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NFL球员的平均工资约为170万美元，中位数为63万美元。 NBA球员的平均工资约为510万美元，中位数为280万美元。 MLB玩家的平均工资约为410万美元，中位数为110万美元。同时可以看到明星球员的薪资远高于普通球员，拉高了平均水平。

团队支出和胜率的关系

从2016赛季初的团队支出和在常规赛中胜率的关系图中，我们可以看到团队支出对是否能赢得比赛有直接影响。

出席观众和日期的关系

从中我们可以发现日期和出席情况的关系，从而找到用于预测和评估出席率的模型。

球队实力表现

根据15年到16年NBA常规赛的20项指标进行综合分析，我们对 NBA参赛球队进行排序，评出最具实力的球队。

建模

预测观众出席人数——线性模型

估计获胜概率——蒙特卡罗模拟

当我们发现胜率符合经验分布的时候,使用蒙特卡罗模拟方法来估计某个队伍的获胜概率。

预测结果

可以看出，预测值的趋势已经基本与真实趋势保持一致。

模拟结果

通过对比赛日双方球队的表现模拟，我们得到下面的获胜概率热图，从ROC曲线的表现来看，模拟效果理想。

展望

除了以上列举的一些方法，tecdat已经在尝试更复杂的体育统计模型，如深度学习（Long Short-Term Memory网络、卷积神经网络（CNN））等；同时需要考虑到模型的可解释性、可落地性和可扩展性、避免“黑箱”预测；还在尝试采用混合的机器学习模型，比如GLM+SVR，GAM+ NNET等。

用数据驱动体育决策，这种看待体育的独特视角让我们能更好地察觉趋势、选取角度，同时帮助体育爱好者更深入地理解他们喜爱的运动队。

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