赛马比赛数据分析数据集HorseRacingDataAnalysis-laurahoang
数据来源：互联网公开数据
标签：赛马, 比赛数据, 运动分析, 数据可视化, 机器学习, 速度分析, 赛程分析, 性能评估
数据概述：
该数据集包含来自赛马比赛的数据，记录了赛马比赛的详细信息，包括赛马的速度、位置、角度、能量消耗等关键指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据快照。
地理范围：数据未限定具体地理位置，涵盖了赛马比赛的相关信息。
数据维度：数据集包含多个字段，如track_id（赛道编号）、race_date（比赛日期）、race_number（比赛场次）、distance_id（比赛距离）、position_at_finish（完赛排名），以及与赛马速度、角度、能量消耗相关的多个指标，如avg_rel_speed_mean（平均相对速度）、avg_speed_to_pack_speed_mean（平均相对于马群速度）、position_in_race_mean（比赛位置）、angle_mean（角度）、dst_covered_perc_sum（覆盖距离百分比总和）、dst_covered_perc_cum_max（覆盖距离百分比累计最大值）、energy_saved_mean（能量节省）。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，如big_data_derby_final_data_head.csv, final_preprocessing_head.csv和big_data_derby_2022_11_07_head.csv，以及对应的可视化结果，如kmeans8.png和kmeans4.png。数据结构便于分析和处理。
来源信息：数据来源未明确，但包含了赛马比赛的详细数据，并进行了预处理。
该数据集适合用于赛马比赛的性能分析、速度预测和策略优化。
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：适用于运动科学、数据分析等领域的学术研究，如赛马比赛的策略分析、速度与距离的关系研究等。
行业应用：可以为赛马行业提供数据支持，特别是在赛马预测、训练优化等方面。
决策支持：支持赛马比赛相关决策的制定，如赛马的选择、比赛策略的制定等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解赛马比赛数据分析。
此数据集特别适合用于探索赛马比赛中各项指标之间的关系，以及预测赛马的比赛结果，帮助用户实现优化比赛策略、提升预测准确性的目标。
