MLB棒球比赛投球数据分析数据集MLBBaseballPitchingDataAnalysis-dgp0301
数据来源：互联网公开数据
标签：棒球, 投球分析, 运动数据, 数据统计, 比赛分析, 球员表现, 机器学习, 投球类型
数据概述：
该数据集包含来自美国职业棒球大联盟（MLB）的 Jacob deGrom（雅各布·迪格罗姆）的比赛投球数据，记录了其在特定比赛中的投球表现。主要特征如下：
时间跨度：数据来源于2019年MLB赛季。
地理范围：数据涵盖MLB比赛，具体地理位置取决于比赛场地。
数据维度：数据集包括pitcher_id（投手ID）、code（投球结果代码）、type（投球类型）、pitch_type（投球类型）、event_num（事件编号）、b_score（进攻方得分）、ab_id（击球ID）、b_count（坏球数）、s_count（好球数）、outs（出局数）、pitch_num（投球序号）、on_1b（一垒跑垒员）、on_2b（二垒跑垒员）、on_3b（三垒跑垒员）、inning（局数）、top（上半局/下半局）、g_id（比赛ID）、p_score（防守方得分）、batter_id（击球手ID）、stand（击球手站位）、p_throws（投手投球手）、event（事件）、o（出局数）、FF（快速球）、SL（滑球）、CH（变速球）、PT（投球）、CU（曲球）、FT（快速球）。
数据格式：CSV格式，文件名为2019_degrom.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于MLB官方数据或其他公开数据源，已进行结构化整理。
该数据集适合用于棒球比赛的投球分析、球员表现评估以及数据建模分析。
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：适用于棒球比赛的深度分析研究，如投球策略分析、球员表现评估、投球类型对比赛结果的影响等。
行业应用：可以为体育数据分析公司、球队管理层、教练团队提供数据支持，用于球员选拔、战术制定、比赛预测等。
决策支持：支持棒球比赛中的决策制定，如调整投球策略、优化球员阵容等。
教育和培训：作为体育数据分析、运动统计学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解棒球比赛的运作机制。
此数据集特别适合用于探索投球类型与比赛结果之间的关系，分析球员的投球习惯和表现，以及构建预测模型。
