FIFA20球员评分数据库
数据来源：互联网公开数据
标签：足球, FIFA, 球员评分, 数据分析, 机器学习, 体育游戏, 球员属性
数据概述
本数据集记录了FIFA 20游戏中16,042名足球球员的详细信息，包含29个变量。数据集中仅包含前锋、后卫和中场等外场球员，不包括守门员，因为守门员的属性（如反应、扑救、踢球等）与其他外场球员的属性不一致。核心变量为球员的整体评分（Overall Rating），范围从0到100。其他变量包括球员的国籍、球衣号码、场上位置以及多项物理和技术属性，如射门、耐力、任意球准确度等。
数据用途概述
该数据集适用于多种场景：
1. 统计建模与预测：利用球员的物理和技术属性，构建机器学习模型（如随机森林等）来预测球员的FIFA 20整体评分，从而分析评分背后的规律。
2. 球员能力分析：通过数据挖掘，识别影响球员评分的关键属性，帮助理解FIFA评分体系与足球运动的实际联系。
3. 游戏策略研究：分析不同位置球员的评分分布，为足球游戏和策略模拟提供数据支持。
4. 体育数据分析：可用于研究球员能力与实际表现的关系，探讨球员属性对足球比赛结果的影响。
5. 教育与培训：为足球爱好者、数据分析学习者提供真实数据集，用于数据科学和机器学习的实践案例。
此数据集不仅适用于学术研究，也可为体育产业、游戏开发和数据分析领域的专业人士提供有价值的参考。
