板球比赛投球数据分析数据集CricketMatchDeliveryData-gunj234
数据来源：互联网公开数据
标签：板球, 体育, 比赛数据, 数据分析, 投球, 击球, 统计分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自板球比赛的投球数据，记录了比赛中每次投球的详细信息，可用于深入分析比赛过程和球员表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但根据比赛ID推测为历史比赛数据。
地理范围：数据来源于板球比赛，未明确指出具体比赛地点，但可用于分析不同球队间的比赛情况。
数据维度：数据集包含多个字段，如比赛ID（match_id）、局数（inning）、击球方（batting_team）、投球方（bowling_team）、轮数（over）、球数（ball）、击球手（batsman）、非击球手（non_striker）、投球手（bowler）、是否为超级局（is_super_over）、广球得分（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）、被淘汰球员（player_dismissed）、淘汰方式（dismissal_kind）和接球手（fielder）。
数据格式：CSV格式，文件名为deliveries.csv，方便进行数据处理和统计分析。
该数据集适合用于板球比赛的各种统计分析、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、比赛过程分析、球员表现评估等研究领域。
行业应用：可以为体育行业提供数据支持，如球队战术分析、球员选拔、比赛预测等。
决策支持：支持教练和管理层进行比赛策略制定和球员管理。
教育和培训：作为体育数据分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解比赛数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索比赛中各种因素对得分的影响，以及球员表现的量化评估，帮助用户优化比赛策略，提升球队竞争力。
