足球运动员能力评估数据集FootballPlayerPerformanceEvaluationDataset-aysenurdalfidan
数据来源：互联网公开数据
标签：足球, 球员, 竞技体育, 球员能力, 数据分析, 球员评估, 机器学习, 体育数据
数据概述：
该数据集包含来自足球游戏FIFA 2020的球员数据，记录了全球范围内足球运动员的各项能力评估信息。主要特征如下：
时间跨度：数据对应FIFA 2020游戏版本，时间为2020年前后。
地理范围：数据涵盖全球范围内的足球运动员，包括各个国家和俱乐部。
数据维度：数据集包含球员的各项详细属性，如球员ID（sofifa_id）、球员姓名（short_name, long_name）、年龄（age）、身高体重（height_cm, weight_kg）、国籍（nationality）、所属俱乐部（club）、综合能力评分（overall）、潜力值（potential）、身价（value_eur）、周薪（wage_eur）、球员位置（player_positions）、惯用脚（preferred_foot）、国际声望（international_reputation）、弱势脚（weak_foot）、花式动作（skill_moves）、工作效率（work_rate）、身体类型（body_type）、真实面容（real_face）、解约金（release_clause_eur）以及各项技术、身体、心理和门将能力评分等。
数据格式：CSV格式，文件名为players_20.csv，方便数据分析和建模使用。
来源信息：数据来源于FIFA 2020游戏数据库，经过整理和清洗，提供了球员的多维度能力评估信息。
该数据集适合用于足球运动员能力分析、球员价值评估、阵容构建以及预测模型构建。
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与机器学习交叉领域的学术研究，如球员能力评价体系构建、球员职业生涯预测、比赛结果预测等。
行业应用：为足球俱乐部、经纪公司、体育媒体等提供数据支持，用于球员 scouting、球员价值评估、战术分析、市场营销等。
决策支持：支持足球俱乐部管理层进行球员引进、阵容优化、战术调整等决策。
教育和培训：作为体育数据分析、机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解体育数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索球员能力与各项指标之间的关系，以及预测球员未来发展趋势，帮助用户优化球队阵容、提升比赛竞争力。
