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Term-Project 최종 결과

2017103739 유태원 2017103763 최선안 -개발 결과 요약
파일 링크-> https://drive.google.com/open?id=1RekY9C3T18CtAfttg0IJZvmRiO6bTZep
1. tkinter 라이브러리를 활용하여 UI 제작
2. bs4, openpyxl,lxml, pandas, urllib 등의 파이썬 모듈 활용
3. 이적시장 분석, 정보 업데이트, 선수 커스터마이징으로 메뉴 제작 (파일에서 tkinter2.py 실행)
 (1) 이적시장 분석
연도를 입력하여 각 연도의 이적 시장 기록을 나타냄.  선수를 더블클릭하면 상세정보가 나타남
->classdata.py
stat 창에서는 클럽, 선수를 선택하면 선수의 상세 정보가 출력되고, 클럽의 정보는 shell창에 나타냄.
->club_stat.py, player_stats.py
ranking 창은 선수, 클럽으로 나누어져 있고, 리스트 안에 있는 항목을 입력하면 그 항목에 대한 순위가 출력됨.
->rank.py

recommand 창에서는 클럽을 입력하면 클럽의 약점이 나오고, 그 약점을 보완해 줄 선수를 추천해 줌. 선수를 클릭하면 상세정보가 나타남.
-> reco.py

 (2) 정보 업데이트
squawka에서 크롤링을 하여 선수, 클럽 정보를 업데이트하고 엑셀 파일로 저장.
player_crawl.py, team_crawl.py

(3) 커스터마이징
직접 선수를 만들 수 있음. 이름, 포지션, 골 수, 패스 정확도 등의 스탯을 입력하면 기존의 선수 리스트가 있는 엑셀 파일에 저장됨. 그러면 이적시장 분석을 통해 순위 확인 가능.

Term-Project 중간 데모

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1. 목표
- 스포츠 이적시장 데이터를 토대로 구단 간 선수 이적, 이적료 경향 등을 파악하고 예측하여 구단 별 맞춤 선수를 추천해 주는 프로그램 개발
2. 개발 목표 (1) Python 모듈을 활용하여 웹 크롤링을 통해 이적 시장의 데이터를 가져오기 (2) HTML, Javascript를 활용하여 웹 페이지를 직접 만들기 (3) Django 프레임워크를 활용하여 웹 개발해보기
3. 개발결과 요약 (1) 현재 www.tranfermarkt.com에서 웹 크롤링을 통해 축구 선수들의 기본 정보(나이, 국적, 이적 팀, 이적료 등)을 가져오는 데 성공함.   -http://khuhub.khu.ac.kr/2017103739/Trademaster-crawling.py 에 실행 코드 게시함.
(2)  HTML ,css를 사용하여 웹 페이지 틀을 구성함.
4. 이후 계획 (1) 구단, 선수들에게 맞춤 선수, 구단을 추천해 주는 프로그램 개발- 오픈소스 활용 계획 (2) Django 프레임워크를 개발하여 웹 페이지에서 프로그램을 사용할 수 있도록 할 계획 (3) HTML, css, Javsscript(jQuery)를 활용하여 웹 페이지 디자인 할 계획

Term-Project

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Term-Project 제안서 소프트웨어융합학과 2017103739 유태원 2017103763 최선안

1. 목적 축구, 농구, 야구 등의 스포츠 이적 시장, 선수 데이터를 토대로 선수 능력치, 구단 간 선수 이적, 이적료 경향 등을 파악하고 예측하여 구단별 맞춤 선수를 추천해 주는 프로그램 개발