使用JMP（R）预测FIFA球员的市场价值（2019-US-EPO-254）级别：初学者
Vineela Datla，康涅狄格大学学生
Thore Koch，康涅狄格大学学生
Johana Rodriguez，康涅狄格大学学生
Anan Garg，康涅狄格大学学生
评估球员的估计对于FIFA俱乐部很有帮助，同时与他们签订合同以制定支出预算。从sofifa.com刮取的数据已使用JMP进行了采样，探索，修改，建模和分析。数据集有88个不同的列，大致分为球员信息和表现统计信息，每一行都属于2019年各个FIFA球员。在采样阶段，将数据划分为40-30-30进行训练，验证和测试。在修改阶段，使用主成分分析将29个关键绩效属性归为六个主要属性。使用JMP公式和分布图对数据进行特征设计和分析。建立决策树，K最近邻和神经网络模型来识别最佳模型以预测玩家的价值。然后使用模型比较功能对模型进行比较，并根据其在测试数据上的性能来确定最佳模型。给定性能属性，该模型可以最好地预测中低端玩家的价值。
最佳峰会电子海报预测建模
