NFL安全卫覆盖范围分析数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：NFL, 安全卫, 覆盖范围, 数据分析, 体育统计, 机器学习, 随机森林
数据概述：
本数据集基于2018赛季NFL（美国国家橄榄球联盟）的比赛数据，通过Next Gen Stats（NGS）系统收集，旨在分析安全卫在传球防守中的覆盖能力。数据集包含136,172个记录，涉及663名防守球员的详细比赛数据。数据字段包括时间戳、球员位置坐标、速度、加速度、距离、方向、球的方向、传球路线、球的到达位置等关键信息。通过随机森林算法，研究人员计算了安全卫在传球到达目标点时的覆盖距离、角度和时间等指标，从而评估安全卫的“覆盖范围”能力。
数据用途概述：
该数据集适用于分析NFL安全卫的覆盖能力和表现，帮助球队和教练组识别优秀防守球员，优化防守策略。此外，数据集可用于评估球员的市场价值，为球队的人才引进和薪资谈判提供参考。数据集还可用于体育数据分析领域的教育培训，帮助学习者理解如何通过机器学习算法提取比赛数据中的深层信息。研究人员可利用此数据集探索安全卫在不同防守策略（如区域防守）中的表现差异，为NFL的防守战术研究提供支持。
