Análisis estadística y visual del rendimiento de jugadores y equipos de la National Basketball Association

Abstract

[Resumen]: El objetivo de este trabajo es realizar un análisis y visualización de los datos de jugadores y equipos de la National Basketball Association (NBA) para analizar el rendimiento individual y colectivo de dichos jugadores y equipos durante una temporada en concreto. De este modo, se podrán identificar los puntos fuertes y débiles de un equipo en dicha temporada y, en base al análisis y visualización de las estadísticas importantes de los jugadores del equipo, determinar el perfil de jugador necesario para paliar esas debilidades. Con el perfil identificado, se puede buscar entre los jugadores del resto de la liga a aquellos que cumplan con dicho perfil. Para lograr este objetivo se diseñará y desarrollará un almacén de datos que nos permitan almacenar todos los datos reales que tenemos disponibles de jugadores y equipos desde 1947 hasta la actualidad. Estos datos serán extraídos de distintas fuentes, integrados, limpiados y cargados mediante procesos Extract, Transform and Load (ETL). No solo se almacenarán datos estadísticos de los jugadores y equipos, si no que el diseño del almacén de datos permitirá el almacenamiento de información básica como el año de nacimiento y la nacionalidad en los jugadores, o el año de fundación y el pabellón en el que juegan los equipos. Se realizará una explotación de este almacén de datos mediante la creación de vistas y cuadros de mandos que permitan visualizar y analizar los datos almacenados.

[Abstract]: The objective of this work is to conduct an analysis and visualization of National Basketball Association (NBA) player and team data to assess the individual and collective performance of these players and teams during a specific season. The aim is to identify the strengths and weaknesses of a team in that season and, based on the analysis and visualization of important player statistics, to determine the player profile needed to address these weaknesses. With the identified profile, it is possible to search among the rest of the league’s players for those who meet this profile. To achieve this objective, a data warehouse will be designed and developed to store all available real data on players and teams from 1947 to the present. These data will be extracted from various sources, integrated, cleaned, and loaded through Extract, Transform and Load (ETL) processes. Not only will statistical data on players and teams be stored, but the data warehouse design will also allow for the storage of basic information such as the year of birth and nationality of the players, or the year of foundation and the arena in which the teams play. This data warehouse will be exploited through the creation of views and dashboards that allow for the visualization and analysis of the stored data.