板球比赛数据交付数据集CricketMatchDeliveryData-wassimchouchen
数据来源：互联网公开数据
标签：板球, 体育, 比赛, 数据分析, 击球, 投球, 统计, 赛事
数据概述：
该数据集包含来自印度板球超级联赛（IPL）的比赛数据，记录了每场比赛中每次投球的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但从比赛的上下文推测，可能涵盖了IPL的多个赛季。
地理范围：数据主要涉及印度板球超级联赛，因此地理范围主要集中在印度。
数据维度：数据集包括比赛ID（match_id）、局数（inning）、击球队伍（batting_team）、投球队伍（bowling_team）、局内轮数（over）、球数（ball）、击球手（batsman）、非击球手（non_striker）、投球手（bowler）、是否超级局（is_super_over）、宽球得分（wide_runs）、界外得分（bye_runs）、腿部界外得分（legbye_runs）、无球得分（noball_runs）、处罚得分（penalty_runs）、击球手得分（batsman_runs）、额外得分（extra_runs）、总得分（total_runs）、被淘汰的球员（player_dismissed）、淘汰方式（dismissal_kind）、以及接球手（fielder）等详细数据。
数据格式：CSV格式，文件名为deliveries.csv，方便进行数据分析和处理。
数据来源：数据来源于印度板球超级联赛的公开数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于板球比赛的统计分析、比赛结果预测以及球员表现评估等应用。
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：适用于体育统计学、数据科学等领域的学术研究，如比赛胜负预测、球员表现评估、战术分析等。
行业应用：可以为体育赛事分析机构、体育媒体、博彩公司等提供数据支持，用于赛事解说、数据可视化、赔率分析等方面。
决策支持：支持教练团队的战术制定、球员选拔，以及球队的整体运营策略优化。
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比赛的运作机制和数据分析方法。
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，帮助用户实现对比赛的深入理解和预测。
