大学篮球比赛数据分析数据集CollegeBasketballGameDataAnalysis-readoc
数据来源：互联网公开数据
标签：篮球比赛, 比赛数据, 数据分析, 胜负预测, 赛季表现, 球队分析, 体育数据, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自大学篮球比赛的数据，记录了比赛结果、球队信息以及相关统计数据，用于深入分析比赛表现和预测比赛结果。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖多个赛季，从2021年开始。
地理范围：数据覆盖美国大学篮球比赛。
数据维度：包括比赛日期、主客队名称、主客队得分、比赛胜负情况、球队ID、赛季、以及一些比赛相关统计数据（如：line，lineavg，linesag等）。
数据格式：CSV格式，文件名为 kenpom (2)csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于体育数据网站，已进行标准化处理。
该数据集适合用于篮球比赛的胜负预测、球队表现评估、以及比赛策略分析。
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、机器学习模型构建等研究，可以用于分析球队实力、预测比赛结果、评估球员表现。
行业应用：可以为体育赛事预测平台、体育数据分析公司提供数据支持，用于提升预测准确性、优化赛事分析报告。
决策支持：支持教练团队和管理层进行球队阵容调整、比赛策略制定，以及球员评估。
教育和培训：作为体育数据分析、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解数据分析在体育领域的应用。
此数据集特别适合用于探索影响比赛结果的关键因素，帮助用户构建预测模型、优化比赛策略。
