Excel - Les radars

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Excel

Produire

00:00:02

qui joue ou qui ont joué à des jeux de

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foot typiquement sur 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 à un

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ou plusieurs joueurs,

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les uns par rapport aux autres.

00:00:18

Donc effectivement le 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 le.

00:00:31

La capacité à marquer les passes décisives,

00:00:33

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 du joueur,

00:00:40

on va avoir un schéma qui va se tracer

00:00:43

ici et qui va correspondre du coup à son,

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à son, voilà son empreinte par rapport

00:00:48

aux caractéristiques qu'on a pu fixer,

00:00:49

donc se rendre compte que bah là

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dominante de tels joueurs et il est

00:00:54

plutôt sur ces éléments là vs un autre

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jour qui est plutôt sur ces éléments là.

00:00:59

Donc là on peut utiliser typiquement

00:01:01

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 va souhaite pouvoir

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comparer ces différents services en

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termes de coûts en termes de de de

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retour sur investissement en termes

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d'empreinte carbone, et cetera, et cetera.

00:01:17

Et donc potentiellement,

00:01:18

il a,

00:01:19

il va aller pouvoir l'afficher

00:01:20

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.

00:01:30

Pour chacune des branches,

00:01:31

donc là on va parler un nombre de but,

00:01:34

là ça va être les nombreux,

00:01:36

par exemple de minutes jouées,

00:01:37

donc ça a plus du tout être la

00:01:39

même échelle de de valeurs et donc

00:01:42

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.

00:01:54

Donc pour ça on va aller toujours

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dans notre fichier yes celui-là.

00:01:58

Donc vous allez dans l'onglet ici des radars.

00:02:00

Et on va retrouver du coup avec des

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données que j'ai extraits sur ce site là,

00:02:05

donc vous pourrez aller le

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consulter pour une série de droits.

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J'ai mis 10 10 jouer,

00:02:10

ouais 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 joué

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sur la période donnée,

00:02:17

le nombre de but inscrits,

00:02:19

le nombre de passes décisives,

00:02:20

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,

00:02:30

c'est que si j'applique.

00:02:31

Directement mon radar.

00:02:33

Sur ces valeurs là, donc par exemple,

00:02:36

je vais comparer kylian mbappé

00:02:38

et Nicolas

00:02:39

Pépé. Lille, je suppose qu'on le dit

00:02:41

comme ça. Je suis pas très foot, on va

00:02:45

du coup aller rajouter notre radar. Ici.

00:02:49

Et qu'est ce qu'on va avoir comme souci ?

00:02:52

Là, on se rend compte que ça marche pas

00:02:54

très bien notre graphique. Pourquoi ?

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Parce qu'on va sortir avec juste une

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barre ici qui va correspondre au nombre

00:03:00

de minutes jouées et les autres.

00:03:01

Du coup, on a l'impression qu'elles

00:03:03

ne sont pas prises en compte.

00:03:05

Alors en fait c'est paca sont

00:03:06

pas prises en compte,

00:03:07

c'est que du coup c'était échelle là

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là des du nombre de minutes jouées,

00:03:11

ça va devenir l'échelle aussi pour les

00:03:13

autres valeurs donc typiquement on va

00:03:15

comparer 2344 minutes à 33 but donc

00:03:17

en réalité il y a bien un trait ici.

00:03:19

Y'a bien, il y a bien le radar qui

00:03:21

se forme mais la valeur elle est

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tellement faible par rapport au

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nombre de minutes jouées que les enfin

00:03:27

l'échelle est tellement différente

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que du coup on ne la voit même pas

00:03:31

et si je zoome à fond dessus,

00:03:33

je peux encore peut être zoom encore un peu.

00:03:35

Voilà,

00:03:35

on commence à voir qu'il y a un petit

00:03:38

quelque chose là sur les côtés mais

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en tous les cas c'est pas utilisable

00:03:41

donc pour ça j'ai préparé un autre

00:03:44

tableau qui va ce qu'on appelle

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en fait normaliser les valeurs.

00:03:47

L'idée c'est que on va tout mettre

00:03:49

ce qu'on appelle en base.

00:03:50

Un, c'est à dire que là,

00:03:52

sur chacune des valeurs,

00:03:53

je vais prendre la valeur en question

00:03:55

et d'aller le diviser par le maximum.

00:03:57

Qui a été rencontré dans la colonne

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qui est ici et donc à partir de là bas,

00:04:02

la valeur la plus haute va du coup

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avoir un et du coup les valeurs

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qui sont en dessous vont avoir une

00:04:08

valeur entre 0 et un et ça du coup je

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le répète sur chacune des colonnes

00:04:12

et ce qui fait que Eh bien je vais

00:04:15

me retrouver avec uniquement des

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valeurs qui vont être entre 0 et un

00:04:19

donc je supprime en fait.

00:04:20

Le problème que j'avais pu

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rencontrer et quand on applique.

00:04:24

Ça donc là, typiquement ce graphique là.

00:04:26

Donc on j'ai refait exactement la

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même manière sur 2 joueurs et bien

00:04:30

là maintenant ça devient beaucoup

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plus facilement comparable avec

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du coup des des échelles qui se

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respecte les unes les autres et

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donc là potentiellement je peux les

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rajouter un joueur je peux aller.

00:04:41

Voilà enlever ce jour-là descendre

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un peu plus bas donc évidemment faut

00:04:45

aller au maximum je pense à 3 éléments

00:04:48

sur le graphique 2 c'est déjà assez

00:04:50

compliqué à lire mais voilà de pouvoir

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tout de suite comparer les données de.

00:04:54

Mais différents footballeur,

00:04:55

vous voyez ?

00:04:56

Et à la volée, là,

00:04:57

je peux aller les modifier assez facilement,

00:04:59

donc ça c'est une étape importante.

00:05:01

Si vous êtes amené à utiliser des radars,

00:05:03

d'aller ce que je vous disais,

00:05:04

du coup,

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normaliser les données et vous avez vu que

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du coup la formule est pas très compliqué.

00:05:09

De façon vous allez garder les fichiers,

00:05:10

donc garder le dans un coin si vous

00:05:12

pensez qu'un jour vous aurez besoin de

00:05:14

faire un radar pour vous souvenir de

00:05:16

la manipulation qui doit être réalisée

00:05:18

pour normaliser les différentes valeurs.

00:00:02

кто играет или играл

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футбол обычно на консоли или даже

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когда смотришь футбольные матчи,

00:00:10

Вы можете иметь этот тип

00:00:12

представительство там и часто,

00:00:13

его следует сравнивать с

00:00:15

или несколько игроков,

00:00:16

по отношению друг к другу.

00:00:18

Так что собственно форма этого

00:00:20

элемент — это то, что еще называют внезапно

00:00:22

звезда каждая ветвь, которая у вас есть

00:00:24

здесь будет представлена характеристика.

00:00:26

Поэтому, если мы останемся на футболе, мы сможем

00:00:29

обладают способностью дриблинга.

00:00:31

Умение забивать голевые передачи,

00:00:33

и так далее, и так далее,

00:00:34

и, следовательно, в одном визуальном элементе.

00:00:36

У нас будет много функций

00:00:38

различные и в зависимости от

00:00:39

статистика игрока,

00:00:40

у нас будет шаблон, который будет нарисован

00:00:43

здесь и который будет соответствовать вдруг своему,

00:00:46

к его, это его отпечаток по отношению к

00:00:48

характеристики, которые могут быть исправлены,

00:00:49

так поймите, что бах там

00:00:52

доминантой таких игроков и является

00:00:54

скорее по этим элементам есть против другого

00:00:57

день, то есть скорее на этих элементах нет.

00:00:59

Таким образом, мы можем использовать типично

00:01:01

эффективно для сил

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и слабые стороны спортсмена,

00:01:04

мы также можем иметь по нотации,

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для рейтингов по сервисам

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компания,

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компания захочет иметь возможность

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Сравните эти различные службы в

00:01:11

стоимостные условия с точки зрения

00:01:13

возврат инвестиций с точки зрения

00:01:15

углеродный след и так далее, и так далее.

00:01:17

И так потенциально,

00:01:18

иметь

00:01:19

он сможет его отобразить

00:01:20

на этом типе,

00:01:22

знать, что это может

00:01:23

потенциально быть немного тревожным

00:01:25

для людей, чтобы использовать его, потому что

00:01:27

что вы найдете себя

00:01:29

со 150 различными шкалами.

00:01:30

Для каждого из филиалов,

00:01:31

поэтому здесь мы поговорим о ряде целей,

00:01:34

там будет много,

00:01:36

например, сыгранные минуты,

00:01:37

так что это больше не вообще

00:01:39

одинаковая шкала ценностей и, следовательно,

00:01:42

потенциально это может быть немного

00:01:44

тревожно читать и, в конечном счете, это

00:01:46

что нужно помнить, так это то, что

00:01:47

поэтому важно то, что

00:01:49

схема, которую он будет представлять

00:01:51

и сравнение со схемой

00:01:53

другого игрока.

00:01:54

Так что за этим мы всегда будем идти

00:01:56

в нашем файле «да» тот самый.

00:01:58

Итак, вы переходите на вкладку здесь радаров.

00:02:00

И мы вдруг найдем с

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данные, которые я извлек на этом сайте,

00:02:05

так что вы можете продолжать

00:02:06

проконсультируйтесь по целому ряду прав.

00:02:08

Ставлю 10 10 пьес,

00:02:10

Да, это 10 игроков есть

00:02:11

немного особенностей

00:02:12

по атакующим аспектам, так что

00:02:14

количество минут, которые они сыграли

00:02:16

за данный период,

00:02:17

количество забитых мячей,

00:02:19

количество передач,

00:02:20

количество бросков за игру и

00:02:22

количество дрибллингов за игру и

00:02:24

мы в конечном итоге будем

00:02:26

эти различные значения есть и

00:02:28

беспокойство, которое мы будем иметь с этим,

00:02:30

это то, что если я подаю заявку.

00:02:31

Непосредственно мой радар.

00:02:33

На этих значениях, например,

00:02:36

Я буду сравнивать килиан мбаппе

00:02:38

и Николя

00:02:39

Дедушка. Лилль, наверное, так говорят

00:02:41

Типа того. Я не очень футбол, мы собираемся

00:02:45

так что идите и добавьте наш радар. Здесь.

00:02:49

И что у нас будет в качестве проблемы?

00:02:52

Там мы понимаем, что это не работает

00:02:54

очень хорошо наш график. Зачем?

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Потому что мы собираемся выйти только с одним

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здесь, который будет соответствовать номеру

00:03:00

сыгранных минут и остальных.

00:03:01

В результате у нас сложилось впечатление, что они

00:03:03

не принимаются во внимание.

00:03:05

Так что на самом деле это пака

00:03:06

не учитывается,

00:03:07

это то, что внезапно это был масштаб там

00:03:09

количество сыгранных минут,

00:03:11

это станет масштабом также для

00:03:13

другие значения, поэтому обычно мы идем

00:03:15

Сравните 2344 минуты с 33 голами, чтобы

00:03:17

на самом деле здесь есть черта.

00:03:19

Есть хорошее, есть радар, который

00:03:21

образуется, но значение оно есть

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настолько низкий по сравнению с

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количество сыгранных минут, чем наконец

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масштаб настолько разный

00:03:28

что вдруг мы даже не видим его

00:03:31

и если я увеличу его основательно,

00:03:33

Я все еще могу увеличить, возможно, немного больше.

00:03:35

Здорово

00:03:35

мы начинаем видеть, что есть маленький

00:03:38

что-то там по бокам, но

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в любом случае он не пригоден для использования

00:03:41

так что для этого я приготовил еще один

00:03:44

таблица, которая идет то, что называется

00:03:45

фактически нормализуйте значения.

00:03:47

Идея в том, что мы поставим все

00:03:49

то, что называется в базе.

00:03:50

Во-в-раз, то есть там,

00:03:52

по каждому из значений,

00:03:53

Я возьму значение, о которое идет речь

00:03:55

и пойти и разделить его по максимуму.

00:03:57

Кого встретили в колонне

00:03:59

кто здесь и, следовательно, оттуда,

00:04:02

наибольшее значение идет с момента

00:04:04

имеют одно и вдруг значения

00:04:06

которые ниже будут иметь

00:04:08

значение между 0 и единицей и что поэтому I

00:04:11

повторяет его в каждом из столбцов

00:04:12

и что делает это Ну, я собираюсь

00:04:15

в конечном итоге только

00:04:16

Значения, которые будут находиться в диапазоне от 0 до a

00:04:19

так что я фактически удаляю.

00:04:20

Проблема, с которой я мог бы иметь дело

00:04:22

встретиться и когда подать заявку.

00:04:24

Так что, как правило, такого графика нет.

00:04:26

Таким образом, мы переделали в точности

00:04:28

одинаково на 2 игроках и хорошо

00:04:30

там теперь становится много

00:04:32

легче сопоставить с

00:04:34

в результате лестниц, которые

00:04:36

уважает друг друга и

00:04:38

так что там потенциально я могу

00:04:39

добавить игрока, на которого я могу пойти.

00:04:41

Это удаление в тот день вниз

00:04:43

немного ниже, поэтому, очевидно, вы должны

00:04:45

перейти к максимуму Я думаю о 3 элементах

00:04:48

на графике 2 этого уже достаточно

00:04:50

сложно читать, но здесь сила

00:04:52

сразу сравните данные.

00:04:54

Но разные футболисты,

00:04:55

Видишь?

00:04:56

И на лету, там,

00:04:57

Я могу пойти и изменить их довольно легко,

00:04:59

так что это важный шаг.

00:05:01

Если вам нужно использовать радары,

00:05:03

идти то, что я сказал тебе,

00:05:04

Следовательно

00:05:05

нормализуйте данные, и вы увидели, что

00:05:07

так что формула не очень сложная.

00:05:09

Таким образом, вы будете хранить файлы,

00:05:10

так что держите его в углу, если вы

00:05:12

думайте, что однажды вам понадобится

00:05:14

сделать радар для запоминания

00:05:16

манипуляции, которые необходимо пробыть

00:05:18

для нормализации различных значений.

00:00:02

who plays 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 to a

00:00:15

or several players,

00:00:16

in relation to each other.

00:00:18

So actually the form of this

00:00:20

element is what is also called suddenly

00:00:22

star every branch you have

00:00:24

here will represent a characteristic.

00:00:26

So if we stay on football we could

00:00:29

have the ability to dribble the.

00:00:31

The ability to score assists,

00:00:33

et cetera, et cetera,

00:00:34

and therefore in a single visual.

00:00:36

We're going to have a lot of features

00:00:38

different and depending on the

00:00:39

player statistics,

00:00:40

we will have a pattern that will be drawn

00:00:43

here and which will correspond suddenly to his,

00:00:46

to his, this is his imprint in relation to

00:00:48

the characteristics that could be fixed,

00:00:49

so realize that bah there

00:00:52

dominant of such players and it is

00:00:54

rather on these elements there vs another

00:00:57

day that is rather on these elements there.

00:00:59

So there we can use typically

00:01:01

effectively for the forces

00:01:02

and weaknesses of an athlete,

00:01:04

we can also have by notation,

00:01:06

for ratings by service

00:01:07

a company,

00:01:08

a company will want to be able to

00:01:10

compare these 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

it will be able to display it

00:01:20

on this type,

00:01:22

know that it can

00:01:23

potentially be a bit disturbing

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 many,

00:01:36

e.g. minutes played,

00:01:37

so it's no longer at all the

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 therefore

00:01:49

the scheme that it will represent

00:01:51

and comparison versus a scheme

00:01:53

of another player.

00:01:54

So for that we will always go

00:01:56

in our yes file that one.

00:01:58

So you go to the tab here of the radars.

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 range of rights.

00:02:08

I put 10 10 play,

00:02:10

yeah that's it 10 players have

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 will end up with

00:02:26

these different values there and

00:02:28

the concern 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 will compare kylian mbappé

00:02:38

and Nicolas

00:02:39

Grandpa. Lille, I guess they say it

00:02:41

Like this. I'm not very football, we're going to

00:02:45

so go and add our radar. Here.

00:02:49

And what are we going to have as a concern?

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 go out with just one

00:02:58

bar here that will match the number

00:03:00

of minutes played and the 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 actually it's paca are

00:03:06

not taken into account,

00:03:07

it's that suddenly it was scale there

00:03:09

there of the number of minutes played,

00:03:11

it will become the scale also for the

00:03:13

other values so typically we go

00:03:15

compare 2344 minutes to 33 goals so

00:03:17

in reality there is a trait here.

00:03:19

There is good, there is the radar that

00:03:21

is formed but the value it is

00:03:23

so low compared to the

00:03:25

number of minutes played than the finally

00:03:27

the scale is so different

00:03:28

that suddenly we don't even see it

00:03:31

and if I zoom in on it thoroughly,

00:03:33

I can still maybe zoom a little more.

00:03:35

There you go

00:03:35

we are starting 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

00:03:44

table that goes what is called

00:03:45

in fact normalize the values.

00:03:47

The idea is that we will put everything

00:03:49

what is called in base.

00:03:50

One, that is to say that there,

00:03:52

on each of the values,

00:03:53

I will take the value in question

00:03:55

and to go and divide it by the maximum.

00:03:57

Who was met in the column

00:03:59

who is here and therefore from there,

00:04:02

the highest value goes from the moment

00:04:04

have one and suddenly the values

00:04:06

that are below are going to have a

00:04:08

value between 0 and one and that so I

00:04:11

repeats it on each of the columns

00:04:12

and what makes that Well I'm going to

00:04:15

end up with only

00:04:16

values that will be between 0 and a

00:04:19

so I actually delete.

00:04:20

The problem I could have had

00:04:22

meet and when apply.

00:04:24

So that, typically this graph there.

00:04:26

So we redid exactly the

00:04:28

same way on 2 players and good

00:04:30

there now it becomes a lot

00:04:32

more easily comparable with

00:04:34

as a result of the ladders that

00:04:36

respects one another and

00:04:38

so there potentially I can

00:04:39

add a player I can go.

00:04:41

That's remove that day down

00:04:43

a little lower so obviously you have to

00:04:45

go to the maximum I think of 3 elements

00:04:48

on Chart 2 it's already enough

00:04:50

complicated to read but here is power

00:04:52

immediately compare the data of.

00:04:54

But different footballers,

00:04:55

You see?

00:04:56

And on the fly, there,

00:04:57

I can go and modify 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 told you,

00:05:04

Consequently

00:05:05

normalize the data and you have seen that

00:05:07

so the formula is not very complicated.

00:05:09

In such a way 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.

00:00:02

que juega o ha jugado

00:00:05

fútbol típicamente en consola o incluso

00:00:08

cuando ves partidos de fútbol,

00:00:10

puede tener este tipo de

00:00:12

representación allí y a menudo,

00:00:13

es para comparar con un

00:00:15

o varios jugadores,

00:00:16

en relación unos con otros.

00:00:18

Así que en realidad la forma de esto

00:00:20

elemento es lo que también se llama de repente

00:00:22

estrella cada rama que tienes

00:00:24

aquí representará una característica.

00:00:26

Así que si nos quedamos en el fútbol podríamos

00:00:29

tienen la capacidad de driblar el.

00:00:31

La capacidad de anotar asistencias,

00:00:33

etcétera, etcétera,

00:00:34

y por lo tanto en un solo visual.

00:00:36

Vamos a tener muchas características

00:00:38

diferente y dependiendo de la

00:00:39

estadísticas de los jugadores,

00:00:40

tendremos un patrón que se dibujará

00:00:43

aquí y que corresponderá de repente a la suya,

00:00:46

a la suya, esta es su impronta en relación a

00:00:48

las características que podrían fijarse,

00:00:49

así que date cuenta de que bah allí

00:00:52

dominante de tales jugadores y es

00:00:54

más bien sobre estos elementos hay vs otro

00:00:57

día que es más bien sobre estos elementos allí.

00:00:59

Así que ahí podemos usar típicamente

00:01:01

eficazmente para las fuerzas

00:01:02

y debilidades de un atleta,

00:01:04

también podemos tener por notación,

00:01:06

para las calificaciones por servicio

00:01:07

una empresa,

00:01:08

una empresa querrá ser capaz de

00:01:10

compare estos diferentes servicios en

00:01:11

términos de costos 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

podrá mostrarlo

00:01:20

en este tipo,

00:01:22

saber que puede

00:01:23

potencialmente ser un poco perturbador

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

ahí serán los muchos,

00:01:36

por ejemplo, minutos jugados,

00:01:37

así que ya no es en absoluto el

00:01:39

misma escala de valores y, por lo tanto,

00:01:42

potencialmente puede ser un poco

00:01:44

inquietante 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, por lo tanto,

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 siempre vamos a ir

00:01:56

en nuestro archivo sí ese.

00:01:58

Así que vas a la pestaña aquí de los radares.

00:02:00

Y lo encontraremos de repente con

00:02:03

datos que extraje en este sitio,

00:02:05

para que puedas seguir adelante

00:02:06

consultar para una gama de derechos.

00:02:08

Puse 10 10 jugadas,

00:02:10

Sí, eso es todo lo que tienen 10 jugadores

00:02:11

un poco de las características

00:02:12

en el aspecto atacante 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 anotados,

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 allí y

00:02:28

la preocupación 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, por ejemplo,

00:02:36

Voy a comparar kylian mbappé

00:02:38

y Nicolás

00:02:39

Abuelo. Lille, supongo que lo dicen

00:02:41

Así. No soy muy futbolístico, vamos a

00:02:45

así que ve y añade nuestro radar. Aquí.

00:02:49

¿Y qué vamos a tener como preocupación?

00:02:52

Allí, nos damos cuenta de que no funciona.

00:02:54

muy bien nuestra gráfica. ¿Para qué?

00:02:56

Porque vamos a salir con uno solo

00:02:58

barra aquí que coincidirá con el número

00:03:00

de minutos jugados y los demás.

00:03:01

Como resultado, tenemos la impresión de que

00:03:03

no se tienen en cuenta.

00:03:05

Así que en realidad es paca son

00:03:06

no se tiene en cuenta,

00:03:07

es que de repente fue escala allí

00:03:09

allí del número de minutos jugados,

00:03:11

se convertirá en la escala también para el

00:03:13

otros valores tan típicamente vamos

00:03:15

comparar 2344 minutos con 33 goles así que

00:03:17

en realidad hay un rasgo aquí.

00:03:19

Hay bien, está 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 que el final

00:03:27

la escala es muy diferente

00:03:28

que de repente ni siquiera lo vemos

00:03:31

y si lo acerqué a fondo,

00:03:33

Todavía puedo hacer zoom un poco más.

00:03:35

Aquí tienes

00:03:35

estamos empezando a ver que hay un pequeño

00:03:38

algo hay a 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.

00:03:50

Uno, es decir, que allí,

00:03:52

en cada uno de los valores,

00:03:53

Tomaré el valor en cuestión

00:03:55

e ir y dividirlo por el máximo.

00:03:57

A quién se conoció en la columna

00:03:59

quién está aquí y, por lo tanto, desde allí,

00:04:02

el valor más alto va desde el momento

00:04:04

tener uno y de repente los valores

00:04:06

que están a continuación van a tener un

00:04:08

valor entre 0 y uno y que así que

00:04:11

lo repite en cada una de las columnas

00:04:12

y lo que hace que Bueno voy a

00:04:15

terminar con solo

00:04:16

valores que estarán entre 0 y a

00:04:19

así que en realidad borro.

00:04:20

El problema que podría haber tenido

00:04:22

cumplir y cuando aplicar.

00:04:24

Así que, típicamente este gráfico allí.

00:04:26

Así que rehicimos exactamente el

00:04:28

de la misma manera en 2 jugadores y bueno

00:04:30

ahí ahora se convierte en mucho

00:04:32

más fácilmente comparable con

00:04:34

como resultado de las escaleras que

00:04:36

se respeta mutuamente y

00:04:38

así que potencialmente puedo

00:04:39

añadir un jugador al que pueda ir.

00:04:41

Eso es quitar ese día hacia abajo

00:04:43

un poco más bajo, así que obviamente tienes que

00:04:45

ir al máximo se me ocurre de 3 elementos

00:04:48

en el gráfico 2 ya es suficiente

00:04:50

complicado de leer pero aquí está el poder

00:04:52

comparar inmediatamente los datos de.

00:04:54

Pero diferentes futbolistas,

00:04:55

¿Lo ves?

00:04:56

Y sobre la marcha, allí,

00:04:57

Puedo ir y modificarlos con bastante facilidad,

00:04:59

así que ese es un paso importante.

00:05:01

Si tiene que usar radares,

00:05:03

para ir a lo que te dije,

00:05:04

Por consiguiente

00:05:05

normaliza los datos y has visto que

00:05:07

por lo que la fórmula no es muy complicada.

00:05:09

De tal manera que conservará los archivos,

00:05:10

así que guárdalo en una esquina si

00:05:12

piensa que algún día necesitarás

00:05:14

hacer un radar para recordar

00:05:16

la manipulación que debe llevarse a cabo

00:05:18

para normalizar los diferentes valores.

00:00:02

die spielen oder gespielt haben

00:00:05

Fußball typischerweise auf der Konsole oder sogar

00:00:08

wenn Sie Fußballspiele sehen,

00:00:10

Sie können diese Art von

00:00:12

Vertretung dort und oft,

00:00:13

es ist zu vergleichen mit einem

00:00:15

oder mehrere Spieler,

00:00:16

in Beziehung zueinander.

00:00:18

Also eigentlich die Form davon

00:00:20

Element ist das, was auch plötzlich genannt wird

00:00:22

Verknen Sie jeden Zweig, den Sie haben

00:00:24

hier wird ein Merkmal dargestellt.

00:00:26

Wenn wir also beim Fußball bleiben, könnten wir

00:00:29

haben die Fähigkeit, die zu dribbeln.

00:00:31

Die Fähigkeit, Assists zu erzielen,

00:00:33

et cetera, et cetera,

00:00:34

und damit in einem einzigen Bild.

00:00:36

Wir werden viele Funktionen haben

00:00:38

unterschiedlich und abhängig von der

00:00:39

Spielerstatistiken,

00:00:40

Wir werden ein Muster haben, das gezeichnet wird

00:00:43

hier und die plötzlich seinem entsprechen wird,

00:00:46

zu ihm, das ist seine Prägung in Bezug auf

00:00:48

die Merkmale, die behoben werden könnten,

00:00:49

also erkenne, dass bah dort

00:00:52

dominant von solchen Akteuren und es ist

00:00:54

eher auf diese Elemente dort vs. andere

00:00:57

Tag, der eher auf diese Elemente dort ist.

00:00:59

So können wir dort typischerweise

00:01:01

effektiv für die Kräfte

00:01:02

und Schwächen eines Athleten,

00:01:04

wir können auch durch Notation haben,

00:01:06

für Bewertungen nach Service

00:01:07

ein Unternehmen,

00:01:08

ein Unternehmen wird in der Lage sein wollen,

00:01:10

Vergleichen Sie diese verschiedenen Dienste in

00:01:11

Kostenbedingungen in Bezug auf

00:01:13

Return on Investment in Bezug auf

00:01:15

Carbon Footprint, et cetera, et cetera.

00:01:17

Und so potentiell,

00:01:18

haben

00:01:19

es wird in der Lage sein, es anzuzeigen

00:01:20

auf diesem Typ,

00:01:22

wissen, dass es

00:01:23

möglicherweise etwas störend sein

00:01:25

für Menschen, um es zu benutzen, weil

00:01:27

dass Sie sich selbst finden werden

00:01:29

mit 150 verschiedenen Skalen.

00:01:30

Für jede der Filialen,

00:01:31

hier werden wir also über eine Reihe von Zielen sprechen,

00:01:34

da werden es die vielen sein,

00:01:36

z.B. gespielte Minuten,

00:01:37

es ist also überhaupt nicht mehr die

00:01:39

gleiche Werteskala und damit

00:01:42

möglicherweise kann es ein bisschen sein

00:01:44

störend zu lesen und letztlich dies

00:01:46

Was man sich merken muss, ist, dass

00:01:47

worauf es ankommt, ist eher deshalb

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 immer gehen

00:01:56

in unserer Ja-Datei diese.

00:01:58

Sie gehen also auf den Tab hier der Radargeräte.

00:02:00

Und wir werden plötzlich mit

00:02:03

Daten, die ich auf dieser Website extrahiert habe,

00:02:05

damit Sie weitermachen können

00:02:06

konsultieren Sie für eine Reihe von Rechten.

00:02:08

Ich setze 10 10 spielen,

00:02:10

Ja, das ist es 10 Spieler haben

00:02:11

ein wenig von den Funktionen

00:02:12

auf den angreifenden Aspekt so die

00:02:14

Anzahl der Minuten, die sie spielten

00:02:16

über den angegebenen Zeitraum,

00:02:17

die Anzahl der erzielten Tore,

00:02:19

die Anzahl der Assists,

00:02:20

die Anzahl der Schüsse pro Spiel und die

00:02:22

Anzahl der Dribblings pro Spiel und

00:02:24

wir werden am Ende mit

00:02:26

diese unterschiedlichen Werte dort und

00:02:28

die Sorge, die wir damit haben werden,

00:02:30

es ist das, wenn ich mich bewerbe.

00:02:31

Direkt mein Radar.

00:02:33

Auf diesen Werten, so z.B.

00:02:36

Ich werde kylian mbappé vergleichen

00:02:38

und Nicolas

00:02:39

Opa. Lille, ich denke, sie sagen es

00:02:41

So. Ich bin nicht sehr Fußball, wir werden

00:02:45

also geh und füge unser Radar hinzu. Hier.

00:02:49

Und was werden wir als Anliegen haben?

00:02:52

Dort stellen wir fest, dass es nicht funktioniert

00:02:54

sehr gut unsere Grafik. Wozu?

00:02:56

Weil wir mit nur einem ausgehen werden

00:02:58

Balken hier, die mit der Zahl übereinstimmen

00:03:00

der gespielten Minuten und der anderen.

00:03:01

Infolgedessen haben wir den Eindruck, dass sie

00:03:03

werden nicht berücksichtigt.

00:03:05

Also eigentlich ist es Paca sind

00:03:06

nicht berücksichtigt,

00:03:07

es ist, dass es plötzlich dort Maßstab war

00:03:09

dort die Anzahl der gespielten Minuten,

00:03:11

es wird die Skala auch für die

00:03:13

andere Werte, so dass wir normalerweise gehen

00:03:15

Vergleichen Sie 2344 Minuten mit 33 Toren, also

00:03:17

in Wirklichkeit gibt es hier eine Eigenschaft.

00:03:19

Es gibt Gutes, es gibt das Radar, das

00:03:21

gebildet wird, aber der Wert, den es ist

00:03:23

so niedrig im Vergleich zum

00:03:25

Anzahl der gespielten Minuten als die letzten

00:03:27

die Skala ist so unterschiedlich

00:03:28

dass wir es plötzlich nicht einmal sehen

00:03:31

und wenn ich es gründlich heranzoome,

00:03:33

Ich kann vielleicht noch ein wenig mehr zoomen.

00:03:35

Bitte schön

00:03:35

Wir fangen an zu sehen, dass es eine kleine

00:03:38

etwas da an den Seiten aber

00:03:39

in jedem Fall ist es nicht verwendbar

00:03:41

also habe ich dafür eine andere vorbereitet

00:03:44

Tabelle, die das geht, was genannt wird

00:03:45

normalisieren Sie die Werte tatsächlich.

00:03:47

Die Idee ist, dass wir alles setzen werden

00:03:49

was in der Basis genannt wird.

00:03:50

Erstens, das heißt, dass dort,

00:03:52

auf jeden der Werte,

00:03:53

Ich nehme den fraglichen Wert

00:03:55

und zu gehen und es durch das Maximum zu teilen.

00:03:57

Wer wurde in der Kolumne getroffen

00:03:59

wer hier ist und daher von dort,

00:04:02

der höchste Wert geht vom Moment an

00:04:04

haben einen und plötzlich die Werte

00:04:06

die unten sind, werden eine

00:04:08

Wert zwischen 0 und eins und das so I

00:04:11

wiederholt es in jeder der Spalten

00:04:12

und was macht das Gut, ich werde

00:04:15

Am Ende haben Sie nur

00:04:16

Werte, die zwischen 0 und einem

00:04:19

also lösche ich tatsächlich.

00:04:20

Das Problem, das ich hätte haben können

00:04:22

treffen und bei Der Bewerbung.

00:04:24

Also das, typischerweise diese Grafik dort.

00:04:26

Also haben wir genau die

00:04:28

auf 2 Spielern gleich und gut

00:04:30

dort wird es jetzt viel

00:04:32

leichter vergleichbar mit

00:04:34

als Ergebnis der Leitern, die

00:04:36

respektiert einander und

00:04:38

also kann ich potentiell

00:04:39

Füge einen Spieler hinzu, den ich gehen kann.

00:04:41

Das ist, diesen Tag zu entfernen

00:04:43

ein wenig niedriger, also müssen Sie offensichtlich

00:04:45

gehen Sie zum Maximum Ich denke an 3 Elemente

00:04:48

auf Chart 2 reicht es schon

00:04:50

kompliziert zu lesen, aber hier ist Macht

00:04:52

vergleichen Sie sofort die Daten von.

00:04:54

Aber andere Fußballer,

00:04:55

Siehst du?

00:04:56

Und im Handumdrehen, dort,

00:04:57

Ich kann sie ganz einfach modifizieren,

00:04:59

Das ist also ein wichtiger Schritt.

00:05:01

Wenn Sie Radargeräte verwenden müssen,

00:05:03

um zu gehen, was ich dir gesagt habe,

00:05:04

Infolgedessen

00:05:05

Normalisieren Sie die Daten und Sie haben gesehen, dass

00:05:07

die Formel ist also nicht sehr kompliziert.

00:05:09

Auf diese Weise behalten Sie die Dateien,

00:05:10

also halten Sie es in einer Ecke, wenn Sie

00:05:12

denke, dass du eines Tages brauchen wirst

00:05:14

Machen Sie ein Radar, um sich zu erinnern

00:05:16

die Manipulation, die durchgeführt werden muss

00:05:18

, um die verschiedenen Werte zu normalisieren.

00:00:02

que joga ou jogou

00:00:05

futebol tipicamente no console ou mesmo

00:00:08

quando você assiste partidas de futebol,

00:00:10

você pode ter esse tipo de

00:00:12

representação lá e muitas vezes,

00:00:13

é comparar com um

00:00:15

ou vários jogadores,

00:00:16

em relação um ao outro.

00:00:18

Então, na verdade, a forma deste

00:00:20

elemento é o que também é chamado de repente

00:00:22

estrela cada ramo que você tem

00:00:24

aqui representará uma característica.

00:00:26

Então, se ficarmos no futebol, poderíamos

00:00:29

tem a capacidade de driblar o.

00:00:31

A capacidade de marcar assistências,

00:00:33

et cetera, etc.

00:00:34

e, portanto, em um único visual.

00:00:36

Nós vamos ter um monte de recursos

00:00:38

diferente e dependendo do

00:00:39

estatísticas de jogadores,

00:00:40

teremos um padrão que será desenhado

00:00:43

aqui e que vai corresponder de repente ao seu,

00:00:46

para o seu, esta é a sua marca em relação a

00:00:48

as características que poderiam ser corrigidas,

00:00:49

então perceba que bah lá

00:00:52

dominante de tais jogadores e é

00:00:54

em vez sobre esses elementos lá contra outro

00:00:57

dia que é sim sobre esses elementos lá.

00:00:59

Então lá podemos usar tipicamente

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 por serviço

00:01:07

uma empresa,

00:01:08

uma empresa vai querer ser capaz de

00:01:10

comparar esses diferentes serviços em

00:01:11

termos de custo em termos de

00:01:13

retorno sobre o investimento em termos de

00:01:15

pegada de carbono, etc.

00:01:17

E assim, potencialmente,

00:01:18

ter

00:01:19

ele será capaz de exibi-lo

00:01:20

neste tipo,

00:01:22

sei que ele pode

00:01:23

potencialmente ser um pouco perturbador

00:01:25

para as pessoas usá-lo, porque

00:01:27

que você vai encontrar-se

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 metas,

00:01:34

lá serão muitos,

00:01:36

por exemplo, minutos jogados,

00:01:37

por isso não é mais em tudo o

00:01:39

mesma escala de valores e, portanto,

00:01:42

potencialmente pode ser um pouco

00:01:44

perturbador para ler e, finalmente, este

00:01:46

o que deve ser lembrado é que

00:01:47

o que importa é, portanto,

00:01:49

o esquema que ele vai representar

00:01:51

e comparação versus um esquema

00:01:53

de outro jogador.

00:01:54

Então, para isso, nós sempre iremos

00:01:56

em nosso arquivo sim que um.

00:01:58

Então você vai para a guia aqui dos radares.

00:02:00

E nós vamos encontrar de repente com

00:02:03

dados que eu extraiu neste site,

00:02:05

para que você possa continuar

00:02:06

consulte para uma série de direitos.

00:02:08

Eu coloquei 10 10 jogadas,

00:02:10

sim, é isso que 10 jogadores têm

00:02:11

um pouco das características

00:02:12

sobre o aspecto de ataque para que o

00:02:14

número de minutos que jogaram

00:02:16

ao longo do período dado,

00:02:17

o número de gols marcados,

00:02:19

o número de assistências,

00:02:20

o número de tiros por jogo e o

00:02:22

número de dribles por jogo e

00:02:24

vamos acabar com

00:02:26

esses diferentes valores lá e

00:02:28

a preocupação 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, então, por exemplo,

00:02:36

Vou comparar kylian mbappé

00:02:38

e Nicolas

00:02:39

Vovô. Lille, acho que dizem isso.

00:02:41

Assim. Eu não sou muito futebol, nós vamos

00:02:45

então vá e adicione nosso radar. Aqui.

00:02:49

E o que vamos ter como preocupação?

00:02:52

Lá, percebemos que não funciona

00:02:54

muito bem nosso gráfico. Para quê?

00:02:56

Porque nós vamos sair com apenas um

00:02:58

barra aqui que vai corresponder o número

00:03:00

de minutos jogados e os 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, é paca são

00:03:06

não levado em conta,

00:03:07

é que de repente era escala lá

00:03:09

lá do número de minutos jogados,

00:03:11

ele vai se tornar a escala também para o

00:03:13

outros valores tão tipicamente vamos

00:03:15

comparar 2344 minutos com 33 gols para

00:03:17

na realidade há uma característica aqui.

00:03:19

Há bom, há o radar que

00:03:21

é formado, mas o valor que é

00:03:23

tão baixo em comparação com o

00:03:25

número de minutos jogados do que o finalmente

00:03:27

a escala é tão diferente

00:03:28

que de repente nós nem sequer vê-lo

00:03:31

e se eu ampliar completamente sobre ele,

00:03:33

Ainda posso dar um zoom um pouco mais.

00:03:35

Aí está.

00:03:35

estamos começando a ver que há um pequeno

00:03:38

algo lá nos lados, mas

00:03:39

em qualquer caso, não é utilizável

00:03:41

para isso eu preparei outro

00:03:44

tabela que vai o que é chamado

00:03:45

na verdade, normalizar os valores.

00:03:47

A ideia é que vamos colocar tudo

00:03:49

o que é chamado na base.

00:03:50

Um, isso quer dizer que lá,

00:03:52

em cada um dos valores,

00:03:53

Eu vou levar o valor em questão

00:03:55

e ir e dividi-lo pelo máximo.

00:03:57

Quem foi encontrado na coluna

00:03:59

que está aqui e, portanto, a partir daí,

00:04:02

o maior valor vai a partir do momento

00:04:04

ter um e de repente os valores

00:04:06

que estão abaixo vão ter um

00:04:08

valor entre 0 e um e que assim eu

00:04:11

repete em cada uma das colunas

00:04:12

e o que faz isso Bem, eu vou

00:04:15

acabar com apenas

00:04:16

valores que serão entre 0 e um

00:04:19

então eu realmente apagar.

00:04:20

O problema que eu poderia ter tido

00:04:22

atender e quando se candidatar.

00:04:24

De modo que, tipicamente este gráfico lá.

00:04:26

Então nós refez exatamente o

00:04:28

da mesma forma em 2 jogadores e bom

00:04:30

lá agora se torna muito

00:04:32

mais facilmente comparável com

00:04:34

como resultado das escadas que

00:04:36

respeita uns aos outros e

00:04:38

então, potencialmente, eu posso

00:04:39

adicionar um jogador que eu posso ir.

00:04:41

Isso é remover aquele dia para baixo

00:04:43

um pouco mais baixo, então, obviamente, você tem que

00:04:45

ir ao máximo eu penso em 3 elementos

00:04:48

no Quadro 2 já é suficiente

00:04:50

complicado de ler, mas aqui é o poder

00:04:52

compare imediatamente os dados de.

00:04:54

Mas diferentes jogadores de futebol,

00:04:55

Está vendo?

00:04:56

E na mosca, lá,

00:04:57

Eu posso ir e modificá-los facilmente,

00:04:59

então esse é um passo importante.

00:05:01

Se você tem que usar radares,

00:05:03

para ir o que eu lhe disse,

00:05:04

Consequentemente

00:05:05

normalizar os dados e você viu que

00:05:07

então a fórmula não é muito complicada.

00:05:09

De tal forma você vai manter os arquivos,

00:05:10

então mantê-lo em um canto, se você

00:05:12

acho que um dia você vai precisar

00:05:14

fazer um radar para lembrar

00:05:16

a manipulação que deve ser realizada

00:05:18

para normalizar os diferentes valores.

00:00:02

die speelt of heeft gespeeld

00:00:05

voetbal meestal op console of zelfs

00:00:08

als je naar voetbalwedstrijden kijkt,

00:00:10

je kunt dit soort

00:00:12

vertegenwoordiging daar en vaak,

00:00:13

het is te vergelijken met een

00:00:15

of meerdere spelers,

00:00:16

in relatie tot elkaar.

00:00:18

Dus eigenlijk de vorm hiervan

00:00:20

element is wat ook wel ineens wordt genoemd

00:00:22

ster elke tak die je hebt

00:00:24

hier zal een kenmerk vertegenwoordigen.

00:00:26

Dus als we op voetbal blijven, kunnen we

00:00:29

hebben het vermogen om de te dribbelen.

00:00:31

Het vermogen om assists te scoren,

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 afhankelijk van de

00:00:39

spelersstatistieken,

00:00:40

we zullen een patroon hebben dat zal worden getekend

00:00:43

hier en die plotseling zal overeenkomen met de zijne,

00:00:46

voor hem is dit zijn afdruk in relatie tot

00:00:48

de kenmerken die kunnen worden vastgesteld;

00:00:49

dus realiseer je dat bah daar

00:00:52

dominant van dergelijke spelers en het is

00:00:54

eerder op deze elementen daar versus een andere

00:00:57

dag die eerder op deze elementen daar is.

00:00:59

Dus daar kunnen we typisch gebruiken

00:01:01

effectief voor de strijdkrachten

00:01:02

en zwakheden van een atleet,

00:01:04

we kunnen ook door notatie hebben,

00:01:06

voor beoordelingen per dienst

00:01:07

een bedrijf,

00:01:08

een bedrijf zal in staat willen zijn om

00:01:10

vergelijk deze verschillende diensten in

00:01:11

kosten in termen van

00:01:13

return on investment 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

het zal in staat zijn om het weer te geven

00:01:20

op dit type,

00:01:22

weten dat het kan

00:01:23

mogelijk 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 takken,

00:01:31

dus hier zullen we het hebben over een aantal doelen,

00:01:34

daar zullen de velen zijn,

00:01:36

b.v. gespeelde minuten,

00:01:37

dus het is helemaal niet meer de

00:01:39

dezelfde waardenschaal 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 moet worden onthouden is dat

00:01:47

waar het om gaat is eerder

00:01:49

de regeling die het zal vertegenwoordigen

00:01:51

en vergelijking met een schema

00:01:53

van een andere speler.

00:01:54

Dus daarvoor zullen we altijd gaan

00:01:56

in ons ja-bestand die.

00:01:58

Dus je gaat naar het tabblad hier van de radars.

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 verder

00:02:06

raadplegen voor een reeks rechten.

00:02:08

Ik zet 10 10 spelen,

00:02:10

ja dat is het 10 spelers hebben

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

gedurende de gegeven periode,

00:02:17

het aantal gescoorde doelpunten,

00:02:19

het aantal assists,

00:02:20

het aantal schoten per spel en de

00:02:22

aantal dribbels per wedstrijd en

00:02:24

we zullen eindigen met

00:02:26

deze verschillende waarden daar en

00:02:28

de zorg die we daarmee gaan hebben,

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 zal kylian mbappé vergelijken

00:02:38

en Nicolas

00:02:39

Opa. Lille, ik denk dat ze het zeggen

00:02:41

Aldus. Ik ben niet erg voetbal, we gaan

00:02:45

dus ga en voeg onze radar toe. Hier.

00:02:49

En wat gaan we als zorg hebben?

00:02:52

Daar realiseren we ons dat het niet werkt

00:02:54

heel goed onze grafiek. Waarvoor?

00:02:56

Want we gaan met één op de 0e dag op de uit

00:02:58

balk hier die overeenkomt met het nummer

00:03:00

van gespeelde minuten en de anderen.

00:03:01

Daardoor hebben we de indruk dat ze

00:03:03

worden niet in aanmerking genomen.

00:03:05

Dus eigenlijk is het paca zijn

00:03:06

niet in aanmerking genomen,

00:03:07

het is dat het daar ineens schaal was

00:03:09

daar van het aantal gespeelde minuten,

00:03:11

het zal de schaal ook worden voor de

00:03:13

andere waarden, dus meestal gaan we

00:03:15

vergelijk 2344 minuten tot 33 doelpunten dus

00:03:17

in werkelijkheid is hier sprake van een eigenschap.

00:03:19

Er is goed, er is de radar die

00:03:21

wordt gevormd, maar de waarde die het is

00:03:23

zo laag in vergelijking met de

00:03:25

aantal gespeelde minuten dan de uiteindelijke

00:03:27

de schaal is zo anders

00:03:28

dat we het ineens niet eens meer zien

00:03:31

en als ik er goed op inzoom,

00:03:33

Ik kan misschien nog wat meer zoomen.

00:03:35

Daar ga je

00:03:35

we beginnen te zien dat er een kleine

00:03:38

iets daar aan de zijkanten maar

00:03:39

het is in ieder geval niet bruikbaar

00:03:41

dus daarvoor heb ik nog een

00:03:44

tabel die gaat wat wordt genoemd

00:03:45

in feite normaliseren de waarden.

00:03:47

Het idee is dat we alles gaan plaatsen

00:03:49

wat in base wordt genoemd.

00:03:50

Eén, dat wil zeggen dat daar,

00:03:52

op elk van de waarden,

00:03:53

Ik neem de waarde in kwestie

00:03:55

en om het te gaan delen door het maximum.

00:03:57

Wie werd ontmoet in de column

00:03:59

die hier is en dus van daar,

00:04:02

de hoogste waarde gaat vanaf het moment

00:04:04

hebben er een en plotseling de waarden

00:04:06

die hieronder zijn gaan een

00:04:08

waarde tussen 0 en één en dat dus ik

00:04:11

herhaalt het op elk van de kolommen

00:04:12

en wat maakt dat Nou ik ga naar

00:04:15

eindigen met alleen

00:04:16

waarden die tussen 0 en een

00:04:19

dus ik verwijder eigenlijk.

00:04:20

Het probleem dat ik had kunnen hebben

00:04:22

ontmoeten en wanneer solliciteren.

00:04:24

Dus dat, typisch deze grafiek daar.

00:04:26

Dus we hebben precies de

00:04:28

op dezelfde manier op 2 spelers en goed

00:04:30

daar wordt het nu veel

00:04:32

gemakkelijker te vergelijken met

00:04:34

als gevolg van de ladders die

00:04:36

respecteert elkaar en

00:04:38

dus daar kan ik potentieel

00:04:39

voeg een speler toe die ik kan gaan.

00:04:41

Dat is die dag naar beneden halen

00:04:43

een beetje lager dus natuurlijk moet je

00:04:45

ga naar het maximum ik denk aan 3 elementen

00:04:48

op Grafiek 2 is het al genoeg

00:04:50

ingewikkeld om te lezen, maar hier is kracht

00:04:52

vergelijk onmiddellijk de gegevens van.

00:04:54

Maar verschillende voetballers,

00:04:55

Zie je?

00:04:56

En on the fly, daar,

00:04:57

Ik kan ze vrij gemakkelijk gaan aanpassen,

00:04:59

dus dat is een belangrijke stap.

00:05:01

Als u radars moet gebruiken,

00:05:03

om te gaan wat Ik je gezegd heb,

00:05:04

Bijgevolg

00:05:05

normaliseer de gegevens en je hebt gezien dat

00:05:07

de formule is dus niet heel ingewikkeld.

00:05:09

Op zo'n manier bewaart u de bestanden,

00:05:10

dus houd het in een hoekje als je

00:05:12

denk dat je op een dag nodig zult hebben

00:05:14

maak een radar om te onthouden

00:05:16

de manipulatie die moet worden uitgevoerd

00:05:18

om de verschillende waarden te normaliseren.

00:00:02

che gioca o ha giocato

00:00:05

calcio in genere su console o anche

00:00:08

quando guardi le partite di calcio,

00:00:10

È possibile avere questo tipo di

00:00:12

rappresentazione lì e spesso,

00:00:13

è da confrontare con un

00:00:15

o più giocatori,

00:00:16

in relazione l'uno con l'altro.

00:00:18

Quindi in realtà la forma di questo

00:00:20

elemento è ciò che viene anche chiamato improvvisamente

00:00:22

stella ogni ramo che hai

00:00:24

qui rappresenterà una caratteristica.

00:00:26

Quindi se rimaniamo sul calcio potremmo

00:00:29

hanno la capacità di dribblare il.

00:00:31

La capacità di segnare assist,

00:00:33

et cetera, et cetera,

00:00:34

e quindi in un'unica visuale.

00:00:36

Avremo molte funzionalità

00:00:38

diverso e a seconda del

00:00:39

statistiche dei giocatori,

00:00:40

avremo uno schema che verrà disegnato

00:00:43

qui e che corrisponderà improvvisamente al suo,

00:00:46

alla sua, questa è la sua impronta in relazione a

00:00:48

le caratteristiche che potrebbero essere fissate,

00:00:49

quindi renditi conto che bah lì

00:00:52

dominante di tali giocatori ed è

00:00:54

piuttosto su questi elementi ce ne sono vs un altro

00:00:57

giorno che è piuttosto su questi elementi lì.

00:00:59

Quindi lì possiamo usare tipicamente

00:01:01

efficacemente per le forze

00:01:02

e debolezze di un atleta,

00:01:04

possiamo anche avere per notazione,

00:01:06

per le valutazioni per servizio

00:01:07

un'azienda,

00:01:08

un'azienda vorrà essere in grado di

00:01:10

confronta questi diversi servizi in

00:01:11

termini di costo in termini di

00:01:13

ritorno sull'investimento in termini di

00:01:15

impronta di carbonio, eccetera, eccetera.

00:01:17

E così potenzialmente,

00:01:18

Avere

00:01:19

sarà in grado di visualizzarlo

00:01:20

su questo tipo,

00:01:22

sapere che può

00:01:23

potenzialmente essere un po 'inquietante

00:01:25

per le persone a usarlo perché

00:01:27

che ti ritroverai

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 saranno i molti,

00:01:36

ad esempio minuti giocati,

00:01:37

quindi non è più affatto il

00:01:39

stessa scala di valori e quindi

00:01:42

potenzialmente può essere un po '

00:01:44

inquietante da leggere e in definitiva questo

00:01:46

ciò che deve essere ricordato è che

00:01:47

ciò che conta è piuttosto quindi

00:01:49

lo schema che rappresenterà

00:01:51

e confronto con uno schema

00:01:53

di un altro giocatore.

00:01:54

Quindi per questo andremo sempre

00:01:56

nel nostro file sì quello.

00:01:58

Quindi vai alla scheda qui dei radar.

00:02:00

E troveremo all'improvviso con

00:02:03

dati che ho estratto su questo sito,

00:02:05

così puoi andare avanti

00:02:06

consultare per una serie di diritti.

00:02:08

Ho messo 10 10 giocare,

00:02:10

Sì, questo è tutto 10 giocatori hanno

00:02:11

un po 'delle caratteristiche

00:02:12

sull'aspetto attaccante quindi il

00:02:14

numero di minuti che hanno giocato

00:02:16

nel periodo specificato,

00:02:17

il numero di gol segnati,

00:02:19

il numero di assist,

00:02:20

il numero di tiri per partita e il

00:02:22

numero di dribbling per partita e

00:02:24

finiremo con

00:02:26

questi diversi valori lì e

00:02:28

la preoccupazione che avremo con questo,

00:02:30

è che se mi candido.

00:02:31

Direttamente il mio radar.

00:02:33

Su questi valori, quindi, ad esempio,

00:02:36

Confronterò kylian mbappé

00:02:38

e Nicolas

00:02:39

Nonno. Lille, immagino che lo dicano

00:02:41

Così. Non sono molto calcistico, lo faremo

00:02:45

quindi vai e aggiungi il nostro radar. Qui.

00:02:49

E cosa avremo come preoccupazione?

00:02:52

Lì, ci rendiamo conto che non funziona

00:02:54

molto bene il nostro grafico. Per quale motivo?

00:02:56

Perché usciremo con uno solo

00:02:58

barra qui che corrisponderà al numero

00:03:00

dei minuti giocati e degli altri.

00:03:01

Di conseguenza, abbiamo l'impressione che

00:03:03

non sono presi in considerazione.

00:03:05

Quindi in realtà è paca sono

00:03:06

non preso in considerazione,

00:03:07

è che all'improvviso è stato scalato lì

00:03:09

lì del numero di minuti giocati,

00:03:11

diventerà la scala anche per il

00:03:13

altri valori, quindi in genere andiamo

00:03:15

confronta 2344 minuti con 33 gol così

00:03:17

in realtà c'è un tratto qui.

00:03:19

C'è del buono, c'è il radar che

00:03:21

è formato ma il valore che è

00:03:23

così basso rispetto al

00:03:25

numero di minuti giocati rispetto al numero di minuti finali

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 a fondo,

00:03:33

Posso ancora forse ingrandire un po 'di più.

00:03:35

Ecco

00:03:35

stiamo iniziando a vedere che c'è un piccolo

00:03:38

qualcosa lì sui lati ma

00:03:39

in ogni caso non è utilizzabile

00:03:41

così per quello ne ho preparato un altro

00:03:44

tabella che va come viene chiamato

00:03:45

normalizzare infatti i valori.

00:03:47

L'idea è che metteremo tutto

00:03:49

ciò che viene chiamato in base.

00:03:50

Uno, vale a dire che lì,

00:03:52

su ciascuno dei valori,

00:03:53

Prenderò il valore in questione

00:03:55

e di andare a dividerlo per il massimo.

00:03:57

Chi è stato incontrato nella colonna

00:03:59

chi è qui e quindi da là,

00:04:02

il valore più alto va dal momento

00:04:04

averne uno e improvvisamente i valori

00:04:06

che sono di seguito avranno un

00:04:08

valore compreso tra 0 e uno e che così i

00:04:11

lo ripete su ciascuna delle colonne

00:04:12

e cosa lo rende Bene sto andando a

00:04:15

finiscono con solo

00:04:16

valori compresi tra 0 e a

00:04:19

quindi in realtà cancello.

00:04:20

Il problema che avrei potuto avere

00:04:22

incontrare e quando applicare.

00:04:24

Quindi, in genere questo grafico lì.

00:04:26

Quindi abbiamo rifatto esattamente il

00:04:28

allo stesso modo su 2 giocatori e buono

00:04:30

lì ora diventa molto

00:04:32

più facilmente confrontabile con

00:04:34

come risultato delle scale che

00:04:36

si rispettino a vicenda e

00:04:38

quindi potenzialmente posso

00:04:39

aggiungi un giocatore che posso andare.

00:04:41

Questo è rimuovere quel giorno giù

00:04:43

un po 'più basso quindi ovviamente devi

00:04:45

andare al massimo penso a 3 elementi

00:04:48

sul grafico 2 è già abbastanza

00:04:50

complicato da leggere ma qui c'è potere

00:04:52

confrontare immediatamente i dati di.

00:04:54

Ma calciatori diversi,

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

per andare a quello che ti ho detto,

00:05:04

Conseguentemente

00:05:05

normalizzare i dati e hai visto che

00:05:07

quindi la formula non è molto complicata.

00:05:09

In tal modo manterrai 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.

00:00:02

الذي يلعب أو لعب

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

تمثيل هناك وغالبا،

00:00:13

هو المقارنة إلى

00:00:15

أو عدة لاعبين،

00:00:16

فيما يتعلق ببعضها البعض.

00:00:18

اذا في الواقع شكل هذا

00:00:20

العنصر هو ما يسمى أيضا فجأة

00:00:22

نجمة كل فرع لديك

00:00:24

هنا سوف تمثل سمة.

00:00:26

لذا إذا بقينا على كرة القدم يمكننا

00:00:29

لديهم القدرة على المراوغة.

00:00:31

القدرة على تسجيل يساعد،

00:00:33

وما إلى ذلك، وما إلى ذلك،

00:00:34

ولذلك في مرئية واحدة.

00:00:36

سيكون لدينا الكثير من الميزات

00:00:38

مختلفة واعتمادا على

00:00:39

إحصاءات لاعب،

00:00:40

سيكون لدينا نمط سيتم رسمه

00:00:43

هنا والتي سوف تتوافق فجأة له،

00:00:46

له، وهذا هو بصمته فيما يتعلق

00:00:48

الخصائص التي يمكن إصلاحها،

00:00:49

حتى ندرك أن باه هناك

00:00:52

المهيمنة من هؤلاء اللاعبين ، وأنه

00:00:54

بدلا من ذلك على هذه العناصر هناك مقابل آخر

00:00:57

اليوم الذي هو بالأحرى على هذه العناصر هناك.

00:00:59

لذلك هناك يمكننا استخدام عادة

00:01:01

بشكل فعال للقوات

00:01:02

ونقاط ضعف رياضي،

00:01:04

يمكننا أيضا أن يكون عن طريق التحين،

00:01:06

للتقييمات حسب الخدمة

00:01:07

شركة،

00:01:08

شركة تريد أن تكون قادرة على

00:01:10

مقارنة هذه الخدمات المختلفة في

00:01:11

شروط التكلفة من حيث

00:01:13

العائد على الاستثمار من حيث

00:01:15

البصمة الكربونية، 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 النوع،

00:01:22

نعلم أنه يمكن

00:01:23

يحتمل أن تكون مزعجة بعض الشيء

00:01:25

للناس لاستخدامه لأنه

00:01:27

أنك ستجد نفسك

00:01:29

مع 150 مقياس مختلف.

00:01:30

لكل فرع من الفروع،

00:01:31

لذا سنتحدث هنا عن عدد من الأهداف،

00:01:34

سيكون هناك العديد

00:01:36

على سبيل المثال دقائق لعبت،

00:01:37

لذلك لم يعد على الإطلاق

00:01:39

نفس مقياس القيم وبالتالي

00:01:42

يحتمل أن يكون قليلا

00:01:44

مزعجة لقراءة وهذا في نهاية المطاف

00:01:46

ما يجب تذكره هو أن

00:01:47

ما يهم هو بالأحرى لذلك

00:01:49

المخطط الذي سيمثله

00:01:51

والمقارنة مقابل مخطط

00:01:53

لاعب آخر.

00:01:54

لذلك سوف نذهب دائما

00:01:56

في ملفنا نعم أن واحدا.

00:01:58

لذا تذهب إلى علامة التبويب هنا من الرادارات.

00:02:00

وسوف نجد فجأة مع

00:02:03

البيانات التي استخرجتها على هذا الموقع،

00:02:05

حتى تتمكن من الاستمرار

00:02:06

التشاور من أجل مجموعة من الحقوق.

00:02:08

وضعت 10 10 لعبة،

00:02:10

ياه هذا كل شيء 10 لاعبين لديهم

00:02:11

قليلا من الميزات

00:02:12

على الجانب الهجومي بحيث

00:02:14

عدد الدقائق التي لعبواها

00:02:16

خلال الفترة المحددة،

00:02:17

عدد الأهداف المسجلة،

00:02:19

عدد المساعدة،

00:02:20

عدد الطلقات في المباراة الواحدة و

00:02:22

عدد من المراوغات في المباراة الواحدة و

00:02:24

سوف ينتهي الأمر مع

00:02:26

هذه القيم المختلفة هناك و

00:02:28

القلق الذي سنحصل عليه مع ذلك

00:02:30

هو أنه إذا تقدمت بطلب.

00:02:31

مباشرة راداري.

00:02:33

على هذه القيم، على سبيل المثال،

00:02:36

سأقارن كيليان مبابي

00:02:38

ونيكولا

00:02:39

جدي. ليل، أعتقد أنهم يقولون ذلك

00:02:41

أحب هذا. أنا لست كرة قدم جدا، نحن ذاهبون إلى

00:02:45

لذا إذهب وأضف رادارنا. هنا.

00:02:49

وما الذي سنقلق عليه؟

00:02:52

هناك، ونحن ندرك أنه لا يعمل

00:02:54

بشكل جيد جدا الرسم البياني لدينا. لأي سبب؟

00:02:56

لأننا سنخرج بواحدة فقط

00:02:58

شريط هنا من شأنها أن تطابق عدد

00:03:00

من دقائق لعبت والآخرين.

00:03:01

ونتيجة لذلك، لدينا انطباع بأنهم

00:03:03

لا تؤخذ في الاعتبار.

00:03:05

لذا في الواقع انها باكا

00:03:06

لا تؤخذ في الاعتبار،

00:03:07

انها فجأة كان مقياس هناك

00:03:09

هناك عدد الدقائق التي لعبت،

00:03:11

وسوف تصبح المقياس أيضا ل

00:03:13

قيم أخرى لذلك عادة نذهب

00:03:15

مقارنة 2344 دقيقة إلى 33 هدفا حتى

00:03:17

في الواقع هناك سمة هنا.

00:03:19

هناك جيد، هناك الرادار الذي

00:03:21

تم تشكيلها ولكن القيمة هي

00:03:23

منخفضة جدا بالمقارنة مع

00:03:25

عدد الدقائق التي لعبت من أخيرا

00:03:27

المقياس مختلف جدا

00:03:28

فجأة لا نراه

00:03:31

وإذا قمت بتكبيرها بدقة

00:03:33

ما زال بإمكاني تكبير أكثر من ذلك بقليل.

00:03:35

هناك حيث تذهب

00:03:35

بدأنا نرى أن هناك صغيرة

00:03:38

شيء هناك على الجانبين ولكن

00:03:39

على أي حال فإنه غير قابل للاستخدام

00:03:41

لذلك أنا أعددت آخر

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.

00:03:50

الأول، أي أنه هناك،

00:03:52

على كل من القيم،

00:03:53

سوف آخذ القيمة المعنية

00:03:55

ونذهب ونقسمه على الحد الاقصى

00:03:57

الذي تم لقائه في العمود

00:03:59

من هنا ومن ثم من هناك

00:04:02

أعلى قيمة تذهب من اللحظة

00:04:04

لديك واحد وفجأة القيم

00:04:06

التي هي أدناه ستكون لدينا

00:04:08

قيمة بين 0 و 1 ولذلك

00:04:11

يكرر ذلك على كل من الأعمدة

00:04:12

وما الذي يجعل ذلك جيدا وانا ذاهب الى

00:04:15

في نهاية المطاف مع فقط

00:04:16

القيم التي ستكون بين 0 و a

00:04:19

لذا أنا فعلا حذف.

00:04:20

المشكلة التي كان يمكن أن تواجهني

00:04:22

يجتمع وعند تطبيق.

00:04:24

بحيث، عادة هذا الرسم البياني هناك.

00:04:26

لذلك نحن إعادة بالضبط

00:04:28

بنفس الطريقة على 2 لاعبين وجيدة

00:04:30

هناك الآن يصبح الكثير

00:04:32

أكثر قابلية للمقارنة بسهولة مع

00:04:34

نتيجة للسلالم التي

00:04:36

يحترم بعضهم البعض و

00:04:38

لذلك هناك احتمال أن أتمكن من

00:04:39

إضافة لاعب أستطيع أن أذهب.

00:04:41

هذا هو إزالة ذلك اليوم إلى أسفل

00:04:43

أقل قليلا لذا من الواضح أنه يجب عليك

00:04:45

انتقل إلى الحد الأقصى أعتقد من 3 عناصر

00:04:48

على الرسم البياني 2 انها بالفعل بما فيه الكفاية

00:04:50

معقدة لقراءة ولكن هنا هو السلطة

00:04:52

قارن على الفور البيانات من.

00:04:54

لكن لاعبي كرة قدم مختلفين

00:04:55

أنت ترى؟

00:04:56

وعلى الطاير، هناك،

00:04:57

يمكنني الذهاب وتعديلها بسهولة تامة

00:04:59

لذا هذه خطوة مهمة.

00:05:01

إذا كان لديك لاستخدام الرادارات،

00:05:03

أن أذهب ما أخبرتك به

00:05:04

وب التالي

00:05:05

تطبيع البيانات وكنت قد رأيت أن

00:05:07

لذا فإن الصيغة ليست معقدة جدا.

00:05:09

بهذه الطريقة سوف تحتفظ بالملفات

00:05:10

لذا ابقه في الزاوية اذا

00:05:12

أعتقد أنه في يوم من الأيام سوف تحتاج

00:05:14

جعل الرادار أن نتذكر

00:05:16

التلاعب الذي يجب أن يتم

00:05:18

لتطبيع القيم المختلفة.

00:00:02

kim oynar veya oynamış

00:00:05

futbol genellikle konsolda veya hatta

00:00:08

futbol maçlarını izlerken,

00:00:10

bu tür

00:00:12

orada ve sık sık temsil,

00:00:13

bir

00:00:15

veya birkaç oyuncu,

00:00:16

birbirleri ile ilgili olarak.

00:00:18

Yani aslında bunun şekli.

00:00:20

element aniden de adlandırılır

00:00:22

sahip olduğunuz her dalı yıldızla

00:00:24

burada bir özelliği temsil edecektir.

00:00:26

Yani futbolda kalırsak.

00:00:29

dribble yeteneğine sahip.

00:00:31

Asist yapabilme,

00:00:33

vesaire, vesaire,

00:00:34

ve bu nedenle tek bir görselde.

00:00:36

Bir sürü özelliğimiz olacak.

00:00:38

farklı ve bağlı olarak

00:00:39

oyuncu istatistikleri,

00:00:40

çizilecek bir desenimiz olacak

00:00:43

burada ve aniden onunkine karşılık gelecek,

00:00:46

onun için, bu onun iz ile ilgili olarak

00:00:48

düzeltilebilecek özellikler,

00:00:49

bu yüzden bah orada fark

00:00:52

bu tür oyunculara baskındır ve

00:00:54

bunun yerine bu öğeler üzerinde vs başka

00:00:57

orada bu unsurlar üzerinde daha fazla olan gün.

00:00:59

Yani orada tipik olarak kullanabiliriz.

00:01:01

kuvvetler için etkili

00:01:02

ve bir sporcunun zayıflıkları,

00:01:04

biz de notasyon ile olabilir,

00:01:06

hizmete göre derecelendirmeler için

00:01:07

bir şirket,

00:01:08

bir şirket bunu yapabilmek isteyecektir

00:01:10

bu farklı hizmetleri

00:01:11

açısından maliyet koşulları

00:01:13

açısından yatırım getirisi

00:01:15

karbon ayak izi, vesaire, vesaire.

00:01:17

Ve potansiyel olarak,

00:01:18

sahip olmak

00:01:19

görüntüleyebilecek

00:01:20

bu türde,

00:01:22

bunu yapabilir

00:01:23

potansiyel olarak biraz rahatsız edici olabilir

00:01:25

insanların kullanması için çünkü

00:01:27

kendini bulacağını

00:01:29

150 farklı ölçekle.

00:01:30

Dalların her biri için,

00:01:31

Burada bir takım hedeflerden bahsedeceğiz.

00:01:34

İşte orada çoklar,

00:01:36

örneğin oynanan dakikalar,

00:01:37

bu yüzden artık hiç de

00:01:39

aynı değer ölçeği ve dolayısıyla

00:01:42

potansiyel olarak biraz olabilir

00:01:44

okumak rahatsız edici ve nihayetinde bu

00:01:46

hatırlanmalıdır ki

00:01:47

önemli olan bu nedenle

00:01:49

temsil edeceği şema

00:01:51

ve bir şemaya karşı karşılaştırma

00:01:53

başka bir oyuncunun.

00:01:54

Bu yüzden her zaman gideceğiz.

00:01:56

evet dosyamızda bu.

00:01:58

Sen de radarların hesabına geç.

00:02:00

Ve aniden bulacağız.

00:02:03

bu sitede çıkardığım veriler,

00:02:05

böylece devam edebilirsiniz

00:02:06

çeşitli haklar için danışın.

00:02:08

1010 oyun koydum.

00:02:10

Evet, 10 oyuncunun sahip olduğu şey bu.

00:02:11

özelliklerin birazı

00:02:12

saldırı yönüne göre,

00:02:14

oynadıkları dakika sayısı

00:02:16

verilen süre boyunca,

00:02:17

atılan gol sayısı,

00:02:19

asist sayısı,

00:02:20

maç başına şut sayısı ve

00:02:22

oyun başına damlama sayısı ve

00:02:24

sonunda

00:02:26

bu farklı değerler ve

00:02:28

Bununla ilgili endişemiz,

00:02:30

Eğer başvurursam.

00:02:31

Doğrudan radarım.

00:02:33

Bu değerlerde, örneğin,

00:02:36

Kylian Mbappé'ye benzeteceğim

00:02:38

ve Nicolas

00:02:39

Büyükbaba. Lille, sanırım öyle diyorlar.

00:02:41

Böyle. Ben pek futbol futbolu değilim.

00:02:45

O yüzden git ve radarımızı ekle. Burada.

00:02:49

Peki endişemiz ne olacak?

00:02:52

Orada, işe yaramadığını fark ediyoruz.

00:02:54

grafiğimiz çok iyi. Ne için peki?

00:02:56

Çünkü sadece bir tanesiyle çıkacağız.

00:02:58

burada numarayla eşleşecek çubuk

00:03:00

dakika oynandı ve diğerleri.

00:03:01

Sonuç olarak, onların

00:03:03

dikkate alınmaz.

00:03:05

Yani aslında paca.

00:03:06

dikkate alınmamış,

00:03:07

aniden orada ölçek oldu

00:03:09

oynanan dakika sayısı,

00:03:11

aynı zamanda ölçek olacak

00:03:13

diğer değerler bu yüzden genellikle biz gitmek

00:03:15

2344 dakikayı 33 golle karşılaştırmak

00:03:17

gerçekte burada bir özellik vardır.

00:03:19

İyi bir şey var, radar var.

00:03:21

oluşur, ancak değeri

00:03:23

ile karşılaştırıldığında çok düşük

00:03:25

sondan daha fazla oynanan dakika sayısı

00:03:27

ölçek çok farklı

00:03:28

aniden göremediğimiz bile

00:03:31

ve eğer iyice yakınlaştırırsam,

00:03:33

Hala biraz daha yakınlaştırabilirim.

00:03:35

İşte böyle.

00:03:35

küçük bir

00:03:38

yanlarda bir şey var ama

00:03:39

her durumda kullanılamaz

00:03:41

bunun için başka bir tane hazırladım.

00:03:44

denilen tablo

00:03:45

aslında değerleri normalleştirin.

00:03:47

Fikir şu ki, her şeyi koyacağız.

00:03:49

tabanda denilen şey.

00:03:50

Birincisi, yani orada,

00:03:52

değerlerin her birinde,

00:03:53

Söz konusu değeri alacağım

00:03:55

ve gidip maksimuma bölmek için.

00:03:57

Sütunda kim karşılandı?

00:03:59

Burada ve dolayısıyla oradan,

00:04:02

en yüksek değer andan itibaren gider

00:04:04

bir tane ve aniden değerlere sahip olmak

00:04:06

aşağıda olan bir

00:04:08

0 ile bir arasındaki değer ve bu yüzden ben

00:04:11

sütunların her birinde yineler

00:04:12

ve bunu ne yapar ben.

00:04:15

sadece ile sonuç

00:04:16

0 ile A arasında olacak değerler

00:04:19

Yani gerçekten sildim.

00:04:20

Sahip olabileceğim sorun

00:04:22

karşılar ve başvurduğunuzda.

00:04:24

Yani, tipik olarak bu grafik orada.

00:04:26

Bu yüzden tam olarak yeniden

00:04:28

2 oyuncuda aynı şekilde ve iyi

00:04:30

orada şimdi çok olur

00:04:32

ile daha kolay karşılaştırılabilir

00:04:34

merdivenlerin bir sonucu olarak

00:04:36

birbirlerine saygı duyar ve

00:04:38

bu yüzden potansiyel olarak ben

00:04:39

Gidebileceğim bir oyuncu ekle.

00:04:41

Bu o günü aşağı çıkarmaktır.

00:04:43

biraz daha düşük, bu yüzden açıkçası yapmak zorunda

00:04:45

3 öğeyi düşündüğüm maksimum değere gitmek

00:04:48

Grafik 2'de zaten yeterli

00:04:50

okunması karmaşık ama işte güç

00:04:52

verilerini hemen karşılaştırın.

00:04:54

Ama farklı futbolcular,

00:04:55

Görüyor musun?

00:04:56

Ve anında, orada,

00:04:57

Gidip kolayca değiştirebilirim.

00:04:59

Bu önemli bir adım.

00:05:01

Radar kullanmak zorundaysanız,

00:05:03

Sana söylediğim gibi gitmek için,

00:05:04

Bu yüzden

00:05:05

verileri normalleştirin ve bunu gördünüz

00:05:07

bu yüzden formül çok karmaşık değil.

00:05:09

Böylece dosyaları saklayacaksınız,

00:05:10

bu yüzden bir köşede tutun eğer

00:05:12

bir gün ihtiyacın olacağını düşünmek

00:05:14

hatırlamak için radar yapmak

00:05:16

yapılması gereken manipülasyon

00:05:18

farklı değerleri normalleştirmek için.

00:00:02

kto gra lub grał

00:00:05

Piłka nożna zazwyczaj na konsolę lub nawet

00:00:08

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 do

00:00:15

lub kilku graczy,

00:00:16

w stosunku do siebie.

00:00:18

Tak skutecznie forma tego

00:00:20

element jest tym, co jest również nazywane

00:00:22

Gwiazdką każdą posiadaną gałąź

00:00:24

Tutaj będzie reprezentować funkcję.

00:00:26

Więc jeśli pozostaniemy przy piłce, możemy

00:00:29

Mają zdolność dryblingu.

00:00:31

Umiejętność zdobywania asyst przy zdobywaniu punktów,

00:00:33

et cetera, et cetera,

00:00:34

a zatem w jednej wizualizacji.

00:00:36

Będziemy mieli wiele funkcji

00:00:38

różne i zgodnie z

00:00:39

statystyki zawodnika,

00:00:40

Będziemy mieli wzór, który zostanie prześledzony

00:00:43

tu i który nagle będzie odpowiadał jego,

00:00:46

Do jego, oto jego odcisk w odniesieniu do

00:00:48

właściwości, które można ustalić,

00:00:49

Więc uświadom sobie, że bah tam

00:00:52

dominuje takich graczy i jest

00:00:54

raczej na tych elementach jest vs inny

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

00:01:07

spółkę,

00:01:08

Firma będzie chciała mieć możliwość

00:01:10

Porównaj te różne usługi w

00:01:11

warunki kosztowe w zakresie

00:01:13

Zwrot z inwestycji w kategoriach

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 wielu,

00:01:36

na przykład rozegrane minuty,

00:01:37

Więc to nie musiało być

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 "tak" 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

Zapoznaj się z szeregiem praw.

00:02:08

Stawiam 10 10 play,

00:02:10

Tak, to wszystko, ma 10 graczy

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,

00:02:20

liczba strzałów na mecz i

00:02:22

liczba dryblingów na mecz oraz

00:02:24

Skończymy z

00:02:26

Te różne wartości tam i

00:02:28

problem, jaki będziemy mieli z tym,

00:02:30

to jest to, jeśli aplikuję.

00:02:31

Bezpośrednio mój radar.

00:02:33

Na tych wartościach, na przykład,

00:02:36

Porównam Kyliana Mbappé

00:02:38

i Nicolas

00:02:39

Dziadek. Lille, chyba tak mówią

00:02:41

Jak to. Nie jestem zbyt piłkarski, zamierzamy

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 wyjdziemy 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 to paca są

00:03:06

nieuwzględnione,

00:03:07

jest to, że nagle była tam skala

00:03:09

liczba 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

Cóż, istnieje radar, który

00:03:21

jest tworzona, ale wartość jest

00:03:23

tak niskie w porównaniu do

00:03:25

Liczba rozegranych minut niż w końcu

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.

00:03:50

Po pierwsze, to znaczy, że tam,

00:03:52

na każdej z wartości,

00:03:53

Wezmę wartość, o której mowa;

00:03:55

i iść i podzielić to przez maksimum.

00:03:57

Kto został spotkany w kolumnie

00:03:59

kto jest tutaj, a zatem stamtąd,

00:04:02

Najwyższa wartość idzie tak

00:04:04

mieć jeden i nagle wartości

00:04:06

którzy są poniżej będą mieli

00:04:08

wartość między 0 a jeden i że tak I

00:04:11

powtarza go w każdej z kolumn

00:04:12

i co sprawia, że Cóż, będę

00:04:15

Kończą się tylko

00:04:16

Wartości z zakresu od 0 do jednego

00:04:19

Więc faktycznie go usuwam.

00:04:20

Problem, który mógłbym mieć

00:04:22

Spotkaj się i kiedy zastosuj.

00:04:24

To wszystko, zazwyczaj 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

W wyniku skal, które

00:04:36

szanuje się nawzajem i

00:04:38

Więc potencjalnie mogę

00:04:39

Dodaj gracza, którego mogę przejść.

00:04:41

To jest po to, aby zdjąć ten dzień

00:04:43

trochę niżej, więc oczywiście musisz

00:04:45

idź na maksimum myślę o 3 elementach

00:04:48

Na wykresie 2 to już wystarczy

00:04:50

Skomplikowane do czytania, ale tutaj, aby móc

00:04:52

Natychmiast porównaj dane.

00:04:54

Ale inny piłkarz,

00:04:55

Widzicie?

00:04:56

A w locie, tam,

00:04:57

Mogę je dość łatwo modyfikować,

00:04:59

To ważny krok.

00:05:01

Jeśli musisz korzystać z radarów,

00:05:03

aby iść to, 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

Więc 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.

00:00:02

जो खेलता है या खेल चुका है

00:00:05

फुटबॉल आमतौर पर कंसोल 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 से तुलना करने के लिए है

00:00:15

या कई खिलाड़ी,

00:00:16

एक-दूसरे के संबंध में।

00:00:18

इतना प्रभावी रूप से इस का रूप

00:00:20

तत्व को क्या कहा जाता है?

00:00:22

आपके पास मौजूद हर शाखा को स्टार करें

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 रखें।

00:00:31

सहायता स्कोर करने की क्षमता,

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

यहाँ और जो अचानक उसके अनुरूप होगा,

00:00:46

उनके लिए, यहां उनके संबंध में उनकी छाप है

00:00:48

जिन विशेषताओं को तय किया जा सकता है,

00:00:49

तो महसूस करें कि वहां क्या है

00:00:52

ऐसे खिलाड़ियों का प्रभुत्व है और यह है

00:00:54

बल्कि इन तत्वों पर वहाँ बनाम दूसरा

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,

00:01:08

एक कंपनी सक्षम होना चाहती है

00:01:10

इन विभिन्न सेवाओं की तुलना करें

00:01:11

लागत की शर्तें

00:01:13

निवेश पर वापसी

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

इस 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

वहाँ कई होंगे,

00:01:36

उदाहरण के लिए खेले गए मिनट,

00:01:37

इसलिए यह नहीं होना चाहिए था

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 हाँ फाइल में यह एक है।

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

अधिकारों की एक श्रृंखला के लिए परामर्श करें।

00:02:08

मैंने 10 10 नाटक लगाए,

00:02:10

हां, यह 10 खिलाड़ियों के पास है

00:02:11

थोड़ी सी विशेषताएं

00:02:12

आक्रामक पहलू पर

00:02:14

उनके द्वारा खेले गए मिनटों की संख्या

00:02:16

दी गई अवधि में,

00:02:17

गोल ों की संख्या,

00:02:19

सहायता की संख्या,

00:02:20

प्रति गेम शॉट्स की संख्या और

00:02:22

प्रति गेम ड्रिबल की संख्या और

00:02:24

हम खत्म हो जाएंगे

00:02:26

वहां ये अलग-अलग मूल्य और

00:02:28

समस्या यह है कि हमें इसके साथ होने जा रहा है,

00:02:30

अगर मैं आवेदन करता हूं तो यह है।

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

दादाजी। लिली, मुझे लगता है कि वे यह कहते हैं

00:02:41

इस तरह। मैं बहुत फुटबॉल नहीं हूं, हम जा रहे हैं

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 बाहर 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 यह पैका हैं

00:03:06

ध्यान में नहीं रखा गया,

00:03:07

यह है कि अचानक यह वहां स्केल किया गया था

00:03:09

वहाँ खेले गए मिनटों की संख्या,

00:03:11

यह किसके लिए पैमाना भी बन जाएगा?

00:03:13

अन्य मूल्यों को 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

खैर, रडार है कि

00:03:21

इसका गठन किया जाता है लेकिन इसका मूल्य क्या है

00:03:23

की तुलना में इतना कम

00:03:25

अंत की तुलना में खेले गए मिनटों की संख्या

00:03:27

पैमाना इतना अलग है

00:03:28

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 में कहा जाता है।

00:03:50

एक, यह कहना है कि वहां,

00:03:52

प्रत्येक मूल्य पर,

00:03:53

मैं प्रश्न में मूल्य लूंगा

00:03:55

और जाओ और इसे अधिकतम से विभाजित करें।

00:03:57

कॉलम में किससे मुलाकात हुई

00:03:59

कौन यहाँ है और इसलिए वहाँ से,

00:04:02

उच्चतम मूल्य ऐसा होता है

00:04:04

एक है और अचानक मूल्य हैं

00:04:06

जो नीचे हैं, वे एक होने जा रहे हैं

00:04:08

0 और एक के बीच का मान और वह इसलिए मैं

00:04:11

इसे प्रत्येक स्तंभ पर दोहराता है

00:04:12

और क्या इसे अच्छा बनाता है मैं करूंगा

00:04:15

केवल अंत के साथ

00:04:16

मान जो 0 और एक के बीच होंगे

00:04:19

तो मैं वास्तव में इसे हटा रहा हूं।

00:04:20

समस्या मुझे हो सकती है

00:04:22

मिलें और कब आवेदन करें।

00:04:24

तो यह है, आमतौर पर यह ग्राफ वहां है।

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

00:04:32

अधिक आसानी से तुलनीय

00:04:34

तराजू के परिणामस्वरूप कि

00:04:36

एक-दूसरे का सम्मान करता है और

00:04:38

तो संभावित रूप से मैं कर सकता हूं

00:04:39

एक खिलाड़ी जोड़ें जिसे मैं जा सकता हूं।

00:04:41

यह उस दिन को नीचे ले जाना है

00:04:43

थोड़ा कम है तो जाहिर है कि आपको करना होगा

00:04:45

अधिकतम पर जाएं जो मैं 3 तत्वों के बारे में सोचता हूं

00:04:48

चार्ट 2 पर यह 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

लेकिन 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 संशोधित 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

मैं तुमसे जो कह रहा था, वह चलें,

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

तो 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।

00:00:02

Siapa yang bermain atau pernah bermain

00:00:05

Sepak bola biasanya di konsol atau bahkan

00:00:08

saat Anda menonton pertandingan sepak bola,

00:00:10

Anda dapat memiliki jenis ini

00:00:12

representasi di sana dan sering,

00:00:13

Ini untuk dibandingkan dengan

00:00:15

atau beberapa pemain,

00:00:16

dalam hubungannya satu sama lain.

00:00:18

Jadi efektif bentuk ini

00:00:20

elemen adalah apa yang juga disebut

00:00:22

Bintangi setiap cabang yang Anda miliki

00:00:24

Di sini akan mewakili fitur.

00:00:26

Jadi jika kita tetap pada sepak bola kita bisa

00:00:29

Memiliki kemampuan menggiring bola.

00:00:31

Kemampuan mencetak assist,

00:00:33

et cetera, et cetera,

00:00:34

dan karenanya dalam satu visual.

00:00:36

Kami akan memiliki banyak fitur

00:00:38

berbeda dan sesuai dengan

00:00:39

statistik pemain,

00:00:40

Kami akan memiliki pola yang akan dilacak

00:00:43

di sini dan yang akan sesuai tiba-tiba dengannya,

00:00:46

Baginya, inilah jejaknya dalam kaitannya dengan

00:00:48

karakteristik yang bisa diperbaiki,

00:00:49

Jadi sadarilah bahwa bah ada

00:00:52

dominan dari pemain seperti itu dan itu adalah

00:00:54

melainkan pada elemen-elemen ini di sana vs yang lain

00:00:57

hari yang lebih tepatnya 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 dengan notasi,

00:01:06

Untuk peringkat layanan

00:01:07

sebuah perusahaan,

00:01:08

Sebuah perusahaan pasti ingin bisa

00:01:10

Bandingkan layanan yang berbeda ini di

00:01:11

ketentuan biaya dalam hal

00:01:13

Pengembalian investasi dalam hal

00:01:15

jejak karbon, dan lain-lain.

00:01:17

Dan sangat berpotensi,

00:01:18

punya

00:01:19

dia akan dapat menampilkannya

00:01:20

pada orang ini,

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 yang 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 banyak,

00:01:36

misalnya menit bermain,

00:01:37

Jadi tidak harus

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

Dalam file ya kami yang satu 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 hak.

00:02:08

Saya menempatkan 10 10 permainan,

00:02:10

ya itu saja 10 pemain punya

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,

00:02:17

jumlah gol yang dicetak,

00:02:19

jumlah bantuan,

00:02:20

jumlah tembakan per game dan

00:02:22

jumlah dribel per game dan

00:02:24

Kami akan berakhir dengan

00:02:26

Nilai-nilai yang berbeda ini di sana dan

00:02:28

masalah yang akan kita hadapi dengan itu,

00:02:30

itu kalau 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

Kakek. Lille, kurasa mereka mengatakannya

00:02:41

Seperti ini. Saya tidak terlalu sepak bola, 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 pergi keluar hanya dengan satu

00:02:58

bar di sini yang akan cocok dengan nomornya

00:03:00

menit bermain dan lain-lain.

00:03:01

Akibatnya, kami memiliki kesan bahwa mereka

00:03:03

tidak diperhitungkan.

00:03:05

Jadi sebenarnya itu paca adalah

00:03:06

tidak diperhitungkan,

00:03:07

apakah itu tiba-tiba itu skala di sana

00:03:09

di sana dari jumlah menit bermain,

00:03:11

Ini akan menjadi skala juga untuk

00:03:13

Nilai-nilai lain jadi biasanya kita akan

00:03:15

Bandingkan 2344 menit dengan 33 gol

00:03:17

Pada kenyataannya ada sifat di sini.

00:03:19

Nah, ada radar yang

00:03:21

terbentuk tetapi nilainya

00:03:23

sangat rendah dibandingkan dengan

00:03:25

Jumlah menit bermain dari akhirnya

00:03:27

Skalanya sangat berbeda

00:03:28

yang tiba-tiba kita bahkan tidak melihatnya

00:03:31

Dan jika saya memperbesarnya,

00:03:33

Saya masih bisa zoom sedikit lagi.

00:03:35

Dan itu dia

00:03:35

Kita mulai melihat bahwa ada yang kecil

00:03:38

sesuatu di samping tetapi

00:03:39

dalam hal apapun itu tidak dapat digunakan

00:03:41

Jadi untuk itu saya siapkan 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 di pangkalan.

00:03:50

Satu, artinya di sana,

00:03:52

pada masing-masing nilai,

00:03:53

Saya akan mengambil nilai yang dimaksud

00:03:55

dan untuk pergi dan membaginya dengan maksimal.

00:03:57

Siapa yang ditemui di kolom

00:03:59

siapa yang ada di sini dan karena itu dari sana,

00:04:02

Nilai tertinggi berlaku begitu

00:04:04

punya satu dan tiba-tiba nilainya

00:04:06

yang di bawah ini akan memiliki

00:04:08

nilai antara 0 dan satu dan itu jadi saya

00:04:11

mengulanginya pada setiap kolom

00:04:12

dan apa yang membuat sumur itu saya akan

00:04:15

berakhir dengan hanya

00:04:16

nilai yang akan berada di antara 0 dan satu

00:04:19

Jadi saya benar-benar menghapusnya.

00:04:20

Masalah yang bisa saya miliki

00:04:22

bertemu dan saat melamar.

00:04:24

Jadi itu saja, biasanya grafik ini ada di sana.

00:04:26

Jadi saya redid persis

00:04:28

Sama halnya dengan 2 pemain dan baik

00:04:30

disana sekarang menjadi banyak

00:04:32

lebih mudah dibandingkan dengan

00:04:34

Sebagai hasil dari timbangan yang

00:04:36

saling menghormati dan

00:04:38

Jadi ada potensi saya bisa

00:04:39

Tambahkan pemain yang bisa saya gunakan.

00:04:41

Itu untuk menurunkan hari itu

00:04:43

sedikit lebih rendah jadi jelas Anda harus

00:04:45

pergi ke maksimum saya memikirkan 3 elemen

00:04:48

Pada Chart 2 itu sudah cukup

00:04:50

rumit untuk dibaca tetapi di sini untuk dapat

00:04:52

Segera bandingkan datanya.

00:04:54

Tapi pesepakbola yang berbeda,

00:04:55

Anda lihat?

00:04:56

Dan dengan cepat, di sana,

00:04:57

Saya bisa pergi dan memodifikasinya 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

Jadi 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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