板球比赛数据分析数据集CricketMatchDataAnalysis-saneh29
数据来源：互联网公开数据
标签：板球, 比赛数据, 球员表现, 击球手, 投球手, 数据分析, 运动分析, 比赛统计
数据概述：
该数据集包含来自板球比赛的详细数据，记录了球员的击球、投球等比赛表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但包含了比赛日期（match_dt）字段，可用于时间序列分析。
地理范围：数据未明确标明比赛地点，但包含了球员的国籍信息，可用于国家层面的球员表现分析。
数据维度：数据集包含多个关键字段，例如：match_id（比赛ID），batsman（击球手姓名），batsman_id（击球手ID），batsman_dob（击球手出生日期），batsman_details（击球手详细信息），is_batsman_captain（是否为击球手队长），is_batsman_keeper（是否为击球手守门员），inning（局数），runs（得分），balls_faced（面对的球数），over_faced_first（首个面对的局数），wicket kind（出局方式），out_by_bowler（被投球手），out_by_fielder（被守场员），bowler_id（投球手ID），bowler_dob（投球手出生日期），bowler_details（投球手详细信息），is_bowler_keeper（是否为投球手守门员），is_bowler_captain（是否为投球手队长），strike_rate（击球率），Fours（四分球数量），Sixes（六分球数量），match_dt（比赛日期），ingestion_timestamp（数据摄取时间戳）。
数据格式：CSV格式，文件名为duckscsv，便于数据分析和处理。数据已包含击球手和投球手的详细信息，以及比赛结果的关键统计数据。
该数据集适合用于板球比赛的统计分析、球员表现评估和比赛策略研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于体育数据分析、运动科学研究，如球员效率评估、比赛胜率预测等。
行业应用：可以为体育媒体、板球俱乐部和相关机构提供数据支持，用于球员评估、比赛策略制定和球迷互动。
决策支持：支持板球教练和管理层制定比赛战术、优化球员阵容和提升球队竞争力。
教育和培训：作为体育数据分析、统计学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解板球运动。
此数据集特别适合用于探索球员表现与比赛结果之间的关系，分析不同球员的特点和优势，并为比赛预测提供数据支持。
