用PowerBI分析往屆世界杯賽球隊成績
用PowerBI與Python做個簡單對比
python分析文章請見用Python分析熱門奪冠球隊
1怜俐、 獲取所有世界杯比賽的數(shù)據(jù)（不含預(yù)選賽）?
2蛛株、 獲取世界杯所有比賽的前20強數(shù)據(jù)情況?
2.1 獲勝場數(shù)?
2.2 進球總數(shù)量?
2.3 參加場次
數(shù)據(jù)來源于International football results from 1872 to 2018
數(shù)據(jù)集包含以下信息：
date?- 比賽日期
home_team?- 主隊
away_team?- 客隊
home_score?- 主隊進球數(shù) （不含點球）
away_score?- 客隊進球數(shù) （不含點球）
tournament?-?比賽的類型
city?- 比賽所在城市
country?- 比賽所在國家
neutral?- 是否中立TRUE/FALSE
一子姜、導(dǎo)入數(shù)據(jù)
從kaggle下載數(shù)據(jù)文件后用PBI導(dǎo)入彤断，并篩選出世界杯比賽：
二、數(shù)據(jù)檢查
2.1>查看PBI自動生成的代碼暮蹂，數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換正確
2.2>過濾出世界杯正式比賽場次粹断，總共847場，數(shù)據(jù)比較“干凈”
簡單瀏覽一下數(shù)據(jù)情況
三所刀、數(shù)據(jù)統(tǒng)計
3.1>獲勝場次統(tǒng)計
制作報表：
結(jié)果如下：
巴西衙荐、德國、意大利浮创、阿根廷獲勝場次名列4強
查看一下阿根廷的獲勝場次情況：
3.2>進球數(shù)統(tǒng)計
分別統(tǒng)計出主忧吟、客進球，然后求和即可
客隊也如法炮制蒸矛，然后合并結(jié)果生成報表：
德國瀑罗、巴西、阿根廷雏掠、意大利攻擊力名列4強
3.3>參賽場次統(tǒng)計
與進球總數(shù)的統(tǒng)計方法相似斩祭，分別統(tǒng)計出主、客場次數(shù)然后合并相加乡话，最后結(jié)果如下：
德國摧玫、巴西、意大利绑青、阿根廷名列4強诬像，其中墨西哥名列第8，也是世界杯痴⒂ぃ客
對本屆32強XXX年以來的分析坏挠，采用同樣的套路即可。
對于這種數(shù)量不大又很干凈的數(shù)據(jù)邪乍，PowerBI做統(tǒng)計分析降狠，其實比python+pandas更快捷对竣！
