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掘金又赢了，硬生生把系列赛从3比1打成了3:3，于是大家都来调侃说我约基奇（约G7）的名号可不是白叫的！哈哈哈哈那作为一个喜欢篮球的R语言初学者，当然不能只看比赛了，还要把约基奇的常规数据探索学起来！数据来源https://www.statmuse.com/nba/player/nikola-jokic-9226/career-stats打开数据来源的链接，鼠标点击右键检查，将内容复制到文本文件中，我这里命名为new1.txt散点图加折线图从上图我们可以看到约基奇的命中率在17-18赛季最低，最近两个赛季在稳步上升，出手次数在19-20赛季略有下降，但出手次数整体是上升趋势，侧面反映约基奇从一个二轮秀到逐渐成为掘金队进攻核心的过程。场均出场时间17-18赛季达到最大值，恰好也是命中率最低的一个赛季，那我们可以合理猜测一下，要想最大效率的发挥约基奇的作用，应该合理安排他的出场时间。毕竟这桶行走的百岁山体力问题可能是一个较大的困扰。从上图我们可以看到约基奇的得分、篮板、助攻数据在18-19赛季达到最大值，19-20赛季略呈下降趋势。可能的原因有很多，这里我猜可能是休赛季参加世界杯没有得到充足的休息导致的。数据来源是 https://www.basketball-reference.com/players/j/jokicni01/gamelog-playoffs/比赛的胜 香港云主机负是诸多因素共同作用的结果，单纯从得分、及助攻等数据很难看出对比赛胜负的影响，除非你的队中有一位叫做波普的运动员。从上图可以看到 场均上场时间（MPG），场均得分(PPG)、场均盖帽(BPG)、三分命中率（3P%）季后赛的表现均高于常规赛。场均助攻数（APG）略少于常规赛，场均失误（TPG）也略多于常规赛。上述内容就是如何进行R语言探索约基奇数据的分析，你们学到知识或技能了吗？如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备，欢迎关注开发云行业资讯频道。
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