天天篮球数据库详解

天天生鲜系统是一个使用 Python Django 和 MySQL 数据库构建的课程设计项目，并提供了家电订单管理系统的修改版本。该系统支持客户、管理员和商家三种登录角色，并提供相应的管理功能。

天天生鲜电商网站项目的MySQL数据库文件包含所有必要数据、图片、资源名称及数据结构。这些文件是建立和维护网站所必需的基础。

gbdt 的回归源码、matlab 的玩法、篮球统计预测——这个项目结合得还挺巧妙的。用的是 MATLAB R2014a 跑模型，还支持 Python 环境来抓数据，连scrapy爬虫都整上了，自动化程度蛮高。数据也靠谱，1979-80 赛季到现在的比赛全覆盖，来自，不怕没素材玩。GBDT、MARS 都能跑，想搞传统建模又想自动化试试，确实是个不错的参考。

这是一份数据库课程设计，重点是基于SSM框架开发的乡镇篮球队管理系统，涵盖了数据库设计与实现的所有必要细节。

NBA 数据的项目我最近刚摸了一个，叫做“NBA_statistical_analysis:NBA 统计”，做得还挺扎实的。数据从获取到建模，流程完整，工具也选得实用，像是Pandas、Matplotlib、Scikit-learn这些，基本前端搞数据会碰到的，都能找到对应用法。 数据源主要是官方和第三方网站的数据，包含得分、助攻、篮板这些基础数据，也有PER、WS这种进阶指标。预部分用了DataFrame来做清洗、填空和格式转换，响应也快，代码也简单。 可视化做得比较细，像箱线图、热力图都上了。比如你想知道谁得分稳定，一眼就能看出；球员之间的配合图，团队打法看得也更清楚。 还有个亮点是预测模

这份关于篮球鞋商品数据信息的 MySQL 文件，包含了关于品牌、价格、评论、销售地点等详细内容。挺适合用来做商品管理、类项目，或者作为数据库设计的练习素材。如果你正在做一个类似电商平台的项目，这个数据文件会有。数据量不是大，挺适合快速上手用来测试和。你可以直接导入到 MySQL 数据库中，开始进行数据操作。哦，别忘了配合前端展示数据时，可以结合一些相关技术，提升用户体验哦。

数据库源码，带基本注释

爬虫工具里，Python配合selenium使用，真的挺方便的。尤其是用它来爬取天天基金网的基金排行，简直是轻松搞定。通过selenium加载网页源代码，再把数据存储到MongoDB和txt文件中，既高效又灵活。你只要把代码按照流程执行，就能拿到最新的基金排行，省去了手动查找的麻烦。而且这些爬取的数据可以随时用来做后续，蛮有用的。你可以参考以下这些相关的资源，提升自己的爬虫技术哦。

利用每支球队每场比赛的综合评分数据，建立模型以预测各队夺冠概率及联赛前四名。通过模型分析，对20支球队的竞技水平进行定性评估。