用PowerBI分析往届世界杯赛球队成绩
用PowerBI与Python做个简单对比
python分析文章请见用Python分析热门夺冠球队
1、 获取所有世界杯比赛的数据（不含预选赛）
2、 获取世界杯所有比赛的前20强数据情况
2.1 获胜场数
2.2 进球总数量
2.3 参加场次
数据来源于International football results from 1872 to 2018
数据集包含以下信息：
date - 比赛日期
home_team - 主队
away_team - 客队
home_score - 主队进球数 （不含点球）
away_score - 客队进球数 （不含点球）
tournament - 比赛的类型
city - 比赛所在城市
country - 比赛所在国家
neutral - 是否中立TRUE/FALSE
一、导入数据
从kaggle下载数据文件后用PBI导入，并筛选出世界杯比赛：
二、数据检查
2.1>查看PBI自动生成的代码，数据类型转换正确
2.2>过滤出世界杯正式比赛场次，总共847场，数据比较“干净”
简单浏览一下数据情况
三、数据统计
3.1>获胜场次统计
制作报表：
结果如下：
巴西、德国、意大利、阿根廷获胜场次名列4强
查看一下阿根廷的获胜场次情况：
3.2>进球数统计
分别统计出主、客进球，然后求和即可
客队也如法炮制，然后合并结果生成报表：
德国、巴西、阿根廷、意大利攻击力名列4强
3.3>参赛场次统计
与进球总数的统计方法相似，分别统计出主、客场次数然后合并相加，最后结果如下：
德国、巴西、意大利、阿根廷名列4强，其中墨西哥名列第8，也是世界杯常客
对本届32强XXX年以来的分析，采用同样的套路即可。
过滤一下时间即可
对于这种数量不大又很干净的数据，PowerBI做统计分析，其实比python+pandas更快捷！
