欧洲顶级足球联赛球员与射门数据集

欧洲顶级足球联赛球员与射门数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：足球, 欧洲联赛, 射门数据, 球员表现, 数据分析, 足球统计, 高级指标

数据概述：
本数据集涵盖了2014/15至2019/20赛季期间，欧洲五大顶级足球联赛的球员表现和射门详细信息。这五大联赛包括：英超联赛、西甲联赛、德甲联赛、意甲联赛和法甲联赛。数据集分为两个主要部分：
1. 球员数据（META）：包含每位球员的关键表现指标，如出场次数、上场时间、进球数、预期进球（xG）、预期助攻（xA）等，以及与球队和位置相关的详细信息。
2. 射门数据（SHOT）：记录了每场比赛中的射门事件，包括射门结果、射门位置、预期进球值（xG）、射门球员、比赛双方、比分、比赛日期等详细信息。

数据用途概述：
该数据集适用于多种足球相关研究和应用场景，包括但不限于：
- 球员表现分析：研究人员可以利用球员数据评估球员的综合表现，特别是通过预期进球（xG）和预期助攻（xA）等高级指标，深入分析球员的进攻贡献。
- 战术研究与球队分析：结合射门数据和球员数据，可以研究球队的战术特点，例如射门位置偏好、进攻组织方式以及关键球员的作用。
- 比赛分析与预测：射门数据提供了详细的射门事件信息，可用于分析比赛中的关键时刻，例如进球机会的产生、防守失误的识别等。此外，这些数据还可用于构建比赛预测模型。
- 数据可视化与教学：数据集的结构清晰，适合用于制作互动式数据可视化作品，帮助球迷和学生更好地理解足球比赛的动态和球员表现的量化分析。
- 商业与市场研究：俱乐部、转会机构和赞助商可以利用数据评估球员的市场价值和潜力，以及球队的竞争力和未来发展趋势。

数据字段说明：
1. 球员数据（META）
- player_id：Understat平台分配的唯一球员标识符，用于识别每位球员。
- player_name：球员的全名。
- games：该赛季球员的出场次数。
- time：该赛季球员的总上场时间（以分钟为单位）。
- goals：该赛季球员的进球数。
- xG：该赛季球员的预期进球数，反映其创造进球机会的能力。
- xA：该赛季球员的预期助攻数，反映其创造助攻机会的能力。
- shots：该赛季球员的射门次数。
- key_passes：该赛季球员的关键传球次数，通常指创造射门机会的传球。
- yellow_cards：该赛季球员的黄牌次数。
- red_cards：该赛季球员的红牌次数。
- position：球员在该赛季的场上位置，分为：F（前锋）、M（中场）、D（后卫）、GK（门将）。
- team_name：球员在该赛季所效力的球队。如果球员在赛季中更换球队，则会有两个条目记录。
- npg：该赛季球员的非点球进球数。
- npxG：该赛季球员的非点球预期进球数。
- xGChain：球员参与的所有进攻中的总预期进球值（xG）。
- xGBuildup：球员参与的所有进攻中的总预期进球值（xG，不包括关键传球和射门）。
- year：数据记录的赛季年份，例如2014表示2014/15赛季。

1. 射门数据（SHOT）
2. h_team：比赛中的主队名称。
3. id：比赛的唯一ID。
4. minute：射门发生的比赛分钟数。注意：Understat的数据不区分加时赛和下半场重启时间。
5. result：射门的结果，例如：Goal（进球）、MissedShot（未命中）、SavedShot（被扑救）、BlockedShot（被封堵）。
6. X：射门发生的球场位置（长度方向），球场被划分为100x100的网格，X值从0到100，代表从左侧到右侧的距离。
7. Y：射门发生的球场位置（宽度方向），Y值从0到100，代表从底部到顶部的距离。
8. xG：该次射门的预期进球值。
9. player：执行射门的球员全名。
10. h_a：射门发生在主场（h）还是客场（a）。
11. player_id：执行射门球员的唯一标识符。
12. situation：射门发生的场景，例如：OpenPlay（普通进攻）、SetPiece（定位球）、DirectFreekick（直接任意球）、FromCorner（角球）。
13. year：射门发生的赛季年份。
14. shotType：射门使用的身体部位，例如：RightFoot（右脚）、Head（头球）、LeftFoot（左脚）、Other（其他）。
15. match_id：射门发生的比赛的唯一ID。
16. a_team：比赛中的客队名称。
17. h_goals：主队在该场比赛中的进球数。
18. a_goals：客队在该场比赛中的进球数。
19. date：比赛的日期。
20. player_assisted：参与助攻的球员，如果有的话。
21. lastAction：射门前的最后一项动作，例如：Chipped（挑射）、Cross（传中）、Pass（传球）、TakeOn（过人）、Rebound（反弹）。

数据特点：
1. 时间跨度：数据覆盖了2014/15至2019/20六个完整赛季，提供了连续的球员和比赛数据。
2. 数据颗粒度：球员数据提供了赛季级的综合表现，而射门数据则细化到了每场比赛的每一脚射门，适合深入研究特定比赛或球员的微观表现。
3. 高级指标：包含了预期进球（xG）和预期助攻（xA）等高级统计指标，是现代足球数据分析的重要工具。
4. 跨联赛覆盖：涵盖了欧洲五大顶级联赛，数据集具有广泛的代表性，适用于比较不同联赛的球队和球员表现。

注意事项：
- 部分球员可能在赛季中更换球队，数据集中会有多个条目记录同一球员的赛季表现。
- 射门数据的分钟数不区分常规比赛时间和加时赛时间，分析时需注意此点。
- 数据来源于公开的互联网平台，可能存在一定的数据采集局限性，使用时需结合实际情况验证数据的完整性和准确性。

通过上述数据集，用户可以全面了解欧洲顶级足球联赛中球员的表现、射门事件的详细情况以及比赛的动态，为足球相关的研究、分析和决策提供有力支持。