Data Analysis fantasy premier league

Fantasy Premier League هو لعبة افتراضية حيث تختار تشكيلة لاعبين من الدوري الإنجليزي الممتاز للحصول على نقاط بناءً على أدائهم في المباريات الواقعية. Data Analysis هنا يعني تحليل بيانات اللاعبين والمباريات والنقاط لاكتشاف أفضل الاستراتيجيات. 2. أهداف التحليل تحديد أفضل اللاعبين الذين يمنحون نقاط عالية بشكل مستمر. معرفة الأداء المتوقع للاعبين في الجولات القادمة. تحسين اختيار الفريق والتشكيلة لتحقيق أعلى نقاط ممكنة. اكتشاف الاتجاهات والأنماط مثل اللاعبين الذين يسجلون أهدافًا أو يقدمون تمريرات حاسمة بانتظام. 3. مصادر البيانات الموقع الرسمي لـ FPL: يقدم بيانات الإحصائيات اليومية لكل لاعب. APIs خاصة بـ FPL (مثل https://fantasy.premierleague.com/api/bootstrap-static/) لجلب البيانات. مواقع رياضية أخرى مثل WhoScored, FBref, Transfermarkt لبيانات أكثر تفصيلاً. أهم أنواع البيانات: Player stats (Goals, Assists, Minutes played, Clean sheets, Saves) Team stats (Fixtures, Strength of schedule, Opponent difficulty) Historical points (Past seasons or past gameweeks) 4. خطوات Data Analysis Step 1: Data Collection تحميل البيانات من APIs أو CSVs. استخدام Python Libraries مثل requests, pandas. Step 2: Data Cleaning إزالة القيم المفقودة (Missing values). تحويل الأنواع (مثل تحويل التواريخ أو الأرقام). التعامل مع البيانات المكررة. Step 3: Feature Engineering حساب متوسط النقاط لكل لاعب لكل جولة. إنشاء Features جديدة مثل: Form = متوسط نقاط آخر 5 جولات Points per 90 = النقاط لكل 90 دقيقة لعب Fixture Difficulty = تقييم صعوبة المباريات القادمة Step 4: Exploratory Data Analysis (EDA) رسم توزيع النقاط للاعبين. تحليل الفرق التي تمنح لاعبيها نقاط أكثر. مقارنة اللاعبين حسب المركز (Forward, Midfielder, Defender, Goalkeeper). استخدام Visualization Libraries: matplotlib, seaborn, plotly. Step 5: Modeling / Predictions (اختياري) استخدام Machine Learning لتوقع النقاط المستقبلية. خوارزميات شائعة: Linear Regression Random Forest Gradient Boosting (مثل XGBoost) الهدف: معرفة اللاعبين المتوقع أن يسجلوا أعلى نقاط في الجولات القادمة. Step 6: Decision Making اختيار أفضل التشكيلة اعتمادًا على التحليل. تحديد Captain و Vice-Captain بناءً على الأداء المتوقع. إدارة Transfers بذكاء حسب اللاعبين المتوقع ارتفاع نقاطهم. 5. Challenges الإصابات أو الإيقافات تؤثر على البيانات فجأة. قرارات المدربين أو التشكيلة الرسمية قد تغيّر النتائج. بعض اللاعبين يعتمدون على المنافسين القادمين (Fixture dependency). 6. Tools and Libraries Python: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scikit-learn, xgboost Excel/Google Sheets: تحليل مبسط للبيانات Visualization Tools: Tableau, Power BI