这是一个基于 NFL（美国国家橄榄球联盟）比赛数据的可视化分析平台，旨在通过数据挖掘和可视化技术，帮助用户深入理解 NFL 比赛的战术特点、球员表现和球队效率。平台采用 Python 开发，结合 Pandas 进行数据处理，Plotly 实现交互式可视化，NiceGUI 构建 Web 界面，提供直观、易用的数据探索体验。
平台包含四个核心分析模块，覆盖 NFL 比赛数据的关键维度：
1.球员数据概览
统计联盟球员总数、关键位置（四分卫、外接手等）人数
分析球员平均身高、体重等生理特征
展示各位置球员分布
揭示 NFL 阵容配置特点
2.传球结果分析
统计传球成功、失败、达阵、拦截等结果的分布
分析不同节次的传球次数与完成率变化，洞察比赛节奏
对比不同传球结果的推进码数差异，评估传球效率
3.比赛战术分布
分析各类传球战术的使用频率
评估不同传球结果对应的平均推进码数，量化战术效果
为战术优化提供数据支持（如短传与长传的效率对比）
4.球队进攻效率对比
从传球完成率、平均码数、达阵率、拦截率等多维度评估球队表现
通过雷达图直观对比多支球队的综合进攻能力
提供详细数据表格，支持排序和筛选
项目使用 NFL Big Data Bowl 开源数据集，包含 2018-2023 赛季的比赛数据，主要文件包括：
players.csv：球员基本信息（位置、身高、体重等），约 2000 条记录
plays.csv：比赛事件数据（传球结果、推进码数等），约 10 万条记录
games.csv：比赛元数据（对阵双方、日期等），约 500 条记录
pffScoutingData.csv：球探评估数据（错失 tackles 等进阶指标），约 8 万条记录