Ok, aqui vai a minha experiência com estatísticas de jogadores da partida Chicago Bears x Bengals, do começo ao fim. Preparem-se, porque não foi fácil!
Tudo começou quando me pediram para analisar os dados daquele jogo. Tipo, queriam saber tudo: quem correu mais, quem fez mais passes, quem errou mais… Enfim, o pacote completo. A primeira coisa que fiz foi procurar as fontes de dados. Isso já me deu um trabalhão!
Primeiro, vasculhei tudo que é site de esportes. ESPN, *, até uns sites mais obscuros. A maioria tinha estatísticas básicas, mas não o nível de detalhe que eu precisava. Frustrante demais! Parece que a gente tem tudo na internet, mas na hora H…
- Tentei usar APIs, mas a maioria era paga ou exigia uma chave de acesso que eu não tinha.
- Pensei em web scraping, mas os sites eram muito bem protegidos contra isso.
- Quase desisti, pra ser sincero!
Aí me lembrei de uma coisa: as páginas de estatísticas da NFL geralmente têm um link para o “play-by-play”, que é tipo um registro detalhado de cada lance do jogo. Bingo! Era exatamente o que eu precisava.
Baixei o arquivo “play-by-play” em formato CSV. Era um arquivo gigante, cheio de informações. A próxima etapa era limpar e organizar os dados. Usei Python com Pandas, a biblioteca perfeita para isso.
Comecei importando o CSV para um DataFrame do Pandas. Aí veio a parte chata:
- Remover linhas desnecessárias (comentários, etc.)
- Corrigir erros de digitação nos nomes dos jogadores.
- Converter os dados para os tipos corretos (números, datas, etc.).
Depois de umas boas horas limpando os dados, finalmente pude começar a análise de verdade. Criei várias funções para calcular as estatísticas que me pediram:
- Distância total percorrida por cada jogador (usei as coordenadas do “play-by-play”).
- Número de passes completos e incompletos.
- Número de tackles feitos e perdidos.
- Índice de eficiência de cada jogador (uma fórmula que inventei na hora).
O resultado final foi uma tabela com todas as estatísticas que eu precisava. Criei uns gráficos bonitinhos com Matplotlib e Seaborn para visualizar os dados de forma mais clara.
Apresentei os resultados e o pessoal ficou impressionado. Falaram que era a análise mais completa que eles já tinham visto. Fiquei todo orgulhoso, claro!
Moral da história: analisar dados de esportes dá um trabalhão, mas vale a pena quando você entrega um resultado bom. E o mais importante: nunca desista! Sempre tem um jeito de encontrar os dados que você precisa, mesmo que pareça impossível.
E é isso! Espero que tenham gostado do meu relato. Se alguém tiver alguma pergunta, pode mandar aí nos comentários. Abraço!
