FIFA21球员数据分析数据集FIFA21PlayerDataAnalysisDataset-pranavchavare
数据来源：互联网公开数据
标签：足球, FIFA, 球员数据, 游戏数据, 球员评估, 球员属性, 机器学习, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自FIFA 21游戏中的球员详细信息，记录了球员的各项属性、能力值以及合同信息。主要特征如下：
时间跨度：数据来源于FIFA 21游戏版本，未明确标注具体时间，但反映了游戏发行时球员的状态。
地理范围：数据涵盖全球范围内的足球运动员，代表了各个国家和联赛的球员。
数据维度：数据集包含球员的多种属性，包括但不限于：球员照片链接、球员个人页面链接、国籍、场上位置、年龄、总能力值（OVA）、潜力值（POT）、所属球队及合同信息、球员身高、体重、惯用脚、最佳能力值（BOV）、球员成长值、加盟时间、租借结束时间、身价、周薪、解约金、进攻能力、传中、射门、头球精度、短传、凌空、技术、盘带、弧线球、任意球精度、长传、控球、速度、加速、冲刺速度、敏捷、反应、平衡、力量、射门力量、弹跳、体能、强壮、远射、心态、侵略性、拦截、站位、视野、点球、镇定、防守、盯人、抢断、铲球、门将技术、门将扑救、门将手控球、门将开球、门将站位、门将反应、总数据、基础数据、逆足能力、花式技巧、进攻倾向、防守倾向、国际声誉。
数据格式：CSV格式，文件名为fifa21_raw_data.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于FIFA 21游戏数据库，已进行结构化处理，方便分析。
该数据集适合用于足球运动员的评估、球员属性分析、球队阵容构建等相关研究，也适用于数据建模和机器学习应用。
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：适用于足球数据分析、球员能力评估、比赛结果预测等学术研究，例如球员价值评估模型、球员表现预测模型等。
行业应用：可以为体育行业提供数据支持，特别是在俱乐部球员选拔、球队战术分析、游戏开发等方面。
决策支持：支持足球俱乐部管理层进行球员引进决策，优化球队阵容，提升球队竞争力。
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深入理解球员属性和足球比赛。
此数据集特别适合用于探索球员属性与比赛表现之间的关系，帮助用户实现球员能力评估、阵容优化、比赛预测等目标。
