今天跟大家唠唠我最近在搞的缅甸足球联赛数据，也就是 Myanmar National League (MNL)。别看这联赛名气不大，但对于我这个数据迷来说，挖掘点还是挺多的。
起步：先找数据源
我啥也不懂，就直接在网上搜。发现关于缅甸联赛的中文资料是真的少，费老劲才找到一些英文网站，上面能看到一些基本信息，比如球队、赛程啥的。 还好我英文还行，不然真就抓瞎。然后就是各种筛选，看看哪个网站的数据比较全，更新比较及时。 找到几个还不错的，先Mark一下。
数据抓取：八仙过海，各显神通
数据源找到，接下来就是怎么把数据搞到手。最开始我是尝试手动复制粘贴，但数据量稍微大一点，就觉得太费劲。后来就想，不行，得用技术手段。 我先试用Python的requests库去爬，但是发现有些网站反爬机制做得还挺直接爬会被ban。 后来我就换Selenium，模拟浏览器操作，总算能把数据搞下来。 这中间还遇到各种编码问题，真的是一坑接一坑， 慢慢解决呗。
数据清洗：去粗取精，化繁为简
数据抓下来之后，那叫一个乱。各种格式不统一，还有一些无效数据。 我就用Pandas开始清洗，把那些没用的信息去掉，然后把日期、比分这些格式整理 还有一些球队名称，英文的、缅文的、简称的，各种各样，我就手动建一个mapping表，把它们统一起来。 这个过程是最磨人的，但是没办法，数据质量是分析的基础，必须耐心搞
数据分析：初窥门径，略有所得
数据清洗干净，就可以开始分析。 我先做一些简单的统计，比如球队的胜率、进球数、失球数等等。 还根据赛程，预测一下后面的比赛结果。 预测的准不准另说，主要是想看看能不能找到一些规律。 比如，有些球队主场特别厉害，有些球队客场虫。 还有一些球队，特别擅长打顺风局，一旦领先就很难被翻盘。
可视化：一图胜千言
光看数据表格，太枯燥。 我就用一些可视化工具，把数据做成图表。 比如，用柱状图展示球队的积分排名，用折线图展示球队的进球数变化趋势。 这样一来，数据就变得更加直观，更容易理解。
路漫漫其修远兮
这回搞缅甸联赛数据，虽然只是一个小小的实践，但也让我学到很多东西。 从数据抓取、清洗到分析、可视化，每一个环节都充满挑战和乐趣。 虽然现在还只是入门阶段，但我相信，只要坚持下去，就能在这个领域取得更大的突破。
- 抓取数据: 用Selenium模拟浏览器，克服反爬机制。
- 清洗数据: 用Pandas统一数据格式，处理各种奇奇怪怪的名称。
- 分析数据: 统计球队胜率、进球数，尝试预测比赛结果。
- 可视化: 用图表更直观地展示数据。
这回体验还挺有趣的，以后会继续探索其他冷门联赛的数据，看看还能发现什么好玩的。
