美国大学篮球比赛数据分析数据集CollegeBasketballGameDataAnalysis-readoc
数据来源：互联网公开数据
标签：篮球, NCAA, 比赛数据, 胜负预测, 数据分析, 统计建模, 体育, KenPom
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的美国大学篮球比赛数据，记录了球队的比赛表现、胜负结果以及相关的统计指标。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了从2002年至2019年的NCAA大学篮球赛季。
地理范围：数据主要集中于美国大学篮球联盟（NCAA）的比赛。
数据维度：数据集包括球队基本信息、比赛日期、比分、赔率数据以及KenPom提供的球队效率值等。其中，KenPom数据提供了球队的进攻效率（adjo）、防守效率（adjd）、调整后的进攻效率（adjem）和运气值（luck）等关键指标；比赛数据包含主客场球队、比分、盘口、以及多种赔率计算方法。
数据格式：数据主要以CSV格式提供，便于数据分析和处理。数据集的文件结构包括KenPom提供的球队赛季数据和比赛的盘口数据。
来源信息：数据来源于KenPom网站、Kaggle公开数据集以及其他体育数据网站，经过整理和清洗，确保了数据的可用性。
该数据集适合用于篮球比赛结果预测、球队表现评估、统计分析以及数据可视化等研究。
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、统计学、机器学习等领域的学术研究，例如，构建篮球比赛胜负预测模型、评估球队实力、分析影响比赛结果的关键因素。
行业应用：可以为体育博彩公司、体育媒体、球队管理层提供数据支持，用于赛事预测、球队表现分析、市场营销策略制定等。
决策支持：支持教练和管理层制定比赛策略、球员选拔、阵容优化等决策，帮助提升球队的竞争力。
教育和培训：作为体育数据分析、机器学习、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解比赛数据分析方法，提升实践能力。
此数据集特别适合用于探索影响篮球比赛结果的关键因素，构建预测模型，并进行球队表现评估和优化。
