¿Cuánta previsibilidad hay en el fútbol de fantasía? Muchos fanáticos del fútbol como yo nos preguntamos año tras año si existe algún camino hacia el éxito constante en las ligas de fantasía. ¡Usemos JMP para descubrirlo!
Con mejoras en la integración de Python de JMP, obtener los datos de su liga de fútbol de fantasía en JMP es más fácil que nunca. Después de mostrar brevemente cómo usar la funcionalidad de solicitud HTTP nativa de JMP para acceder a API documentadas de proveedores de fútbol de fantasía como ESPN y Sleeper, esta charla se centra en mostrar cómo usar contenedores de API existentes de la comunidad Python para extraer años de datos de ligas de fantasía. Desde clasificaciones de liga, resultados de playoffs, estadísticas de jugadores de la NFL y resultados de fantasía hasta robos y fracasos en draft de fantasía, ¡hay muchísimos datos para explorar!
Una vez que los datos se importan y organizan en tablas, podemos comenzar a trabajar utilizando las herramientas de descubrimiento estadístico de JMP para explorar y analizar los datos específicos de nuestra liga, encontrando posibles tendencias y patrones que nos brinden una ventaja.
¿El éxito proviene principalmente de concretar el draft o de realizar intercambios y adquisiciones a lo largo del año? ¿Las actuaciones destacadas de Fantasy son repetibles por parte de los jugadores, año tras año? ¿Qué importancia tiene tener uno de los tres mejores productores de fantasía en tu equipo? ¿Siguen siendo los corredores las posiciones de mayor impacto en la fantasía, o las cosas han cambiado a favor de los receptores abiertos y los quaterbacks? Estas son las preguntas que exploramos para descubrir si JMP puede ayudarte a ganar tu próxima liga.
