板球梦幻联赛球员表现数据分析数据集CricketDream11PlayerPerformanceAnalysis-ashish155gupta15550
数据来源：互联网公开数据
标签：板球, 梦幻联赛, 球员表现, 数据分析, 比赛数据, 统计分析, 机器学习, 体育数据
数据概述：
该数据集包含来自梦幻板球联赛的球员表现数据，记录了球员在比赛中的详细统计信息，可用于分析球员表现、预测比赛结果等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但包含日期信息，可根据日期进行时间序列分析。
地理范围：数据源于梦幻板球联赛，涵盖参与该联赛的板球比赛。
数据维度：数据集包含多个字段，如input_id, match_id, player_, fantasy_points, strike_rate, economy_rate, total_runs_scored, total_balls_played, total_boundaries, total_sixes, total_runs_given, total_wickets, total_catches, total_stumpings, total_maiden_overs, total_lbw_bowled, total_ball_bowled, input_file_base, date, match_type, venue, team_for, team_against。
数据格式：CSV格式，文件名为dream11_number.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于梦幻板球联赛相关的公开数据，经过清洗和结构化处理，便于分析。
该数据集适合用于板球比赛数据分析、球员表现评估、比赛结果预测等。
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，如球员表现评估模型构建、比赛结果预测模型开发等。
行业应用：为体育行业提供数据支持，尤其是在梦幻联赛、体育博彩等领域，可用于提升用户体验、优化赛事预测等。
决策支持：支持体育赛事相关的决策制定，例如球队阵容优化、球员价值评估等。
教育和培训：作为体育数据分析、机器学习等课程的辅助材料，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表现与比赛结果之间的关系，以及预测比赛结果的规律，帮助用户实现优化球队阵容、提升预测准确性等目标。
