springboot基于Hadoop的NBA球员大数据分析与可视化(1)(6).docx

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本科毕业设计

基于Hadoop的NBA球员大数据分析与可视化

院（系）

专业

学号

学生姓名

指导教师

提交日期

2024年月日

郑州经贸学院

毕业设计原创性声明

本人郑重声明：所呈交的毕业设计，是本人在指导教师指导下，进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本毕业设计的研究成果不包含任何他人创作的、已公开发表或者没有公开发表的作品的内容。对本毕业设计所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本学位毕业设计原创性声明的法律责任由本人承担。

作者签名：

2024年月日

郑州经贸学院

毕业设计版权使用授权书

本人完全了解郑州经贸学院关于收集、保存、使用学位毕业设计的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交毕业设计的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存毕业设计；学校有权提供目录检索以及提供本毕业设计全文或者部分的阅览服务；学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交毕业设计的复印件和电子版；在不以赢利为目的的前提下，学校可以适当复制毕业设计的部分或全部内容用于学术活动。

作者签名：

2024年月日

摘要

科学技术日新月异，人们的生活都发生了翻天覆地的变化，NBA球员大数据分析与可视化系统当然也不例外。过去的信息管理都使用传统的方式实行，既花费了时间，又浪费了精力。在信息如此发达的今天，可以通过网络这个媒介，快速的查找自己想要的信息，更加全方面的了解自己的网站信息。而且人们也可以突破传统信息管理的僵硬模式，制定属于自己的个性化的管理方案。基于现代人们的需求，设计并开发了一款NBA球员大数据分析与可视化。

本文基于Hadoop平台，针对NBA球员的大数据进行了分析和可视化。首先，通过数据采集和清洗，获取了包括球员个人信息、比赛数据、进球数据等多维度数据。然后，利用Hadoop集群进行数据处理和计算，包括统计各球员在不同场次中的表现指标，比如得分、篮板、助攻等。接着，通过数据可视化工具，如Tableau或matplotlib，对数据进行可视化展示，包括图表、雷达图、热力图等形式，以便进一步的数据分析和挖掘。通过这样的大数据分析与可视化方法，可以帮助球队教练和管理者更好地了解球员个人表现和团队整体水平，以做出更有效的战术和人员调整。

关键词：NBA球员大数据MYSQL数据库JAVA技术SSpringboot框架

大学本科毕业设计（论文）

Abstract

Scienceandtechnologyareadvancingrapidly,andpeoplesliveshaveundergoneearthshatteringchanges.ThebigdataanalysisandvisualizationsystemforNBAplayersisnoexception.Inthepast,informationmanagementwasimplementedusingtraditionalmethods,whichnotonlyconsumedtimebutalsowastedenergy.Intodaysworldofadvancedinformation,wecanusetheinternetasamediumtoquicklysearchfortheinformationwewantandgainamorecomprehensiveunderstandingofourwebsiteinformation.Andpeoplecanalsobreakthroughtherigidmodeoftraditionalinformationmanagementanddeveloptheirownpersonalizedmanagementplans.Basedontheneedsofmodernpeople,abigdataanalysisandvisualizationsystemforNBAplayershas