Sådan Arbejdede jeg inEffektivt med API-data i Excel: En Guide til UEFA Ranking og Superliga Data

I dette blogindlæg deler jeg min rejse med at håndtere UEFA ranking og Superliga data i Excel ved hjælp af PowerQuery, en tilgang der forenkler manipulation af komplekse JSON-datastrukturer. Jeg introducerer et Excel-dokument bestående af tre ark, der dækker lande- og klubkoefficientlister samt detaljer om Superligaens 2024-sæson. Læringspunkter inkluderer brugen af HVISER-funktionen, “Til tabel”-funktionen i PowerQuery, og hvordan den avancerede editor kan effektivisere datahåndtering. Projektet understreger vigtigheden af tålmodighed og dygtighed, når man arbejder med indviklede datasæt.

Superliga-Datahoarding

I dette blogindlæg vil jeg tage jer med på min lidt nørdede rejse ind i fodboldstatistikkers verden, hvor jeg med et snert af autisme i forhold til data, besluttede mig for at downloade resultaterne for alle 4300 fodboldkampe i Superligaen siden 2001. Dette projekt blev udført via R-studio og Rscripts, med lidt hjælp fra mine digitale hjælpere, ChatGPT og Bard.

Jeg dykker ned i, hvordan jeg brugte Rstudio til at automatisere indsamlingen af data fra Superliga.dk, hvor kampe siden 2001 kan tilgås via sæson- og event-identifikatorer. Trods nogle strukturelle udfordringer med mappenavne, som krævede manuel efterbehandling, vil jeg dele, hvordan jeg navigerede i datamanipulation og endte med at anvende Excel til yderligere databehandling på grund af de udfordringer, som jeg stødte på i R.

Jeg vil også dele mine erfaringer med at importere data til en MySQL database, hvilket gav mig en praktisk måde at filtrere og sortere data på – ideelt til fodboldstatistik under sociale sammenkomster. Læs med og find ud af, hvordan en kombination af nygerrighed og datadrevet dedikation kan lede til både frustration og triumf i jagten på den perfekte statistikoversigt.