Quel est le degré de prévisibilité dans le football Fantasy ? De nombreux fanatiques de football comme moi se demandent année après année s’il existe un chemin vers un succès constant dans les ligues fantastiques. Utilisons JMP pour le découvrir !
Grâce aux améliorations apportées à l'intégration Python de JMP, il est plus facile que jamais d'importer vos données de ligue de football Fantasy dans JMP. Après avoir brièvement montré comment utiliser la fonctionnalité de requête HTTP native de JMP pour accéder aux API documentées de fournisseurs de football Fantasy comme ESPN et Sleeper, cette présentation se concentre sur la manière d'utiliser les wrappers d'API existants de la communauté Python pour extraire des années de données de ligues Fantasy. Qu'il s'agisse du classement de la ligue, des résultats des séries éliminatoires, des statistiques des joueurs de la NFL, des résultats fantastiques ou des vols et échecs du repêchage fantastique, il y a tellement de données à explorer !
Une fois les données importées et organisées en tableaux, nous pouvons alors nous mettre au travail en utilisant les outils de découverte statistique de JMP pour explorer et analyser nos données spécifiques à la ligue, en trouvant des tendances et des modèles possibles pour nous donner un avantage.
Le succès vient-il principalement du fait de réussir le repêchage ou de réaliser des transactions et des acquisitions tout au long de l’année ? Les performances fantastiques en petits groupes sont-elles reproductibles de la part des joueurs, année après année ? Dans quelle mesure est-il important d'avoir les trois meilleurs producteurs de fantasy dans votre équipe ? Les porteurs de ballon sont-ils toujours les postes ayant le plus grand impact dans la fantasy, ou les choses ont-elles changé en faveur des receveurs larges et des quaterbacks ? Telles sont les questions que nous explorons pour découvrir si JMP peut vous aider à remporter votre prochaine ligue.
