使用 JMP(R) 預測 FIFA 球員的市場價值 (2019-US-EPO-254)程度：初學者
Vineela Datla，康乃狄克大學學生
康乃狄克大學學生 Thore Koch
康乃狄克大學學生喬安娜·羅德里格斯
康乃狄克大學學生 Anan Garg
評估一名球員的價值可以幫助國際足總俱樂部在與球員簽訂合約時制定預算。從sofifa.com抓取的資料已經使用JMP進行了採樣、探索、修改、建模和分析。該資料集有 88 個不同的列，大致分為球員資訊和表現統計數據，每行屬於 2019 年的個別 FIFA 球員。在採樣階段，資料被分成 40-30-30 進行訓練、驗證和測試。在修改階段，使用主成分分析將 29 個關鍵性能屬性歸結為六個主要屬性。使用 JMP 公式和分佈圖對資料進行特徵工程設計和分析。建立決策樹、K近鄰和神經網路模型來確定預測球員價值的最佳模型。然後使用模型比較功能對模型進行比較，並根據模型在測試資料上的表現確定最佳模型。此模型可以根據表現屬性最好地預測中低檔球員的價值。
