Prefácio

A visualização de dados desempenha um papel crucial na análise e compreensão de conjuntos complexos de informações. No contexto do esporte, em particular, a visualização de dados tem-se mostrado uma ferramenta poderosa para explorar e comunicar insights valiosos a partir de estatísticas e padrões relacionados aos jogos e aos jogadores de basquete.

O objetivo principal deste trabalho é explorar os dados da NBA e utilizar técnicas de visualização para revelar informações significativas e interessantes sobre as partidas, os jogadores, as equipes e as tendências ao longo do tempo. Para tanto, foram utilizadas ferramentas e técnicas de programação em Python, um ambiente amplamente adotado no campo da ciência de dados e análise estatística.

A abordagem adotada neste trabalho segue o formato bookdown, uma estrutura que permite combinar narrativa, código e gráficos interativos de maneira integrada e coesa. Dessa forma, os resultados obtidos são apresentados de maneira clara e acessível, facilitando a compreensão e a exploração dos dados pelos leitores.

O estudo da visualização de informação aplicada à NBA não se restringe apenas ao interesse acadêmico, mas também possui um potencial significativo na indústria esportiva, na tomada de decisões estratégicas e no desenvolvimento de estratégias competitivas. Por meio da visualização eficaz de dados, é possível identificar padrões ocultos, analisar desempenhos individuais e coletivos e extrair insights relevantes para apoiar a tomada de decisões informadas.

Os autores agradecem a todos os professores e colegas do MECAI pelo apoio e incentivo ao longo desta jornada de aprendizado. Espera-se que este trabalho contribua para o avanço do conhecimento na área de visualização de informação e inspire pesquisas futuras no campo da análise de dados esportivos.

A apresentação desse trabalho pode ser vista no youtube pelo link: 3 Pontos Sobre a NBA

O jupyter notebook com todo o código em: Google Colab

E a base de dados: Kaggle