斯玛特选秀报告模板

斯玛特选秀报告模板摘要本文为斯玛特公司提供的选秀报告模板。在选秀过程中，通过制定合适的选手评分系统和分析方法，能够帮助我们更好地聚焦于评估选手的核心能力、预测其未来的潜力并作出更好的决策。本文将介绍如何建立这样的评分系统和分析方法，并运用于选秀上，以期在选秀过程中提高选手的选拔质量。评分系统在选手比较数量巨大的缘故下，为了突出选手的优势和不足，我们制定了一套基于技能的评分系统，以便能够更好地找出有潜力的选手。以下是我们制定的技能模板：技能详细内容技术能力精准度、技术复杂度、没收球的速度、准确性等战术能力局面应变能力、平衡感、读球能力、配合度等心理素质强大的压力承受能力、毅力、观察力等体能素质运动能力、耐力、灵活性等我们分别对每一项技能设计了一个1-10的分数，最终得出一个0-40的总分来表示选手的整体实力。分析方法我们还编写了一个简易的分析工具，用于收集数据并建立实时提示系统以直观地了解选手的比赛情况。数据收集我们首先设计了一个选手数据表，用于收集选手的个人信息和比赛过程中每个时间点的技能分数。我们在每场比赛过程中会派遣一名专门的数据员，在场边进行数据收集工作。数据表包括以下内容：选手姓名性别年龄评委1分数评委2分数评委3分数评委4分数总分数时间戳王一男238878312022-10-31李二男219789332022-10-31张三女207678282022-10-31实时提示系统我们设计了一个实时提示系统，每秒钟自动收集数据，可视化选手的技能评分趋势，以帮助裁判员更好地理解比赛过程以及选手表现。实时提示系统画面如下：frommatplotlibimportpyplotasplt

frommatplotlib.animationimportFuncAnimation

fromrandomimportrandint

#初始化设置

fig=plt.figure(figsize=(10,6))

axes=plt.axes(xlim=(0,100),ylim=(0,40))

#即时提示绘图函数

deflive_plot(i):

#随机生成数据模拟

x=list(range(1,101))

y1=[randint(1,10)foriinrange(1,101)]

y2=[randint(1,10)foriinrange(1,101)]

y3=[randint(1,10)foriinrange(1,101)]

y4=[randint(1,10)foriinrange(1,101)]

total=[y1[i]+y2[i]+y3[i]+y4[i]foriinrange(100)]

#清除原有画面

plt.cla()

#画分数曲线

axes.plot(x,y1,color='blue',label='Judge1')

axes.plot(x,y2,color='red',label='Judge2')

axes.plot(x,y3,color='green',label='Judge3')

axes.plot(x,y4,color='orange',label='Judge4')

axes.plot(x,total,color='black',linestyle='--',label='TotalScore')

#绘制横竖坐标轴标签

axes.set_xlabel('Time')

axes.set_ylabel('Score')

#绘制图例

axes.legend()

#绘制标题

plt.title('Real-TimeDisplayofContestants\\'SkillScores')

#绘制实时提示曲线

animation=FuncAnimation(fig,live_plot,interval=1000)

plt.show()结论我们的评分系统和分析方法可以较好地帮助我们找到那些实