板球比赛数据分析数据集CricketMatchDataAnalysis-agampy
数据来源：互联网公开数据
标签：板球, 比赛分析, 数据挖掘, 体育数据, 胜负预测, 队伍表现, 场地因素, 比赛结果
数据概述：
该数据集包含来自板球比赛的数据，记录了比赛的详细信息、队伍表现以及比赛结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但包含了比赛日期（match_dt）字段，可以用于时间序列分析。
地理范围：数据包含了比赛的举办地点（venue, city）信息，可能覆盖多个地区或国家。
数据维度：数据集包含多个字段，包括比赛ID（match id）、队伍信息（team1, team2, team1_id, team2_id, team1_roster_ids, team2_roster_ids）、胜负信息（winner, winner_id）、掷硬币信息（toss winner, toss decision）、比赛场地信息（venue, city, ground_id）、比赛日期（match_dt）、灯光条件（lighting）、系列赛/赛季（series, season）以及队伍表现统计数据（team_count_50runs_last15, team_winp_last5, team1only_avg_runs_last15, team1_winp_team2_last15, ground_avg_runs_last15）。
数据格式：CSV格式，文件名为663e2b6d54457_train_data_with_samplefeatures.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的比赛记录，已进行结构化处理。
该数据集适合用于板球比赛结果预测、队伍表现评估、场地因素分析等研究。
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：适用于体育数据分析、比赛结果预测、球队表现评估等学术研究，例如，利用机器学习算法预测比赛结果，分析影响胜负的关键因素。
行业应用：为体育赛事预测平台、体育数据分析机构提供数据支持，例如，为观众提供比赛预测、球队实力分析等服务。
决策支持：支持板球俱乐部或管理机构的决策制定，例如，优化球队阵容、制定比赛策略。
教育和培训：作为体育数据分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解比赛数据分析。
此数据集特别适合用于探索影响板球比赛结果的各种因素，帮助用户实现比赛结果预测、球队表现评估等目标。
