CRAN任务视图： Sports Analytics
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翻译原文地址：https://cran.r-project.org/web/views/SportsAnalytics.html
译者：庄闪闪 + DeepL翻译工具
版本：2023-04-06
来源：https://github.com/cran-task-views/SportsAnalytics/温馨提示：正文包含13000字，133个链接，预计阅读时间34分钟。
此 CRAN 任务视图包含对运动分析有用的包列表。大多数软件包提供以下功能：
获取特定运动或联赛的数据； 对特定运动数据进行数据分析。
注意：电子竞技和体育博彩系列也在范围内。
运动专用套餐
美式足球🏈
nflverse[1] 是一组用于获取和分析 NFL 数据的软件包，包括 nflfastR[2], nflseedR[3], nfl4th[4]、nflreadr[5]和 nflplotR[6]。 nflfastR[7] 可以有效抓取从 1999 年至今的 NFL 每场比赛数据。类似于nflscrapR[8]包，但该包速度更快。nflfastR[9] 所需的所有模型都托管在 fastrmodels[10]中。 nflreadr[11]包可以从nflverse[12] 包的 GitHub 仓库中下载数据，包括预先计算的 nflfastR[13] 数据框。 nfl4th[14] 包含一些可以计算国家橄榄球联盟相关决策的函数。第 4 次失利的数据来自 NFL[15] 和 ESPN[16]。 nflseedR[17] 包含根据复杂的 NFL 平局规则对 NFL 球队进行排名的功能。它包括分区排名、季后赛种子和选秀顺序。 nflplotR[18] 包含一些能更容易对 NFL 数据可视化的功能。 NFLSimulatoR[19] 包含用于模拟比赛和进攻以及进一步评估 NFL 比赛策略的工具。 fflr[20] 提供从 ESPN 梦幻足球 API 访问 ESPN 原始梦幻足球数据和格式化原始数据的功能。 ffscrapr[21] 可以访问各种足球 API，包括 MFL、Sleeper、ESPN 和 Fleaflicker。 ffsimulator[22] 允许用户使用引导重采样模拟足球赛。模拟是基于nflfastR[23] 包中的历史排名和数据。此外，还提供了用于计算最佳阵容和聚类结果的函数。 gsisdecoder[24]包含解码 NFL 球员 ID 的功能，以便与 nflfastR[25]包更好的使用。 cfbfastR[26]提供从 collegefootballdata.com[27]访问大学足球详细比赛数据的功能。
足球 ⚽
worldfootballR[28] 提供来自许多热门网站的干净整洁的足球数据，包括 FBref[29]，转会和估值数据来自 Transfermarkt[30]，拍摄地点数据来自 Understat[31] 和 fotmob[32]。 欧洲足球数据可通过 engsoccerdata[33] 包获得，数据可追溯至 1871 年。 socceR[34]提供评估足球预测和模拟足球比赛和锦标赛结果的功能。 ggsoccer[35] 提供在 ggplot2 中可视化足球赛事数据的功能。 footballpenaltiesBL[36] 可以分析 德国男子德甲联赛[37] 从 1963-64 赛季到 2016-17 赛季的数据。 footBayes[38] 包含一些拟合足球的模型（例如：双泊松、双变量泊松、Skellam、Student's t）的函数。拟合方法是包括 Hamiltonian 蒙特卡罗法和最大似然估计法。该软件包还提供了可视化团队实力和预测比赛结果的工具。 itschalledsoccer[39] 允许通过 API[40] 访问美式足球（MLS、NWSL 和 USL）数据 。 FPLdata[41] 包含Fantasy Premier League[42]中检索球员属性的函数. EUfootball[43] 提供英格兰、法国、德国、意大利、西班牙、荷兰和土耳其顶级联赛的欧洲足球比赛结果。该数据时间范围从 2010-2011 年到 2019-2020 年。
澳式足球🏉
fitzRoy[44] 是一个用于抓取和处理澳大利亚足球联赛 (AFL) 数据的软件包。fitzRoy[45] 提供对公共数据源的访问，例如 AFL表格[46]、Footy Wire[47] 和 The Squiggle[48]。
棒球 ⚾
历届的棒球数据可通过 Lahman[49] 包获得，数据可追溯到 1871 年。 retrosheet[50] 有助于从 Retrosheet. org[51] 下载日志、球队ID、花名册、详细比赛和其他文件，并以数据框的形式返回结果。请注意，返回的实况转播数据直接来自事件文件，而不是解析的(即，Chadwick[52] 没有捆绑)。 pitchRx[53] 通过美国职业棒球大联盟高级媒体API提供对投球级数据的访问。该封装在 Marchi, M.、Albert, J. 和 Baumer, B. S. (2018) 的书籍《使用 R 分析棒球数据》[54] 中占有重要地位。 mlbstats[55] 提供许多棒球统计数据计算功能。 baseballDBR[56] 利用 dplyr 的后端数据库功能来构建镜像Lahman[57]中包含的数据的本地数据库。像 mlbstats[58] 一样，它也包括计算棒球统计数据的函数，但是基于数据框而不是向量形式。 baseballr[59] 包含用于从各种来源提取和分析棒球数据的函数，例如 Baseball Reference[60]、FanGraphs[61] 和 Baseball Savant[62]。
篮球 🏀
BAwiR[63] 是分析篮球数据的工具集合，侧重于数据抓取和可视化。
AdvancedBasketballStats[64] 提供计算和分析球员、球队、阵容（五人组）和比赛的篮球统计数据的功能。
uncmbb[65] 包含北卡罗来纳大学（教堂山分校）自 1949-50 赛季以来男子篮球成绩的数据。
BasketballAnalyzeR[66] 是 《篮球数据科学在R中的应用》[67]书籍的随书 R 包。该软件包包括用于分析和可视化篮球数据的数据和函数。
NBALoveR[68] 是一个 R 界面，用于从 篮球参考[69] 访问篮球数据的 R 接口。该软件包还包含帮助用户分析篮球数据的功能。
wehoop[70] 提供从ESPN[71] 访问女子大学篮球和 WNBA 数据的API。
hoopR[72] 包含从各种来源访问男子大学篮球和 NBA 数据的功能，包括 ESPN[73]、NBA Stats API[74] 和 Ken Pomeroy 的大学篮球评分[75]。
国际象棋 ♟
chess[76] 是围绕 python-chess[77]构建的 R 包。它可以读取和写入 PGN 文件[78] 和游戏板的 SVG。 stockfish[79] 现了UCI开放通信协议，并附带了 Stockfish[80]，这是一个用c++编写的流行的、开源的、功能强大的国际象棋引擎。 与 chess[81]一样, bigchess[82] 也读写 PGN 文件。和stockfish[83]一样, bigchess[84] 为UCI国际象棋引擎提供了一个API。bigchess[85] 还能够一次读取多个游戏文件，而无需复制到RAM。 rchess[86] 提供国际象棋验证、棋子移动、检查检测和绘制棋盘的功能。
板球 🏏
yorkr[87] 提供基于Cricsheet[88]分析板球运动员和球队统计数据的功能。 cricketr[89] 是基于 ESPN Cricinfo Statsguru[90] 数据。 cricketdata[91] 包括从两个主要来源获取国际板球数据的功能，ESPNCricinfo[92] 和 Cricsheet[93]。 howzatR[94] 包含用于计算各种板球统计数据的函数。
电子竞技 🎮
CSGo[95] 从Steam API[96]收集反恐精英全球攻势数据。 rbedrock[97] 支持 Minecraft 的数据分析和管理。 ROpenDota[98], opendotaR[99], 和 RDota2[100]包可以从 OpenDota[101] 和 Steam API[102]中提取 Dota2 数据。
GPS 追踪 📍
trackeR[103] 和 trackeRapp[104] 提供用于分析来自 R 中启用 GPS 的跟踪设备的跑步、骑自行车和游泳数据的工具。这两个包允许用户整理和探索来自锻炼和比赛的数据。 rStrava[105] 包含访问 Strava[106] 活动数据的功能 Strava API[107]。 可以在 Tracking[108] 的 CRAN 任务视图中找到用于处理和分析跟踪数据的工具的详细概述。
曲棍球 🏒
NHLData[109] 包含可追溯到 1917 年的 NHL 比赛的分数。数据一次存储一个赛季，并包含每个赛季的分数 特定赛季的比赛。 NHL API[110] 公开的数据访问由 nhlapi[111] 和 nhlscrape[112] 包。 fastRhockey[113] 为 NHL 和 Premier Hockey Federation (PHF)（前身为全国女子曲棍球联盟）提供 API 包装器（ NWHL）。
垒球 🥎
runexp[114] 提供了估算垒球得分的方法。特别是，runexp[115] 以使用离散马尔可夫链的理论期望和使用多项随机模拟的经验分布为中心。
游泳 🏊
SwimmeR[116] 读取各种格式的游泳结果并以整洁的数据框返回结果。它还包括在短程码 (SCY)、短程计 (SCM) 和长程计 (LCM) 之间转换时间的功能。
田径 🏃
combinedevents[117] 包含计算田径联合项目比赛分数和分数的功能，基于 International Association of 田径联合会[118] 计分表。 JumpeR *(archived)*[119] 包含用于导入和分析田径数据的功能。
排球 🏐
volleystat[120] 包含来自德国排球德甲联赛[121] 从 2013-14 至 2018-19 的数据。该数据是从联赛 主页[122] 中提取的。
通用的 R 包
teamcolors[123] 为专业团队提供调色板、ggplot2 主题、xaringan 主题和徽标 跨越各种运动和联赛。teamcolors[124] 最初是为了Lopez等人(2018)[125]中创建数据图形而设计的。
colorr[126] 包含 EPL、MLB、NBA、NHL 和 NFL 职业运动队的调色板。
nbapalettes[127] 包含受 NBA 球队球衣颜色启发的调色板。
sleeperapi[128] 提供从 Sleeper API[129] 收集数据的功能 对于幻想运动。
sportyR[130] 包含根据规则手册规范创建运动场面的 ggplot2 表示的函数。这对于绘制玩家跟踪数据特别有用。
SportsTour[131] 提供使用淘汰赛和循环赛方法显示锦标赛赛程的功能。
TouRnament[132] 包含两个功能：1) 根据结果创建联赛表和 2) 为联赛创建比赛时间表 .
injurytools[133] 提供分析、可视化和建模运动损伤的功能。
参考资料
nflverse: https://cran.r-project.org/web/packages/nflverse/index.html
[2]nflfastR: https://cran.r-project.org/web/packages/nflfastR/index.html
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[4]nfl4th: https://cran.r-project.org/web/packages/nfl4th/index.html
[5]nflreadr: https://cran.r-project.org/web/packages/nflreadr/index.html
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[32]fotmob: https://www.fotmob.com/
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[120]volleystat: https://cran.r-project.org/web/packages/volleystat/index.html
[121]德国排球德甲联赛: https://www.volleyball-bundesliga.de/
[122]主页: https://cran.r-project.org/web/views/www.volleyball-bundesliga.de
[123]teamcolors: https://cran.r-project.org/web/packages/teamcolors/index.html
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[125]Lopez等人(2018): https://projecteuclid.org/journals/annals-of-applied-statistics/volume-12/issue-4/How-often-does-the-best-team-win-A-unified-approach/10.1214/18-AOAS1165
[126]colorr: https://cran.r-project.org/web/packages/colorr/index.html
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[128]sleeperapi: https://cran.r-project.org/web/packages/sleeperapi/index.html
[129]Sleeper API: https://api.sleeper.app/
[130]sportyR: https://cran.r-project.org/web/packages/sportyR/index.html
[131]SportsTour: https://cran.r-project.org/web/packages/SportsTour/index.html
[132]TouRnament: https://cran.r-project.org/web/packages/TouRnament/index.html
[133]injurytools: https://cran.r-project.org/web/packages/injurytools/index.html
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