Decifrando o Ataque: O Que os Números Revelam - Utilizando Web Scraping 🏐👧
Este projeto consiste em um Web Scraping da página Volleyballworld - Estatísticas, com o objetivo de coletar e analisar dados das atletas que competiram na Tailândia jogando o Mundial de Vôlei Feminino 2025.
Objetivo
Extrair, limpar e classificar dados estatísticos de uma tabela online, gerando um ranking das melhores atacantes com base na sua eficiência:
- Top melhores atacantes (Critério:
>= 170no Total de Tentativas em relação ao% de Sucesso) - Percentual de erros (
%_errosem relação ao total) - Percentual de tentativas (
%_tentativasem relação ao total)
Critérios de Classificação e Resultados
Aplicamos um filtro rigoroso para selecionar apenas as atletas com um volume de ataque significativo, considerando aquelas com um total de tentativas igual ou superior a 170. Essa filtragem garante que a análise de desempenho seja representativa e focada em jogadoras com maior participação ofensiva.
O ranking final foi gerado ordenando as atletas selecionadas com base na métrica de % de Sucesso. As informações foram consolidadas em um arquivo CSV, melhores_atletas.csv, facilitando o compartilhamento e a visualização dos resultados. Esta análise demonstra como a aplicação de ferramentas de ciência de dados pode transformar dados brutos da web em informações valiosas e estruturadas.
Ferramentas Utilizadas
- Python (Bibliotecas:
BeautifulSoup,Pandas)
Código Web Scraping
Análise de Desempenho de Atletas de Voleibol 🏐
Este notebook demonstra a coleta e análise de dados de desempenho de atletas de voleibol, utilizando Web Scraping para extrair estatísticas de uma página web e análise de dados para gerar um ranking de eficiência.
Importar Bibliotecas
Importamos as bibliotecas necessárias: pandas para manipulação de dados e BeautifulSoup para web scraping.
