板球比赛数据交付分析数据集CricketMatchDeliveryAnalysis-nikku2611
数据来源：互联网公开数据
标签：板球, 体育, 比赛数据, 投球分析, 击球分析, 数据分析, 机器学习, 运动统计
数据概述：
该数据集包含来自板球比赛的数据，记录了每次投球的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但可以推断为历史板球比赛数据。
地理范围：数据来源未明确，但可以推断为国际板球比赛数据。
数据维度：数据集包括多个字段，例如match_id（比赛编号），inning（局数），batting_team（击球队伍），bowling_team（投球队伍），over（局），ball（球），batsman（击球手），non_striker（非击球手），bowler（投球手），is_super_over（是否超级局），wide_runs（宽球得分），bye_runs（界外球得分），legbye_runs（触身球得分），noball_runs（无球得分），penalty_runs（处罚得分），batsman_runs（击球手得分），extra_runs（额外得分），total_runs（总得分），player_dismissed（被淘汰球员），dismissal_kind（淘汰方式），fielder（接球手）。
数据格式：CSV格式，文件名为deliveries.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于板球比赛记录，已进行结构化处理。
该数据集适合用于板球比赛的各种统计分析和建模，包括球员表现评估、比赛策略分析等。
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、比赛策略研究等领域的学术研究，如球员表现量化、比赛胜负预测等。
行业应用：可以为体育行业提供数据支持，尤其是在比赛分析、球员评估、赛事直播等方面。
决策支持：支持教练团队制定比赛策略，优化球员阵容，提升球队竞争力。
教育和培训：作为体育分析、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解板球比赛。
此数据集特别适合用于探索板球比赛中各种因素对比赛结果的影响，帮助用户进行数据驱动的决策和策略优化。
