足球运动员表现评估数据集FootballPlayerPerformanceEvaluation-gauravduttakiit
数据来源：互联网公开数据
标签：足球, 运动员, 表现评估, 数据分析, 机器学习, 预测模型, 竞赛, 体育
数据概述：
该数据集包含足球运动员在比赛中的详细表现数据，旨在用于运动员表现的评估与预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但从数据结构和字段内容推测，数据可能涵盖多个赛季的比赛表现。
地理范围：数据未限定具体地域，可能来源于全球范围内的足球比赛。
数据维度：数据集包含多个关键指标，涵盖运动员的身体素质、技术特点、比赛位置、以及在比赛中的各种表现评分，包括：
row_id：行标识符。
scout_id：球探ID。
rating_num：运动员表现评分。
winner：比赛胜负结果。
team：所属球队。
competitionId：比赛ID。
player_position_1, player_position_2：球员场上位置。
player_height, player_weight：球员身高体重。
player_general_var_0到player_general_var_5：球员一般属性变量。
player_positional_raw_var_0到player_positional_raw_var_23，player_defensive_raw_var_4, player_defensive_raw_var_5, player_other_raw_var_6, player_offensive_raw_var_7, player_other_raw_var_8到player_other_raw_var_14, player_positional_raw_var_15到player_positional_raw_var_23，player_other_raw_var_24到player_other_raw_var_41，player_defensive_raw_var_42, player_defensive_raw_var_43, player_other_raw_var_44到player_other_raw_var_45, player_offensive_raw_var_46, player_other_raw_var_47, player_defensive_raw_var_48, player_offensive_raw_var_49, player_offensive_raw_var_50, player_other_raw_var_51, player_defensive_raw_var_52, player_offensive_raw_var_53, player_other_var_54到player_other_raw_var_59, player_offensive_raw_var_60, player_defensive_raw_var_61到player_defensive_raw_var_62, player_other_raw_var_63到player_other_raw_var_64, player_defensive_raw_var_65到player_defensive_raw_var_67, player_other_raw_var_68到player_other_raw_var_69, player_defensive_raw_var_70, player_general_raw_var_71到player_general_raw_var_72, player_offensive_raw_var_73, player_defensive_raw_var_74, player_other_raw_var_75到player_other_raw_var_76, player_offensive_raw_var_77, player_general_raw_var_78, player_offensive_raw_var_79, player_other_raw_var_80到player_other_raw_var_83：球员各项技术和能力原始变量。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv、test.csv和sample_submission_wBWLI0s.csv，便于数据处理和分析。
该数据集适合用于足球运动员表现评估、比赛结果预测、以及球员价值分析等多种应用。
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：适用于体育数据分析、运动生理学、以及相关领域的学术研究，如球员表现的量化评估、关键因素分析等。
行业应用：为职业足球俱乐部、球探系统、以及体育经纪公司提供数据支持，用于球员选拔、球队阵容优化、以及比赛策略制定。
决策支持：支持教练团队和管理层进行数据驱动的决策，优化球员训练计划，提升球队整体竞争力。
教育和培训：作为体育科学、数据分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解运动员表现评价与预测。
此数据集特别适合用于探索球员技术特点与比赛结果之间的关系，帮助用户建立预测模型，提升比赛预测的准确性，并深入了解影响球员表现的关键因素。
