足球运动员职业数据分析数据集FootballPlayerCareerData-deepkumarprasad
数据来源：互联网公开数据
标签：足球, 球员, 职业生涯, 综合评分, 球员价值, 薪资, 俱乐部, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自FIFA 19游戏中的足球运动员数据，记录了全球范围内球员的各项职业属性。主要特征如下：
时间跨度：数据对应FIFA 19游戏发布时的球员信息，时间集中于2018-2019赛季。
地理范围：数据涵盖全球范围内的足球俱乐部和球员，反映了世界足球的整体情况。
数据维度：数据集包括球员的ID、姓名、年龄、国籍、综合评分（Overall）、潜力（Potential）、所属俱乐部、身价（Value）、薪资（Wage）、惯用脚（Preferred.Foot）、球衣号码、加入日期、身高、体重以及点球精度（Penalties）等。
数据格式：CSV格式，文件名为fifa19.csv，方便数据导入和分析。
该数据集适合用于足球运动员的职业生涯分析、球员价值评估、以及基于球员属性的预测模型构建。
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：适用于足球领域的研究，例如球员能力评估、球员市场价值分析、不同俱乐部球员构成对比等。
行业应用：可以为足球俱乐部、经纪公司提供数据支持，用于球员 scout（球探）分析、转会市场评估、球队阵容优化等。
决策支持：支持足球领域内的决策制定，例如球员合同谈判、球队阵容调整、比赛策略制定等。
教育和培训：作为体育管理、数据分析等相关专业的教学辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解足球运动员的职业生涯数据。
此数据集特别适合用于探索球员属性与价值之间的关系，预测球员的潜在表现，以及进行俱乐部之间的球员实力对比分析，从而提升决策的科学性和准确性。
