职业足球运动员综合能力评估数据集ProfessionalFootballPlayerComprehensiveAbilityEvaluationDataset-abdulazeezadeyanju
数据来源：互联网公开数据
标签：足球, 运动员, 球员, 属性, 统计, 技能, 评分, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自足球数据网站的数据，记录了全球职业足球运动员的详细属性和能力评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但基于球员的合同信息和赛季数据，可推测为2020-2021赛季。
地理范围：数据涵盖全球范围内的职业足球运动员，包括来自不同国家和俱乐部的球员。
数据维度：数据集包含球员的ID、姓名、国籍、年龄、总评分（OVR）、潜力（POT）、所属俱乐部、合同信息、位置、身高、体重、惯用脚、最佳位置、加入时间、价值、工资、解约金、进攻能力、技术能力、移动能力、力量、精神属性、防守能力、门将能力、各项技能评分、总统计数据、基本统计数据、技术特点（如惯用脚、花式动作、进攻/防守倾向、国际声誉、速度、射门、传球、盘带、防守、身体素质、以及球员的热度）。
数据格式：CSV格式，文件名为Muskets_data.csv，便于数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于足球数据网站，已进行结构化处理。
该数据集适合用于足球运动员能力评估、球员价值分析、比赛结果预测等研究。
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：适用于体育科学、数据分析等领域的学术研究，如球员表现评估、球员市场价值预测、不同战术体系下球员适应性分析等。
行业应用：可以为足球俱乐部、经纪人、体育媒体等提供数据支持，尤其是在球员选拔、转会评估、战术分析、比赛预测等方面。
决策支持：支持俱乐部管理层和教练团队制定球员阵容、优化战术策略，进行球员价值评估。
教育和培训：作为体育数据分析、足球战术分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解球员能力评估和足球比赛的复杂性。
此数据集特别适合用于探索球员各项属性与比赛表现之间的关系，以及预测球员市场价值和比赛结果，帮助用户优化球队阵容、提升比赛竞争力。
