美式橄榄球比赛球员表现分析数据集AmericanFootballPlayerPerformanceAnalysis-jakubmalachowski
数据来源：互联网公开数据
标签：美式橄榄球, 球员表现, 比赛数据, 运动分析, 行为识别, 轨迹分析, 机器学习, 数据可视化
数据概述：
该数据集包含来自美式橄榄球比赛的详细球员表现数据，记录了比赛中球员的各种行为和关键指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间，但涵盖了比赛过程中的帧级数据，可以用于分析比赛的动态过程。
地理范围：数据覆盖美式橄榄球比赛场地，包括球员的位置、移动轨迹等信息。
数据维度：数据集包括 playId、gameId、nflId、frameId、target、target_pred、target_proba、target_bonus、FSB、display、time、jerseyNumber、club、playDirection、x、y、s、a、dis、o、dir、event、angle_ball_orient、play_on_the_ball、dist_to_ball_carrier、traveled_distance、cumulative_distance、contact、main_def、contact2、longest_cont、total_cont、contact_length、final_angle_ball_def、final_angle_def_ball、weight、position、team、seen、last_seen_frame、wasnot_seen、blind、momentum、before_momentum_ball、before_momentum_def、before_diff、after_momentum_change、yard2、yard3、yard4、yard5、tackle、assist_1st、assist_2nd、missed_t、end_tackle、end_player 等多个字段，涵盖了球员的运动轨迹、身体接触、战术动作等多方面信息。
数据格式：CSV格式，包含 final3csv 和 contact_events_final2csv 两个csv文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于美式橄榄球比赛，经过了处理，包含了球员的详细运动数据。
该数据集适合用于运动科学、行为分析、以及基于机器学习的预测模型构建。
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：适用于运动科学、体育分析等领域的学术研究，如球员表现评估、战术策略分析、受伤风险预测等。
行业应用：可以为体育数据公司、教练团队提供数据支持，用于优化训练计划、改进比赛策略、提升球员表现。
决策支持：支持球队管理层进行球员选拔、阵容配置、战术部署等决策。
教育和培训：作为体育分析、数据科学、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球员行为和比赛规律。
此数据集特别适合用于研究球员在比赛中的行为模式，预测比赛结果，优化球队战术，以及提升球员的竞技水平。
