Application de Recherche de Joueurs Similaires

Cette application permet de visualiser les résultats d'analyse de similarité de joueurs basés sur les données StatsBomb (événements) et les données physiques.

Structure du projet

CODE/
├── process_data.py               # Script pour traiter les données et calculer ACP/KNN
├── streamlit_app.py              # Application Streamlit pour visualiser les résultats
├── du_script.ipynb               # Notebook original
├── requirements.txt              # Dépendances Python
├── FILES/
│   ├── explore_players_report.csv           # Données physiques (déjà présent)
│   ├── attackers_events_with_pca.csv       # Résultats ACP événements (généré)
│   ├── attackers_physical_with_pca.csv      # Résultats ACP physique (généré)
│   └── pca_info.json                        # Informations PCA (généré)
└── README.md                    # Ce fichier

Installation

1. Installer les dépendances :

pip install -r requirements.txt

Utilisation

Étape 1 : Générer les données pré-calculées

Avant de lancer l'application Streamlit, vous devez exécuter le script qui traite toutes les données :

python process_data.py

Ce script va :

• Charger les données StatsBomb via l'API
• Calculer l'ACP pour les données d'événements
• Charger les données physiques depuis FILES/explore_players_report.csv
• Calculer l'ACP pour les données physiques
• Sauvegarder tous les résultats dans FILES/

Note : Ce script peut prendre plusieurs minutes car il charge les données depuis l'API StatsBomb.

Étape 2 : Lancer l'application Streamlit

Une fois les données générées, lancez l'application :

streamlit run streamlit_app.py

L'application sera accessible dans votre navigateur à l'adresse : http://localhost:8501

Fonctionnalités

L'application affiche :

1. Nuages de points ACP :

   • ACP pour les données d'événements StatsBomb
   • ACP pour les données physiques
   • Le joueur sélectionné est mis en évidence en rouge

2. Résultats KNN :

   • Liste des joueurs similaires basée sur les événements
   • Liste des joueurs similaires basée sur les données physiques
   • Affichage des distances de similarité

Mise à jour des données

Pour mettre à jour les données, réexécutez simplement :

python process_data.py

Les fichiers dans FILES/ seront mis à jour et l'application Streamlit utilisera automatiquement les nouvelles données.

Dépannage

Erreur "Fichier non trouvé"

Si vous voyez une erreur indiquant qu'un fichier est manquant, assurez-vous d'avoir exécuté process_data.py au moins une fois.

Erreur d'API StatsBomb

Si le script process_data.py échoue lors du chargement des données, vérifiez :

• Vos identifiants StatsBomb dans statsbomb_script.py
• Votre connexion internet
• Que le package statsbombpy est bien installé