NEW
wRC+ 打者排行 — 2025 CPBL
加權得分創造指數（含 Park Factor 球場修正），以 100 為聯盟平均。86 位合格打者完整排名。
151.7
魔鷹
145.6
林安可
142.2
張育成
查看完整排行 →
棒球知識：分析模組
8 個進階數據分析模組，展示對棒球賽伯計量學的理解與應用。
LOB% 分析
殘壘率反映投手運氣成分，可預測 ERA 回歸方向。
查看 →
投手疲勞曲線
按投球數區間追蹤表現衰退，自動偵測疲勞臨界點。
查看 →
關鍵時刻表現
高壓情境打擊 vs 整體表現，基於 RE24 矩陣的 Leverage Index。
查看 →
球數分析
不同球數情境下的打者/投手表現差異：領先、落後、平球數、兩好球。
查看 →
NEW
Park Factor
球場因子分析：樂天桃園 PF=1.12 是打者天堂，大巨蛋 PF=0.86 是投手樂園。
查看 →
NEW
BABIP 回歸
場內球打擊率的回歸均值分析。上半季 BABIP 極端者，下半季幾乎必然回歸。
查看 →
NEW
半季分割
上下半季 wOBA/OPS 差異比較。誰下半季爆發？誰下半季崩盤？
查看 →
數據分析文章
工程架構
🔄
ETL 資料管線
Rebas JSON + CPBL API 雙資料源整合。Rate limiting、磁碟快取、冪等載入、球員名稱模糊比對。
查看架構 →
🔌
API 設計
17 個 RESTful endpoints。FastAPI + Pydantic v2 schema 驗證、型別化回應、CORS、health check。
查看 API 文件 →
🗃
資料庫
8 張表、15+ 索引、WAL mode。分析快取層、球員對照表模糊 join。
查看 Schema →
⚙
DevOps
Docker multi-stage build。GitHub Actions CI + 每日 cron ETL。Cloudflare Pages push 自動部署。
查看流程 →
技術棧
後端
Python 3.12, FastAPI, SQLAlchemy, SQLite
前端
ECharts 5.4.3, Tailwind CSS
DevOps
Docker, GitHub Actions, Cloudflare Pages
資料來源
Rebas Open Data + CPBL 官網公開資料