初次尝试fine BI做可视化，可能做的有些拙劣，可能分析思路有待商榷，在此分享交流，希望走过路过的朋友们有看上的可以支持一票，有批评意见请随意发表。          此作品除了采用欧洲足球五大联赛（英超、意甲、德甲、法甲、西甲）之外还加入了巴西足球甲级联赛、美国足球大联盟、葡萄牙足球超级联赛、荷兰足球甲级联赛的等分手球员数据，并且数据显示过去五年内的顶级得分手表现情况，更加全面直观地展现如今世界上足球明星地最高水平。 标题： 2016—2020年全球顶级足球联赛得分手情况分析   1 团队介绍 学校：电子科技大学 队伍名称：Simon 团队成员：杨云轩（领队） 罗健铭 罗浩江 指导老师：方佳明   2 作品背景 足球运动一直是世界最受欢迎的运动之一。从古典足球到现代足球，足球这项运动已经结合了大量战术运用，而不同战术策略的制定需要结合球员的个人能力素质等指标来进行综合考量。随着现在监测跟踪技术的发展，针对每位球员的表现有更好的量化数据。因此，将这些数据进行合理地整理和归纳有助于制定更加有针对性的战术，也能够更直观地展现小到球员大到联赛级别的优势与劣势。     3 制作流程 一、作品数据来源：阿里云——天池实验室——数据集 网址：https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=92700 二、设计思路： 基于数据集中的指标（国家、联赛、俱乐部、球员、比赛数、替补数、上场时间、进球数、期望值、射门数、射正数、年份） 组合能有效体现球员得分能力、威胁能力以及实时进球期望兑现能力和体现俱乐部整体实力以及联赛观赏程度的的指标进行可视化体现。 三、实现方式： 顶级联赛的观赏性受：明星球员、总进球数、总射门数的影响。故统计各大联赛所拥有的得分手数量，将各大联赛的总进球数纳入考量并结合各联赛比赛中的射门数量进行分析。 俱乐部综合实力则受：总进球数、球员综合场均射门数等影响。而要反映顶级得分手的能力则体现在进球情况、进球期望和射正率。同时将顶级得分手的首发和替补情况以及上场时间等结合起来可以看出球员是否被有效利用。   4成果展示 可视化图表生动直观地展现了从得分手球员、俱乐部、各大联赛三个层面的比赛表现情况，并比较和突出了最有价值的部分球员和俱乐部。 4.1 模块一 4.2 模块二 4.3模块三 5 总结与分享 在开始分析前可以先观察数据集的指标概况，了解一些思路。在调用数据集之前一定要仔细观察清洗数据，因为有些数据错误可能是格式不兼容或者录入时就有误差。又或者数据本身的分组和分类与分析思路不契合，需要自己先部分整合或者部分丢弃。