data-science-nba-graphs's Introduction

Análise de Salários na NBA

Este projeto realiza uma análise abrangente dos salários na National Basketball Association (NBA), explorando diversos fatores que influenciam a compensação dos jogadores. Utilizamos métodos de machine learning e visualizações gráficas para proporcionar insights valiosos sobre a dinâmica financeira do basquete profissional.

Resultados Principais

Análise de Regressão para Estimativa de Salários: Utilizando modelos de regressão linear, exploramos a relação entre estatísticas de desempenho e salários.
Gráfico de Dispersão: Salário x Cestas por Jogo: Visualizamos a relação entre o salário dos jogadores e seu desempenho em termos de cestas por jogo.
Perfil de Rebotes por Time: Investigamos a média de rebotes por equipe, destacando a importância dos rebotes no desempenho coletivo.
Concentração de Salários para Somar 1 Bilhão: Destacamos jogadores cujos salários, somados, totalizam 1 bilhão de dólares.
Principais Estatísticas por Posição: Apresentamos visualizações gráficas das principais estatísticas segmentadas por posição.

Metodologia

Coleta de Dados: Utilizamos um dataset disponível no Kaggle, garantindo informações detalhadas sobre salários, estatísticas de desempenho e outros fatores relevantes.
Limpeza e Preparação dos Dados: Implementamos técnicas avançadas para lidar com inconsistências e dados ausentes.
Modelagem Preditiva: Empregamos algoritmos de machine learning, como regressão linear, para desenvolver modelos preditivos de salários.