Power BI’ da Euroleague Analizi (Euroleague Analysis)

Power BI ‘ ın çok fonksiyonlu bir iş zekası çözümü olduğundan daha önce bahsetmiştim. Bir çok alanda kullanılabilir, çok fonksiyonel bir yapıda olmasından dolayı bu yazımda bunu kanıtlar nitelikte olan Power BI’ da Euroleague Analizi (Euroleague Analysis) örneği ile size sunmak istiyorum.

Euroleague ve NBA ile ilgilenenler çok iyi bilirler ki, istatistik ve analiz bu sporun ayrılmaz bir parçasıdır. Hatta yakın takipçiler hangi takımın ne kadar sayı ortalaması ile oynadığını, deplasmandaki serbest atış ortalamalarını ne olduğunu, hangi oyuncunun % kaç 3′ lük sayı isabetinin olduğunu bilirler. Yani kendi küçük iş istihbaratlarını bu bilgilerle oluştururlar.

Bu yazımızda Euroleague ‘ in resmi web sayfasından bazı istatistiksel verileri alarak (çekerek), bunları belli bir kritere göre ilişkilendirerek, Power BI ‘ da kendi Euroleague analizimizi oluşturacağız.

Power BI ‘ da Web‘ ten veri alma işleminin nasıl yapıldığını Power BI’ da XML ile Veri Alma İşlemi başlıklı yazımdan incelemenizi tavsiye ederim.

Power BI’ da Euroleague Analizi (Euroleague Analysis)

Euroleague Resmi Sitesinden Verilerin Çekilmesi

Euroleague resmi web sitesinin istatistik sayfasından bazı veri setlerini (En çok Index Rating ‘ e sahip takımlar, oyuncular vb.) Power BI Desktop’ a alıyoruz. Bu verilerin birbirleri ile ilişkilerini tanımlayıp sürekli yenilenen görsellerle donatılmış bir rapor hazırlamayı hedefliyoruz.

Euroleague Resmi Sitesi İstatistik Sayfası / Power BI’ da Euroleague Analizi (Euroleague Analysis)

Aşağıdaki ekran görüntüsünde görüldüğü üzere bazı verileri filtreleyip Power BI ‘ ya almak için işlemler uygulayacağız. Ben sadece bir veri setini Power BI‘ ya aktarma işlemini göstereceğim. Siz de istediğiniz veri setini Power BI ‘ da içeri aktarabilirsiniz.

Örnek olarak Euroleague 2017-2018 sezonunda en çok rating alan ilk 50 oyuncunun verilerini Power BI ‘ a alacağız.

Leaders – Player (Top 50) / Index Rating in Euroleague 2017/18 – Power BI’ da Euroleague Analizi (Euroleague Analysis)

Power BI Desktop üst menüsünden bulunan Home sekmesinden Get Data –> Web ‘ i seçiyoruz.

Power BI Desktop – Get Data From Web

Veri çekeceğimiz web adresini (URL) ekleyip OK butonuna basıyoruz.

Power BI – Get Data From Web Ekranına URL ‘nin Eklenmesi

Eklediğimiz URL ‘ de bulunan veriler tablolar halinde listelenir. Fakat bu tabloların isimlendirmeleri standart olarak (default) geldiği için hangi tabloyu seçeceğimize Web view ekranını kullanarak karar veriyoruz.

Power BI Desktop – Navigator Ekranı / Power BI’ da Euroleague Analizi (Euroleague Analysis)

Power BI Desktop – Navigator -Web View / Power BI’ da Euroleague Analizi (Euroleague Analysis)

Web’ ten eklediğimiz verilerden oluşan tablo Fields bölümünde yer alır. Diğer veri setlerini isimlendirdiğim gibi yeni eklediğim veri setine de bir isim veriyorum.  (Player Ratings TOP 50 2017-2018)

Power BI Desktop – Eklediğimiz Tablo Fields Bölümünde Yer Alır.

Power BI Desktop – Table – İsimlendirme / Power BI’ da Euroleague Analizi (Euroleague Analysis)

Tablolar Arasında İlişki Kurma (Relationships)

Eklemiş olduğumuz tabloları incelediğimizde oyuncularla ilgili verilerdeki takım isimleri (Uzun hali) ile takım istatistiklerinden oluşan tablodaki takım isimlerinin (kısa hali) birbirinin aynısını olmadığını görüyoruz.

Oyuncularla takımların verilerinin aynı görsellerde kullanılabilmesi için aralarında bir bağ (ilişki-relation) kurmamız gerekir. Bu ilişkiyi takım isminden kuracağımız için tablolar arasındaki takım ismi farklılığını ortadan kaldıracak bir kurgu oluşturmalıyız.

Tablolar arasında ilişki kurma hakkında ayrıntılı bilgiyi Power BI’ da Tablolar Arasında İlişki Kurma (Relationships) başlıklı yazımdan inceleyebilirsiniz.

Power BI -Relationships / Power BI’ da Euroleague Analizi (Euroleague Analysis)

Az sayıda veri eşleşmesi (16 Takım) gerçekleştireceğimiz için  Enter Data-Create Table seçeneği ile ortak bir tablo oluşturacağız.

Power BI Desktop – Edit Queries

Power BI – Edit Queries – Enter Data

Power BI – Edit Queries – Create Table / Power BI’ da Euroleague Analizi (Euroleague Analysis)

Power BI Tablolar Arasında İlişki Kurma / Power BI’ da Euroleague Analizi (Euroleague Analysis)

Artık tüm tabloları birbirine bağlayabileceğimiz ortak bir tablo oluşturmuş olduk. Şimdi takımlar ve oyuncular arasında ilişkilendirmeyi gerçekleştireceğimiz Power BI Desktop (Masaüstü) – Relationships ekranına geçiş yapıyoruz.

Power BI Desktop – Relationships / Power BI’ da Euroleague Analizi (Euroleague Analysis)

Takım istatistikleri ile oyuncu istatistiklerini ilişkilendirebilmek için oluşturduğumuz TEAMS tablosuna aşağıdaki şekilde takım isimlerinden eşleştirme işlemini gerçekleştiriyoruz.

Power BI Desktop – Relationships (Euroleague Teams and Players) / Power BI’ da Euroleague Analizi (Euroleague Analysis)

Tüm Tablo İlişkilerinin Kurulmuş Hali (Euroleague Takımları ve Oyuncuları) / Power BI’ da Euroleague Analizi (Euroleague Analysis)

Tablo ilişkilerinin doğru kurgulanıp kurgulanmadığını anlamak için aşağıdaki gibi basit bir örnek tasarladım. Üst bölümdeki tablo (table) görseline Euroleague‘de takımlarının 3 sayı yüzdelerine göre sıralamalarını ekledim.

Alttaki görsele ise Euroleague‘de 3 sayı yüzdesi en yüksek olan ilk 50 oyuncuyu ekledim.

Yaptığımız ilişkilendirmeye göre üstteki görselden bir takımı seçtiğimde, alttaki görselde o takımın 3 sayı yüzdesi en yüksek ilk 50 oyuncu içerisinde yer alan oyuncularını getirmesi gerekiyordu ve getirdi.

Euroleague İstatistiklerinin Görsellere Aktarılması / Power BI’ da Euroleague Analizi (Euroleague Analysis)

Şimdiye Kadar Neler Yaptık ?

Raporları oluşturmak için tüm alt yapıyı kurduk. Özetleyecek olursak;

* Web sitesinden veri çekme işlemini gerçekleştirdik. (Veri setleri oluşturduk)

* Veri setlerinin içeriklerini inceledik ve birbirleriyle nasıl, ne tür bir ilişki kurabiliriz, onu belirledik.

*Tüm tabloların ilişkili olduğu bir ortak tablo (Create Table – Enter Data) oluşturduk. (Bu örnek için ilişkilendirmeyi bu şekilde ortak bir tablo ile yaptık, karşılaşabileceğimiz başka durumlarda başka türlü ilişkilendirmeler yapılabilir.)

*Bu ilişkilendirmenin doğru olup, olmadığını test ettik.

Peki ya Şimdi ?

Bana sorarsanız işin en güzel kısmına geldik. Verileri kurgulayıp bunları görsellere aktarma ve grafiksel tasarımlar oluşturma benim en sevdiğim bölümdür. Yeter ki doğru ve yenilenebilir verileriniz olsun, bunları kullanıcılara sunmak belki de bu işin en keyifli yanı.

Düşünsenize sizin hazırladığınız ve karar vericilere sunduğunuz raporlar sayesinde bir kurum yönetiliyor ve o kurumun geleceğine yön verilmesinde etkiniz oluyor. Sizce de güzel değil mi?

Euroleague istatistiklerinin görsellere aktarılması ile ilgili olarak ayrı bir yazı yazmayı tercih ettim. Okurken sıkılmamanız adına böyle bir şey düşündüm. Power BI’ da Euroleague İstatistikleri (Euroleague Statistics in Power BI) başlıklı yazımı, bu yazının devamı olarak inceleyebilirsiniz.

Umarım sizin için faydalı bir yazı olmuştur. Konu ile ilgili bir öneriniz varsa iletmenizi çok isterim. Bir hatamız olduysa affola…

Görüşlerinizi, önerilerinizi ve sorularınızı yorum bölümüne yazabilirsiniz. Vakit buldukça cevaplamaya çalışacağım.

Takipte kalmanız dileğiyle…