasi data dan Anda telah melihatnya
00:05:07
Jadi rumusnya tidak terlalu rumit.
00:05:09
Pokoknya Anda akan menyimpan file,
00:05:10
Jadi simpan di sudut jika Anda
00:05:12
Pikirkan bahwa suatu hari Anda akan membutuhkannya
00:05:14
Buat radar untuk diingat
00:05:16
Manipulasi yang harus dilakukan
00:05:18
untuk menormalkan nilai yang berbeda.

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résultat(s)
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que jogam ou já jogaram no passado,
00:00:05
tipicamente futebol em consoles ou mesmo
00:00:08
Quando você assiste a jogos de futebol,
00:00:10
Pode ter este tipo de
00:00:12
representação lá e muitas vezes,
00:00:13
É comparar um
00:00:15
ou múltiplos intervenientes,
00:00:16
em relação uns aos outros.
00:00:18
Então, efetivamente, a forma disso
00:00:20
também é chamado de
00:00:22
em forma de estrela. Todos os ramos que você tem
00:00:24
Aqui vai representar uma característica.
00:00:26
Então, se ficarmos no futebol, podemos
00:00:29
têm a capacidade de driblar,
00:00:31
capacidade de marcar, assistências,
00:00:33
et cetera, et cetera.
00:00:34
E assim, em um único visual,
00:00:36
Vamos ter muitos recursos
00:00:38
diferente e dependendo do
00:00:39
Estatísticas do jogador,
00:00:40
Vamos ter um diagrama que vai desenhar
00:00:43
aqui e isso vai corresponder
00:00:46
à sua pegada em relação à
00:00:48
às características que foram definidas
00:00:49
e, portanto, perceber que o
00:00:52
dominante de tal jogador é
00:00:54
antes sobre estes elementos versus outro
00:00:57
dia que é mais sobre esses elementos.
00:00:59
Então, lá nós normalmente podemos usar
00:01:01
efetivamente para as forças
00:01:02
e fraquezas de um atleta,
00:01:04
Também podemos ter por notação,
00:01:06
para classificações de serviço
00:01:07
de uma empresa.
00:01:08
Uma empresa quer ser capaz de
00:01:10
Compare os seus diferentes serviços em
00:01:11
em termos de custos, em termos de
00:01:13
Retorno do investimento, em termos de
00:01:15
pegada de carbono, et cetera, et cetera.
00:01:17
E assim, potencialmente,
00:01:18
têm
00:01:19
Vai poder exibi-lo
00:01:20
sobre esse cara.
00:01:22
Esteja ciente de que pode
00:01:23
potencialmente ser um pouco perturbador
00:01:25
para as pessoas o usarem porque
00:01:27
que você vai se encontrar
00:01:29
com 150 escalas diferentes,
00:01:30
para cada um dos ramos.
00:01:31
Então aqui vamos falar sobre uma série de objetivos,
00:01:34
Esse vai ser o número,
00:01:36
por exemplo, minutos jogados,
00:01:37
Então não vai estar lá de jeito nenhum
00:01:39
mesma escala de valores e, portanto,
00:01:42
Potencialmente pode ser um pouco
00:01:44
perturbador para ler e, no final, o que
00:01:46
O importante é lembrar que
00:01:47
O que importa é mais um estrondo
00:01:49
o diagrama que ele vai representar
00:01:51
e comparação versus um diagrama
00:01:53
de outro jogador.
00:01:54
Então, para isso nós vamos sempre
00:01:56
no nosso arquivo, este.
00:01:58
Então você vai para a aba aqui de radares de velocidade.
00:02:00
E vamos encontrá-lo novamente com
00:02:03
dados que extraí desse sítio,
00:02:05
Assim, você será capaz de ir a
00:02:06
consultar para uma série de, creio,
00:02:08
Coloquei 10 jogadores...
00:02:10
É disso que se tratam 10 jogadores, tendo
00:02:11
Um pouco das características
00:02:12
no aspeto ofensivo, assim o
00:02:14
Número de minutos jogados
00:02:16
durante o período em causa,
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o número de golos marcados,
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o número de assistências,
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o número de remates por jogo e o
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número de dribles por jogo. e ainda
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Então, vamos acabar com
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estes diferentes valores e
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a preocupação que vamos ter com isso,
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é que se eu me candidatar
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diretamente meu radar
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sobre estes valores, assim, por exemplo,
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Vou comparar Kylian Mbappé
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e Nicolau
00:02:39
PépéLille, acho que o dizem
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Assim, eu não sou muito de futebol, nós vamos
00:02:45
Então, vamos adicionar o nosso radar. Aqui.
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E o que vamos ter em mente?
00:02:52
É quando você percebe que não funciona
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Muito bem o nosso gráfico. Para quê?
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Porque vamos acabar com apenas um
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barra aqui que vai corresponder ao número
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minutos jogados e outros
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Como resultado, parece que eles estão
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não são tidos em conta.
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Então, na verdade, não é que eles não sejam
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não tidos em conta,
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É que esta escala
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o número de minutos jogados,
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Vai tornar-se a escada para o
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outros valores. Então, normalmente, vamos
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comparar 2344 minutos com 33 golos
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Na verdade, há uma linha aqui,
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Há o radar que
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é formado, mas o valor é
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tão baixo em comparação com o
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número de minutos jogados, finalmente
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A escala é tão diferente
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que de repente nem sequer a vemos.
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E se eu ampliar todo o caminho para ele,
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Talvez eu ainda possa ampliar um pouco mais.
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Aqui tens
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Estamos começando a ver que há um pouco de
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Algo lá nos lados, mas
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Em qualquer caso, não é utilizável.
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Então, para isso eu preparei outro
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array que vai o que é chamado de
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na verdade, normalizar os valores.
00:03:47
A ideia é que vamos colocar tudo
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Isso é chamado de base 1.
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Ou seja, aí,
00:03:52
em cada um dos valores,
00:03:53
Vou pegar o valor em questão
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e divida pelo máximo
00:03:57
que foi atendido na coluna
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quem está aqui. E assim, a partir daí,
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O valor mais alto vai tão longe
00:04:04
têm 1 e, portanto, os valores
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que estão embaixo vão ter um
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valor entre 0 e 1 e é isso que eu
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repete-o em cada uma das colunas
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E o que me faz ir
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Terminando com apenas
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valores que vão estar entre 0 e 1.
00:04:19
Então, na verdade, estou apagando
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O problema que eu tinha sido capaz de
00:04:22
conheça. E quando nos candidatamos
00:04:24
Então é isso, normalmente este gráfico,
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Então eu fiz exatamente a mesma coisa novamente.
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Da mesma forma em 2 jogadores e bem
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Agora está ficando muito
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mais facilmente comparável com
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Como resultado, escadas que são
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respeitem uns aos outros.
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E assim, potencialmente, eu posso ir
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adicionar um jogador, eu posso ir
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Tire esse jogador, derrube-o
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um pouco mais baixo, então obviamente você tem que
00:04:45
ir ao máximo eu penso em três elementos
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No gráfico, dois já são suficientes
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Complicado de ler, mas é o que você pode
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Compare imediatamente os dados de
00:04:54
os meus diferentes futebolistas,
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Estás a ver.
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E na mosca, lá,
00:04:57
Eu posso ir e editá-los com bastante facilidade.
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Então esse é um passo importante.
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Se você é obrigado a usar radares de velocidade,
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Para ir, o que eu estava lhe dizendo,
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Consequentemente
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normalize os dados e você viu isso
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Portanto, a fórmula não é muito complicada.
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De qualquer forma, você vai manter os arquivos,
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Portanto, mantenha-o em um canto se você
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Pense que um dia você vai precisar
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Faça um radar para lembrá-lo de
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o manuseamento que tem de ser feito
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para normalizar os diferentes valores.

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