“Proxecto final – Paquete de Lahman”

Detalles

A principal forma desta base de datos é unha base de datos relacionada co formato de Microsoft Access. O deseño segue estes principios xerais: cada xogador está asignado un código único (ID de xogador). Toda a información está relacionada con outras táboas con ese xogador e está marcado co seu ID de xogador. A continuación, todos os ID están ligados a nomes e datas de nacemento na táboa principal. A base de datos está composta das seguintes táboas principais:

1. Datos (Mestre): 19105 Observacións con 26 variables que consta de nomes de xogador, data de nacemento e información biográfica. Este ficheiro úsase para detalles sobre os xogadores que figuran en bateo, lanzamento e outros ficheiros onde os xogadores son identificados só polo reprodutor, tamén hai variables como o peso do xogador en libras, a altura do xogador en polgadas, onde morreu o xogador, onde o xogador morreu .

2. Datos (Bateo): 102.816 observacións con 22 variables que consisten en: Número de xogos nos que un xogador xogou, homeruns, golpe por lanzamento.

3. Datos (pitching): 44.963 observacións con 30 variables que consisten en: Xogos completos, perdidos, gando, comezando.

4. Datos (Fielding): 136,815 Observacións con 18 variables consistentes en: Posición, xogos, erros, clasificación do área.

Unha colección de outras táboas tamén se inclúe a continuación brevemente:



(computadoras)

1. Datos (equipos): estatísticas e posicións de equipos anuais: 2835 observacións con 48 variables como por exemplo: ano, posición de clasificación final, xogos xogados, xogos xogados na casa, xogos gañados, xogos perdidos, bases roubadas.

2. Datos (TeamShalf): Datos da tempada do equipo: 52 observacións con 10 variables como: ano, división, xogos xogados, primeira ou segunda metade da tempada, a liga.

3. Datos (TeamsFranchises): información sobre franquías de equipos: 120 observacións con 4 variables, tales como: ID de franquía, nome de franquía, se a computadora está actualmente activa (s ou n), a identificación da franquía do equipo da Asociación Nacional xogou como …

Play Tempada (xogos de post-tempada)

1. Datos (Battingpost): 13.543 observacións con 22 variables como bases roubadas, bola de bola, pistas, paseos intencionais, éxito por ton.

2. Datos (PitchingPost): 5.271 observacións con 30 variables como os xogos comezaron, xogos completos, homeruns, strikeuts.

3. Datos (FieldingPost): 12,714 observacións con 17 variables como: posición, xogos, erros, pututs.

4. Datos (SeriesPost): 316 observacións con 9 variables como por exemplo, equipo que gañou a serie, Liga que gañou a serie, equipo que perdeu a serie, Liga que perdeu a serie.

Premios (premios)

1. Datos (AWARDSMANAGER): 179 Observacións con 6 variables que consta de: Manager ID, un nome de premio, ano, o premio foi un empate (s ou n).

2. Datos (AWARDSPLAYERS): 6.158 observacións con 6 variables: ID de xogador, dado o premio, ano, notas sobre o premio, o premio foi un empate (s ou n).

3. Datos (Premios PremiosManagers): 425 observacións con 7 variables: ano, ID de xestor, número de puntos recibidos, número máximo de puntos posibles, número de votos primeiro.

4. Datos (premios): 6.879 observacións con 7 variables: ID de reprodutor de ano, número de puntos recibidos, número máximo de puntos posibles, número de votos en primeiro lugar.

  1. Datos (HALLOFFAME): Consiste en resultados de voto para todos os candidatos nomeados para o salón de béisbol. Ten 4156 observacións con 9 variables como: ID de xogador, ano de voto, método polo que o xogador foi votado, votará a votación anual total, os votos totais recibidos. Detalle: a táboa está ligada a datos (Master) Outras táboas
  2. Datos (AllStarfull): 5148 Observacións con 8 variables
  3. Datos (xestores): 5.148 observacións con 8 variables
  4. Datos (FIRMINGOF): 12,028 observacións con 6 variables
  5. Datos (ManagersHalf): 93 Observacións con 10 variables
  6. Datos (salarios): 26.428 observacións con 5 variables
  7. Datos (aspecto): 102.761 observacións con 21 variables
  8. Datos (escolas): 1,207 observacións con 5 variables
  9. Datos (CollegePlaying): 17.350 observacións con 3 variables

Abaixo é un exemplo dos mellores xogadores pazos de 1985 a 2016

## yearID teamID lgID playerID salary nameFirst nameLast## 1 1985 PHI NL schmimi01 2130300 Mike Schmidt## 2 1986 NYN NL fostege01 2800000 George Foster## 3 1987 PHI NL schmimi01 2127333 Mike Schmidt## 4 1988 SLN NL smithoz01 2340000 Ozzie Smith## 5 1989 LAN NL hershor01 2766667 Orel Hershiser## 6 1990 ML4 AL yountro01 3200000 Robin Yount## 7 1991 LAN NL strawda01 3800000 Darryl Strawberry## 8 1992 NYN NL bonilbo01 6100000 Bobby Bonilla## 9 1993 NYN NL bonilbo01 6200000 Bobby Bonilla## 10 1994 NYN NL bonilbo01 6300000 Bobby Bonilla## 11 1995 DET AL fieldce01 9237500 Cecil Fielder## 12 1996 DET AL fieldce01 9237500 Cecil Fielder## 13 1997 CHA AL belleal01 10000000 Albert Belle## 14 1998 FLO NL sheffga01 14936667 Gary Sheffield## 15 1999 BAL AL belleal01 11949794 Albert Belle## 16 2000 LAN NL brownke01 15714286 Kevin Brown## 17 2001 TEX AL rodrial01 22000000 Alex Rodriguez## 18 2002 TEX AL rodrial01 22000000 Alex Rodriguez## 19 2003 TEX AL rodrial01 22000000 Alex Rodriguez## 20 2004 BOS AL ramirma02 22500000 Manny Ramirez## 21 2005 NYA AL rodrial01 26000000 Alex Rodriguez## 22 2006 NYA AL rodrial01 21680727 Alex Rodriguez## 23 2007 NYA AL giambja01 23428571 Jason Giambi## 24 2008 NYA AL rodrial01 28000000 Alex Rodriguez## 25 2009 NYA AL rodrial01 33000000 Alex Rodriguez## 26 2010 NYA AL rodrial01 33000000 Alex Rodriguez## 27 2011 NYA AL rodrial01 32000000 Alex Rodriguez## 28 2012 NYA AL rodrial01 30000000 Alex Rodriguez## 29 2013 NYA AL rodrial01 29000000 Alex Rodriguez## 30 2014 LAN NL greinza01 26000000 Zack Greinke## 31 2015 LAN NL kershcl01 32571000 Clayton Kershaw## 32 2016 LAD NL kershcl01 33000000 Clayton Kershaw

Deixa unha resposta

O teu enderezo electrónico non se publicará Os campos obrigatorios están marcados con *