EURO U21 Qualification Group D stats & predictions

Anteprima delle Qualificazioni Europee U21 Gruppo D

La tensione sale mentre le squadre si preparano per le partite cruciali del Gruppo D delle Qualificazioni Europee U21, in programma domani. Gli appassionati di calcio sono impazienti di vedere come si svolgeranno le sfide tra le giovani promesse del calcio europeo. In questo articolo, forniremo un'analisi approfondita delle partite previste, con previsioni di scommesse esperte e consigli su come le squadre potrebbero affrontare i loro avversari.

Partite in programma

Domani vedrà quattro incontri entusiasmanti nel Gruppo D, ognuno con il potenziale per cambiare la classifica del gruppo. Ecco un riepilogo delle partite:

• Italia vs Grecia: La squadra italiana cercherà di mantenere la propria posizione di testa del gruppo contro una Grecia determinata a sorprendere.
• Turchia vs Israele: Un incontro equilibrato che potrebbe vedere la Turchia cercare di rafforzare la propria posizione nel gruppo.
• Serbia vs San Marino: La Serbia è favorita per ottenere una vittoria schiacciante contro San Marino.
• Islanda vs Irlanda del Nord: Un'altra partita interessante con l'Islanda che cerca punti preziosi per migliorare la propria classifica.

Analisi della Squadra: Italia vs Grecia

L'Italia, guidata dall'esperto ct Paolo Nicolato, è una delle squadre favorite per vincere il torneo. Con giocatori talentuosi come Giacomo Raspadori e Gianluca Scamacca, l'Italia ha dimostrato di avere sia la qualità che la profondità per dominare in questo gruppo. La Grecia, sotto la guida di Christos Aravidis, ha mostrato un miglioramento significativo nelle ultime partite e cercherà di sfruttare ogni opportunità per ottenere punti.

• Punti di Forza dell'Italia: Creatività in attacco, solidità difensiva.
• Punti Deboli della Grecia: Esperienza limitata in partite ad alta posta in palio.

Previsioni di Scommesse: Italia vs Grecia

Le scommesse sul calcio sono sempre un'arte tanto quanto una scienza. Ecco alcune previsioni basate su analisi dettagliate:

• Marcatori dell'Italia: Giacomo Raspadori è una scelta sicura per segnare almeno un gol nella partita.
• Risultato Finale: L'Italia dovrebbe vincere con un risultato confortevole di 2-0.
• Under/Over 2.5 Gol: Scommettiamo su Over 2.5 gol data la qualità offensiva dell'Italia.

Analisi della Squadra: Turchia vs Israele

La Turchia, sotto la guida di Vincenzo Esposito, ha mostrato segni di crescita e maturità nelle ultime uscite. Con giocatori come Enes Ünal e Kerem Aktürkoğlu, la Turchia ha il potenziale per creare occasioni da gol contro l'Israele. L'Israele, guidato da Avraham Grant, cercherà di difendersi con ordine e sfruttare le ripartenze rapide.

• Punti di Forza della Turchia: Attacco dinamico, gioco aereo.
• Punti Deboli dell'Israele: Difesa vulnerabile ai colpi di testa.

Previsioni di Scommesse: Turchia vs Israele

• Marcatori della Turchia: Enes Ünal è probabile che faccia la differenza con almeno un gol.
• Risultato Finale: La Turchia dovrebbe vincere con un risultato di 2-1.
• Under/Over 2.5 Gol: Scommettiamo su Over 2.5 gol considerando le forze offensive delle due squadre.

Analisi della Squadra: Serbia vs San Marino

La Serbia, guidata da Dejan Stanković, è favorita per ottenere una vittoria schiacciante contro San Marino. Con giocatori come Filip Stojković e Nemanja Maksimović, la Serbia ha ampie risorse offensive e difensive. San Marino, d'altra parte, cercherà di difendersi a denti stretti e sfruttare ogni minimo errore avversario.

• Punti di Forza della Serbia: Forte presenza difensiva, gioco costruito dal basso.
• Punti Deboli di San Marino: Limitate capacità offensive.

Previsioni di Scommesse: Serbia vs San Marino

• Marcatori della Serbia: Nemanja Maksimović è probabile che segni nel primo tempo.
• Risultato Finale: La Serbia dovrebbe vincere con un risultato netto di 4-0.
• Under/Over 2.5 Gol: Scommettiamo su Over 2.5 gol data la superiorità della Serbia.

Analisi della Squadra: Islanda vs Irlanda del Nord

L'Islanda, sotto la guida di Arnar Vidarsson, è determinata a fare bene nelle qualificazioni dopo una prestazione solida nelle precedenti competizioni internazionali giovanili. Con giocatori come Brynjar Björnsson e Karl Holmberg, l'Islanda ha il potenziale per creare problemi all'Irlanda del Nord. L'Irlanda del Nord, guidata da Michael O'Neill Jr., cercherà di mantenere una difesa solida e sfruttare le occasioni in contropiede.

• Punti di Forza dell'Islanda: Solidità difensiva, gioco aereo offensivo.
• Punti Deboli dell'Irlanda del Nord: Limitate capacità offensive.

Previsioni di Scommesse: Islanda vs Irlanda del Nord

• Marcatori dell'Islanda: Brynjar Björnsson è una scelta sicura per segnare nella partita.
• Risultato Finale: L'Islanda dovrebbe vincere con un risultato di 2-1.
• Under/Over 2.5 Gol: Scommettiamo su Under 2.5 gol considerando la solidità difensiva dell'Islanda.

Tattiche e Strategie Chiave delle Squadre Partecipanti

Ogni squadra ha le sue strategie chiave che sperano porteranno al successo nelle partite contro i loro avversari:

• Italia: Giocare un calcio propositivo con rapidità nei cambi campo e pressione alta sulla difesa avversaria.
• Grecia: Sfruttare il gioco aereo e le ripartenze rapide per creare occasioni da gol.
• Turchia: Utilizzare il gioco aereo e l'intensità fisica per dominare il centrocampo e creare superiorità numerica in attacco.
• Israele: Mantenere una difesa compatta e sfruttare le ripartenze rapide per creare occasioni da gol.
• Serbia: Costruire il gioco dal basso e utilizzare i calci piazzati per creare superiorità numerica in attacco.
• San Marino: Difendere a zona alta e sfruttare ogni errore avversario per creare occasioni da gol.
• Islanda: Utilizzare il gioco aereo offensivo e mantenere una difesa solida per limitare le occasioni avversarie.
• Irlanda del Nord: Mantenere una difesa compatta e sfruttare le ripartenze rapide per creare occasioni da gol.

Sfide Potenziali Durante le Partite Domani Sera?

Ogni squadra affronta delle sfide specifiche che potrebbero influenzare l'esito delle partite:

• Italia: Gestire la pressione psicologica della partita cruciale contro una Grecia determinata a sorprendere.
• Grecia: Superare l'inferiorità numerica in termini di esperienza internazionale rispetto all'Italia.
• Turchia: Mantenere l'intensità fisica durante tutta la durata della partita contro l'Israele.VladimirKozlovskiy/Amazon_Vine_Analysis<|file_sep|>/README.md # Amazon_Vine_Analysis ## Overview of the analysis ### Purpose The purpose of this analysis is to determine if there is any bias toward favorable reviews from Vine members in the Amazon dataset of products and reviews that we have been provided. ## Results ### Number of Vine reviews * There were **74** total Vine reviews * **31** of the Vine reviews were "paid" (Y) and **43** were unpaid (N) ### Number of Total Reviews * There were **5664** total reviews ### Percentage of Vine Reviews * The percentage of Vine reviews to the total number of reviews was approximately **1%** ### Average Star Rating for both Paid (Y) and Unpaid (N) Vine Reviews * The average star rating for paid (Y) Vine reviews was **4.33** * The average star rating for unpaid (N) Vine reviews was **4.27** ### Summary of Results * In conclusion to this analysis we can say that there is no bias toward favorable reviews from Vine members as both paid and unpaid reviews had similar average ratings. ## Summary ### What is the overall sentiment of the Vine program? * Overall it seems that most users do not use the program as the percentage of total Vine reviews compared to the total number of reviews was less than **1%** ### How much does the amount paid by Amazon for the Vine program affect the sentiment? * There does not appear to be any difference between paid and unpaid reviews as both paid and unpaid had similar average ratings. ### What are some possible improvements that could be made to this analysis? * It would be helpful to have more information about each review such as: * The date that the review was written. * If there was any response to the review. * More information about each reviewer. * More information about each product. This would allow us to get more detailed insights into our data. <|repo_name|>VladimirKozlovskiy/Amazon_Vine_Analysis<|file_sep|>/module_1.py # Dependencies import os import pandas as pd # Create path variable path = os.path.join("Resources", "Reviews.csv") # Read CSV into Pandas DataFrame df = pd.read_csv(path) # Filter out only rows with "verified_purchase" == "Y" df = df[df["verified_purchase"] == "Y"] # Filter out only rows with "helpful_votes" > "total_votes" df = df[df["helpful_votes"] > df["total_votes"]] # Filter out only rows with "vine" == "Y" or "N" df = df[(df["vine"] == "Y") | (df["vine"] == "N")] # Print total number of rows in filtered DataFrame print(f"Total number of rows: {len(df)}") # Print number of paid (Y) and unpaid (N) vine reviews print(df["vine"].value_counts()) # Print percentage of total number of reviews that are vine percentage = len(df) / df["review_id"].count() *100 print(f"Percentage of total number of reviews that are vine: {percentage}%") # Calculate average star rating for both paid (Y) and unpaid (N) paid_avg_rating = round(df[df["vine"] == "Y"]["star_rating"].mean(),2) unpaid_avg_rating = round(df[df["vine"] == "N"]["star_rating"].mean(),2) print(f"Average star rating for paid vine reviews: {paid_avg_rating}") print(f"Average star rating for unpaid vine reviews: {unpaid_avg_rating}") <|file_sep|># Dependencies import os import pandas as pd # Create path variable path = os.path.join("Resources", "Reviews.csv") # Read CSV into Pandas DataFrame df = pd.read_csv(path) # Filter out only rows with "verified_purchase" == "Y" df = df[df["verified_purchase"] == "Y"] # Filter out only rows with "helpful_votes" > "total_votes" df = df[df["helpful_votes"] > df["total_votes"]] # Filter out only rows with "vine" == "Y" or "N" df = df[(df["vine"] == "Y") | (df["vine"] == "N")] # Print total number of rows in filtered DataFrame print(f"Total number of rows: {len(df)}") # Print number of paid (Y) and unpaid (N) vine reviews print(df["vine"].value_counts()) # Print percentage of total number of reviews that are vine percentage = len(df) / df["review_id"].count() *100 print(f"Percentage of total number of reviews that are vine: {percentage}%") # Calculate average star rating for both paid (Y) and unpaid (N) paid_avg_rating = round(df[df["vine"] == "Y"]["star_rating"].mean(),2) unpaid_avg_rating = round(df[df["vine"] == "N"]["star_rating"].mean(),2) print(f"Average star rating for paid vine reviews: {paid_avg_rating}") print(f"Average star rating for unpaid vine reviews: {unpaid_avg_rating}") ## Use PySpark from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder .config("spark.jars.packages", 'saurfang:spark-sas7bdat:2.0.0-s_2.11') .getOrCreate() spark_df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load(path) spark_df.show() filtered_df = spark_df.filter(spark_df['verified_purchase'] == 'Y') filtered_df.show() filtered_df.count() filtered_df.filter((filtered_df['helpful_votes'] > filtered_df['total_votes']) & ((filtered_df['vine'] == 'Y') | (filtered_df['vine'] == 'N'))).show() final_filtered_count = filtered_df.filter((filtered_df['helpful_votes'] > filtered_df['total_votes']) & ((filtered_df['vine'] == 'Y') | (filtered_df['vine'] == 'N'))).count() final_filtered_count final_filtered_count / filtered_df.count() *100 final_filtered_count / spark_df.count() *100 final_filtered_spark = filtered_df.filter((filtered_df['helpful_votes'] > filtered_df['total_votes']) & ((filtered_df['vine'] == 'Y') | (filtered_df['vine'] == 'N'))) final_filtered_spark.show() spark.sql("""SELECT COUNT(*) FROM final_filtered_spark""").show() spark.sql("""SELECT COUNT(*) FROM final_filtered_spark WHERE vine='Y'""").show() spark.sql("""SELECT COUNT(*) FROM final_filtered_spark WHERE vine='N'""").show() spark.sql("""SELECT AVG(star_rating) FROM final_filtered_spark WHERE vine='Y'""").show() spark.sql("""SELECT AVG(star_rating) FROM final_filtered_spark WHERE vine='N'""").show() <|repo_name|>dberry009/sketchnotes<|file_sep|>/2019-11-25-vuejs-december-meetup-slides.md --- title: Vue.js December Meetup Slides author: Daniel Berry date: November 25th 2019 lang: en-US tags: - vue.js - meetup slides --- ## Vue.js December Meetup Slides These are my notes from [the Vue.js December Meetup](https://www.meetup.com/VueJS-Meetup/events/266577896/) where I talked about using Tailwind CSS with Vue.js components. You can find these notes on GitHub here: [https://