板球比赛球员数据分析数据集CricketMatchPlayerDataAnalysis-shreapatra
数据来源：互联网公开数据
标签：板球，体育，数据分析，球员表现，比赛统计，Dream11，击球，投球
数据概述：
该数据集包含板球比赛的球员个人表现数据，记录了球员在比赛中的详细统计信息，可用于深入分析球员表现和比赛结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但从数据内容推断，应为特定板球比赛的数据。
地理范围：数据未明确标注比赛地点，但可用于分析任何板球比赛的球员表现。
数据维度：数据集包含多个关键指标，例如：match_id（比赛ID），player_id（球员ID），player（球员姓名），dream11_score（Dream11得分），bat_inning（击球局数），run_scored（得分），ball_faced（面对球数），strike_rate（击球率），4s（四分球），6s（六分球），50s（半百），100s（百），ball_inning（投球局数），ball_delivered（投球数），run_given（失分），economy（经济性），wicket（ विकेट， 抓到的球），catch（接球），stump（柱），run_out（跑出）。
数据格式：CSV格式，文件名为matchcsv，易于数据分析和处理。
来源信息：数据集来源于公开的板球比赛数据，经过整理，便于分析和建模。
该数据集适合用于板球比赛的球员表现分析、比赛结果预测以及Dream11等 fantasy 体育游戏的建模与分析。
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领域的学术研究，如球员表现评估、比赛策略分析等。
行业应用：可以为体育媒体、体育赛事组织方以及体育数据分析公司提供数据支持，特别是在球员表现评估、比赛预测、赛事解说等方面。
决策支持：支持教练团队制定比赛策略，优化球员阵容，提升比赛胜率。
教育和培训：作为体育数据分析、统计学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解板球比赛数据分析。
此数据集特别适合用于探索球员个人表现与比赛结果之间的关系，帮助用户进行数据驱动的决策，提升比赛分析的准确性和效率。
