深入足球统计数据集XG-XA及更多
数据来源：互联网公开数据
标签：足球,统计数据,预期进球,助攻,欧洲顶级联赛,数据分析,比赛预测,球员表现,赛季统计
数据概述：
本数据集提供了2014-15年至2019-20赛季欧洲五大顶级联赛（英格兰超级联赛、西甲、德甲、法甲、意甲）中数千名球员的详细统计数据。数据包括预期进球（xG）、预期助攻（xA）以及其他预期统计指标，这些指标有助于分析比赛预期结果。数据基于understat.com的算法，该算法根据进球位置、转化概率及其他因素评估球员在特定情况下的进球可能性。
数据用途概述：
该数据集适用于比赛预测、球员表现分析、球队战略制定等多种场景。研究人员可以利用此数据评估球员及球队的表现；教练和分析师可借此制定更有效的战术策略；媒体和球迷可以得到更深入的比赛解读。此外，数据集还适合用于教育培训，帮助学习者理解足球数据分析的方法和原理。
举例：
数据集中包含2014-15赛季至2019-20赛季的数据，每个赛季的数据存储在单独的.csv文件中。文件中包含以下指标：
- player_name：球员姓名
- teams_played_for：球员效力的俱乐部
- league：球员所在联赛
- games：赛季出场次数
- minutes：出场总分钟数
- goals：总进球数
- npg：非点球进球数
- assists：总助攻数
- xG：预期进球数
- xA：预期助攻数
- npxG：预期非点球进球数
- xG90, xA90, npxG90：每90分钟的预期统计
- position：赛季中担任的位置
- shots：总射门次数
- key_passes：关键传球次数
- yellow_cards：黄牌数
- red_cards：红牌数
- xGBuildup：参与但不包括关键传球和射门的控球预期进球数总和
- xGChain：参与的控球预期进球数总和
