标题：全球足球比赛数据集深入洞察比赛细节
数据内容：
该数据集包含全球多个足球联赛的比赛数据，涵盖了比赛的基本信息、比赛结果、比赛时间、裁判信息、场地信息以及球员表现等多方面的数据。具体数据字段包括：
- 比赛国家和地区
- 联赛名称
- 主队和客队信息
- 比赛比分
- 比赛时间（日期和小时）
- 比赛上下半场信息
- 球员进球、助攻、黄牌、红牌等表现数据
- 比赛控球率、射门次数、传球成功率等统计指标
- 场地容量、比赛 attendance 等信息
数据来源：互联网公开数据
数据用途：
该数据集可以用于多个行业的分析和研究，具体包括：
- 体育分析：用于比赛结果预测、球员表现分析、比赛策略优化等。
- 数据分析与建模：用于机器学习模型训练，如比赛结果预测、球员表现评估等。
- 风险管理：用于评估比赛潜在风险，如球员受伤概率、比赛结果不确定性等。
- 市场营销：用于分析比赛观众偏好、广告投放效果等。
标签：足球比赛, 数据分析, 体育统计, 比赛结果, 球员表现, 控球率, 射门次数, 传球成功率, 场地信息, 比赛时间
行业分类：
- 体育
- 数据分析
- 市场营销
- 风险管理
- 人工智能
- 高等教育
统计分析：
- 数据集覆盖了6个不同的国家和地区，涉及18个不同的联赛，展示了数据的全球化和多样性。
- 主队和客队信息分别包含2518种和2141种不同的值，表明数据覆盖了大量球队和比赛。
- 比赛比分（home_score 和 away_score）分别有15种和16种不同的值，说明比赛结果的丰富性。
- 比赛时间（Date_day 和 Date_hour）分别有414种和125种不同的值，展示了数据的时间粒度。
- 球员表现数据（如进球、助攻、黄牌、红牌）的字段统计信息表明了数据的详细程度，例如 home_team_goals_assist 有11598种不同的值，说明了球员助攻行为的多样性。
- 比赛统计指标（如控球率、射门次数、传球成功率）的字段统计信息展示了比赛数据的全面性，例如 Pass_Success_per_Home 和 Pass_Success_per_Host 分别有10种不同的值，说明了传球成功率的分布情况。
- 裁判和场地信息（referee 和 venue）分别有697种和658种不同的值，表明了比赛环境的多样性。
该数据集为足球比赛分析、球员表现评估、比赛策略优化等领域提供了丰富的数据支持，具有广泛的应用前景。
