板球运动员Cricbuzz比赛数据分析数据集-IPL-ODI-T20-Test-2021年1月16日
数据来源：互联网公开数据
标签：板球,运动员,比赛数据,Cricbuzz,击球,投球,数据分析,体育,IPL,ODI,T20,Test
数据概述：
本数据集包含了截至2021年1月16日，来自Cricbuzz网站的12支板球队的球员的击球和投球数据，涵盖了IPL（印度超级板球联赛）、ODI（单日国际板球赛）、T20（二十20板球赛）和Test（测试赛）等不同类型的比赛。数据集包含两个CSV文件：bat.csv（击球数据）和bowl.csv（投球数据）。
击球数据包含以下字段：
* Player（球员姓名）
* Team（球员所属球队）
* Type（比赛类型）
* M（出场次数）
* Inn（局数）
* NO（未出局次数）
* Runs（得分）
* HS（最高得分）
* Avg（击球平均分）
* BF（面对球数）
* SR（击球率）
* 4s（四分球）
* 6s（六分球）
* 50（半百）
* 100（百）
* 200（双百）
投球数据包含以下字段：
* Player（球员姓名）
* Team（球员所属球队）
* Type（比赛类型）
* M（出场次数）
* Inn（局数）
* B（投球数）
* Runs（失分）
* Wkts（ विकेट， 抓到的球门数）
* BBI（单局最佳投球表现）
* BBM（单场最佳投球表现）
* Econ（经济率）
* Avg（投球平均分）
* SR（投球率）
* 5W（单局五 विकेट）
* 10W（总计十 विकेट）
数据是通过Python脚本和网络抓取从Cricbuzz网站提取的。
数据用途概述：
该数据集可用于多种研究和分析目的，包括：
* 球员表现评估：结合击球和投球数据，评估球员在不同比赛类型中的综合表现。
* 比赛分析：分析球队的整体表现，识别关键球员和战术。
* 数据可视化：创建可视化图表，展示球员和球队的统计数据。
* 预测建模：构建预测模型，预测比赛结果或球员表现。
* 体育数据分析：为体育爱好者和数据分析师提供研究板球运动的资源。
