Show HN: Three.js से बना फ़ुटबॉल पास विज़ुअलाइज़ेशन टूल

 (statsbomb-3d-viz.vercel.app)
1 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2024-07-30 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • कोई इवेंट चुना नहीं गया
  • फ़िल्टर लागू करें
  • फ़िल्टर साफ़ करें
  • कैमरा रीसेट करें
  • StatsBomb 3D visualization tool
  • StatsBomb event data फ़ाइल का URL पेस्ट करें
  • डेटा लोड करें
  • उदाहरण लोड करें
  • उदाहरण: @c_mnzs / gh: @carlos-menezes

GN⁺ का सारांश

  • यह टूल StatsBomb event data को 3D में visualize करने की सुविधा देता है
  • उपयोगकर्ता event data फ़ाइल का URL दर्ज करके डेटा लोड कर सकते हैं
  • फ़िल्टर लागू करने या साफ़ करने की सुविधा से मनचाहा डेटा चुना जा सकता है
  • कैमरा रीसेट फ़ीचर से visualized डेटा को शुरुआती स्थिति में वापस लाया जा सकता है
  • यह टूल डेटा analysis और visualization में रुचि रखने वाले लोगों के लिए उपयोगी हो सकता है

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2024-07-30
Hacker News की राय

  • मुफ्त डेटा का इस्तेमाल करके कुछ शानदार बनते देखना हमेशा अच्छा लगता है। अगर खुद आज़माना चाहें, तो मुफ्त फुटबॉल मैच डेटा के हजारों सेट उपलब्ध हैं
    https://github.com/statsbomb/open-data
    फुटबॉल डेटा में Lionel Messi के सभी मैचों को दोबारा इकट्ठा किया गया डेटा भी है, और American football में Tom Brady के लिए भी यही काम शुरू किया गया है
    https://github.com/statsbomb/amf-open-data

    • 2015 के आसपास StatsBomb और Twitter के बड़े नेटवर्क की वजह से ही programming शुरू कर पाया था
    • वाकई दिलचस्प। मैं पहले से Tom Brady के सभी touchdowns को खुद track करने जैसा काम कर रहा हूं, इसलिए Tom Brady डेटा पर नज़र रखनी होगी
      data visualization के लिए मुझे और ज्यादा detailed डेटा चाहिए था, लेकिन काम काफी बड़ा है
      [1] https://tombradytds.com
      [2] https://tombradytds.com/viz.php

  • Interface शानदार है। अगर इसे किसी और चीज़ से बदलना हो, तो instructions देखकर original JSON खुद ढूंढा जा सकता है, इसलिए बेहतर होगा कि एक ready-made example दे दिया जाए
    इसे load करके देखने के बाद, मुझे ठीक से समझ नहीं आया कि three.js क्यों इस्तेमाल किया गया है। क्योंकि pass height भी heatmap की तरह दिखाई जाती है। whoscored के pass routes ज्यादा सहज लगते हैं

  • बहुत बढ़िया। मुझे 2D visualization पसंद है। कुछ साल पहले मैंने https://pubg.sh बनाया था, और telemetry format असल में काफी मिलता-जुलता है
    मुझे पता है कि pro PUBG टीमें मेरे tool को match के बाद analysis के लिए इस्तेमाल करती हैं, और उत्सुकता है कि क्या pro football teams के पास भी ऐसे internal tools होते हैं। track और visualize करने लायक चीज़ें सच में बहुत होंगी

    • जब पहले PUBG खूब खेलता था, तब इस app को कई बार इस्तेमाल किया था। आपसे मिलकर अच्छा लगा

  • अच्छी तरह बनाया है। दूसरे comments देखकर लगता है कि इस project को चुनने की एक वजह three.js सीखना भी थी, लेकिन deck.gl या kepler.gl पर भी विचार किया जा सकता है
    ये ज्यादा high-level visualization primitives देते हैं और large datasets पर performance के लिए optimized हैं। अलग-अलग visualization तरीकों को आज़माना या कई तरीकों को overlay करना भी आसान हो सकता है
    दोनों packages बहुत तेज़ prototyping की सुविधा देते हैं। kepler.gl में शायद बिना code के भी rough mockup बनाया जा सके, इसलिए इस approach को test करने में बहुत ज्यादा मेहनत नहीं लगेगी

  • बढ़िया। share करने के लिए धन्यवाद। क्या time-based animation जोड़ी जा सकती है? मैं match के आगे बढ़ने को इस तरह देखना चाहूंगा कि रंग धीरे-धीरे fade होते जाएं
    यह भी जानना चाहूंगा कि इस data से insights पाने का सबसे अच्छा तरीका क्या होगा। exploration पहला कदम जैसा लगता है, लेकिन उसके ऊपर value add हो जाए तो सच में अच्छा होगा

  • रंगों का मतलब क्या है, यह जानना चाहूंगा। लगता है केवल completed passes हैं, intercepted/blocked passes शामिल नहीं हैं? individual vectors के बजाय pass heatmap दिखाना एक अलग perspective दे सकता है
    क्या pass direction को start/end points के रूप में दिखाने या, अगर बहुत ज्यादा clutter न हो, तो arrows से दिखाने पर विचार किया गया है? यह भी जानना चाहूंगा कि pass speed display है या नहीं
    player या team के हिसाब से summary stats भी संभव लगते हैं। pass count, average speed, success rate, squad के अंदर concentration/dispersion, कौन खिलाड़ी सबसे ज्यादा/कम गेंद receive करता है, कौन सबसे ज्यादा/कम खिलाड़ियों से गेंद receive करता है, position-wise stats वगैरह। ideas फिलहाल इतने ही। शानदार visualization है

    • core engine तैयार है, अब बस काम करना है। ideas के लिए धन्यवाद

  • line colors कैसे तय होते हैं, पता नहीं, लेकिन team और किसी खास player से filter करने पर lines लगभग दिखती ही नहीं, इतनी कि खुद ढूंढनी पड़ती हैं

  • "Load Example" यह समझने में बहुत उपयोगी था कि यह क्या करता है। शानदार build है। colors का क्या मतलब है, इसकी explanation मांगने वाली बात से भी सहमत हूं
    अगर इसे live match camera footage के साथ combine किया जाए तो यह काफी powerful हो सकता है[0]। match के दौरान details को highlight करने जैसा
    [0] https://x.com/skalskip92/status/1816461263829889238

  • देखने में अच्छा है। अगर passes को time order में replay किया जा सके, तो match flow महसूस हो सकता है

  • file load करने की कोशिश की लेकिन fail हो गया। कई URL formats try किए
    https://github.com/statsbomb/open-data/…
    https://github.com/statsbomb/open-data/…
    15956.json
    input field में expected format का example पहले से हो, या file क्यों load नहीं हुई इसके लिए बेहतर error message मिले, तो अच्छा होगा। यह समझना मुश्किल है कि problem मेरे URL में है या अंदर की है
    फिर भी यह बहुत दिलचस्प demo है, और airstrike ने जैसा suggest किया है(https://news.ycombinator.com/item?id=41096570), core engine तैयार है, इसलिए filters बढ़ने पर यह कहीं ज्यादा दिलचस्प हो जाएगा