欧洲五大联赛球员比赛数据与赛事分析数据集2014-2015-2024-2025赛季-codytipton
数据来源：互联网公开数据
标签：足球,五大联赛,球员,比赛数据,xG,进球,射门,助攻,赛事分析,时间序列
数据概述：
本数据集涵盖了2014/2015赛季至2024/2025赛季（数据仍在更新中）欧洲五大联赛（英超、西甲、德甲、意甲、法甲）的球员比赛数据和赛事分析数据，数据来源于Understat网站的抓取。数据集包含球员的详细比赛表现，以及球队和比赛的综合信息。该数据集提供了比现有数据集更细致的球员每场比赛数据，例如预期进球（xG）、构建xG、进球数、射门数等关键指标。此外，还包含了比赛事件、球队赛季数据等。
数据包含以下几个主要表格：
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球员比赛数据（lineup_stats）：
- match_id：比赛ID
- goals：进球数
- own_goals：乌龙球数
- shots：射门次数
- xG：预期进球数
- time：球员出场时间
- player_id：球员ID
- team_id：球员所属球队ID
- position：球员场上位置（SUB表示替补出场）
- player：球员姓名
- h_a：主客场标识（'h'为主场，'a'为客场）
- yellow_card：黄牌数
- red_card：红牌数
- key_passes：关键传球次数
- assists：助攻次数
- xA：预期助攻数
- xGChain：球员参与的每次控球的预期进球总和
- xGBuildup：球员参与的每次控球（不含关键传球和射门）的预期进球总和
- positionOrder：球员在首发阵容中的顺序
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比赛综合数据（general_game_stats）：
- id：比赛ID
- h_id：主队ID
- a_id：客队ID
- date：比赛日期
- league_id：联赛ID
- season：赛季
- h_goals：主队进球数
- a_goals：客队进球数
- team_h：主队名称
- team_a：客队名称
- h_xg：主队预期进球数
- a_xg：客队预期进球数
- h_w：主队胜率
- h_d：主队平局概率
- h_l：主队负率
- league：联赛名称
- h_shot：主队射门次数
- a_shot：客队射门次数
- h_shotOnTarget：主队射正次数
- a_shotOnTarget：客队射正次数
- h_deep：主队在禁区内完成的传球次数（不包括传中）
- a_deep：客队在禁区内完成的传球次数（不包括传中）
- h_ppda：主队在对方半场平均每次防守行动允许的传球次数
- a_ppda：客队在对方半场平均每次防守行动允许的传球次数
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比赛事件数据（game_events）：
- id：事件ID
- minute：事件发生时间（分钟）
- result：事件结果（例如：射门被封堵，射门被扑出等）
- X：射门发生时的X坐标
- Y：射门发生时的Y坐标
- xG：射门的预期进球数
- player：球员姓名
- h_a：主客场标识
- player_id：球员ID
- situation：射门发生的情景（例如：直接任意球，定位球，运动战等）
- season：赛季
- shotType：射门类型（例如：左脚，右脚，头球等）
- match_id：比赛ID
- h_team：主队名称
- a_team：客队名称
- h_goals：比赛进行时的（主队）进球数
- a_goals：比赛进行时的（客队）进球数
- date：比赛日期
- player_assisted：助攻球员姓名
- lastAction：射门前的最后一次行动
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俱乐部赛季数据（clubs）：
- club_id：俱乐部ID
- club：俱乐部名称
- league_id：联赛ID
- league：联赛名称
- season：赛季
- wins：胜场数
- draws：平局数
- losses：负场数
- pts：赛季积分
- avg_xG：赛季平均预期进球数
- total_goals：赛季总进球数
- total_goals_cond：赛季总失球数
数据用途概述：
该数据集可用于多种数据科学和分析项目，包括：
- 球员表现评估： 通过xG、进球数、射门数等指标评估球员的整体表现和效率。
- 比赛结果预测： 基于历史数据，分析球队的进攻和防守表现，预测比赛结果。
- 战术分析： 研究不同战术对比赛结果的影响，例如，高位逼抢对控球率的影响。
- 联赛趋势分析： 分析五大联赛的整体趋势，包括进球数、射门次数、xG的变化等。
- 数据科学训练： 为数据科学训练营项目提供实战数据，帮助学习者掌握数据清洗、分析和可视化技能。
- 俱乐部运营决策： 帮助俱乐部更好地评估球员，优化球队阵容，提升俱乐部运营水平。
