美职棒击球数据分析集-2021年-m000sey
数据来源：互联网公开数据
标签：美职棒,击球数据,数据分析,统计学,棒球,球员表现,打击率,安打,本垒打,击球速度,击球角度,棒球规则
数据概述：
本数据集包含了2021年美职棒赛季中符合条件的击球手（至少有100次上垒机会）的各项击球统计数据。数据从www.fangraphs.com获取，并经过清理以便分析。数据集涵盖了基本的击球统计（如击中数、安打数、本垒打数等），打击率（AVG、OBP、SLG、OPS等），击球表现（击球速度、击球角度、击球类型等），以及一些高级统计（如BABIP、wOBA、WAR等）。
数据字段包括：
Name - 击球手姓名
Team - 击球手所属球队
G - 出战场次
AB - 打席次数
PA - 上垒机会
H - 击中数
1B - 单安
2B - 二垒打
3B - 三垒打
HR - 本垒打数
R - 得分数
RBI - 打点数
BB - 四坏球
IBB - 故意保送
SO - 三振
HBP - 被击中
SF - 牺牲飞球
SH - 牺牲触击
GDP - 双杀
SB - 盗垒
CS - 被封杀
AVG - 打击率
BB% - 四坏球率
K% - 三振率
BB/K - 四坏球/三振比
OBP - 上垒率
SLG - 犯罪率（击球质量率）
OPS - 上垒率+犯罪率
ISO - 犯罪率-打击率
Spd - 跑速得分
BABIP - 球中率（排除高飞球和内野飞球）
UBR - 基准盗垒得分
wGDP - 权重双杀得分
wSB - 盗垒/被封杀得分
wRC - 权重得分（基于wOBA）
wRAA - 权重得分（基于wOBA与基准值的差）
wOBA - 权重上垒率
wRC+ - 权重得分+（考虑球场和时代等因素）
GB/FB - 地滚球/飞球比
LD% - 线路球%
GB% - 地滚球%
Flyball% - 飞球%
IFFB% - 内野飞球%
HR/FB - 本垒打/飞球
IFH - 内野安打
IFH% - 内野安打%
BUH - 犁头安打
BUH% - 犁头安打%
Pull% - 击球手拉拉打%
Oppo% - 击球手推拉打%
Cent% - 击球手中心打%
Soft% - 击球手软击球%
Med% - 击球手中速击球%
Hard% - 击球手高速击球%
Batted ball - 打席-三振-四坏球-被击中
EV - 平均击球初速
maxEV - 最大击球初速
LA - 发射角度
Barrels - 初速98mph以上且发射角度在26-30度之间的击球
Barrel% - 初速98mph以上且发射角度在26-30度之间的击球%
HardHit - 初速95mph以上的击球数
HardHit% - 初速95mph以上的击球%
xBA - 预期打击率
xSLG - 预期犯罪率
xwOBA - 预期权重上垒率
Clutch - 关键情况下的表现（与中立情况相比）
O-Swing% - 击球手对区外投球的挥击%
Z-Swing% - 击球手对区内投球的挥击%
Swing% - 击球手挥击的投球%
O-Contact% - 击球手对区外投球的击中%
Z-Contact% - 击球手对区内投球的击中%
Contact% - 击球手击中的投球%
Zone% - 击球手看到的区内投球%
F-Strike% - 首球好球率
SwStr% - 挥击三振率
CStr% - 判定三振率
CSW% - 挥击三振率+判定三振率
wFB - 对快速球的表现（线性权重）
wSL - 对滑球的表现（线性权重）
wCT - 对切割球的表现（线性权重）
wCB - 对曲线球的表现（线性权重）
wCH - 对变化球的表现（线性权重）
wSF - 对分裂球的表现（线性权重）
wFB/C - 对快速球的表现（每100投球）
wSL/C - 对滑球的表现（每100投球）
wCT/C - 对切割球的表现（每100投球）
wCB/C - 对曲线球的表现（每100投球）
wCH/C - 对变化球的表现（每100投球）
wSF/C - 对分裂球的表现（每100投球）
fastball% - 快速球%
FBv - 观察到的快速球速度
SL% - 滑球%
SLv - 观察到的滑球速度
CT% - 切割球%
CTv - 观察到的切割球速度
CB% - 曲线球%
CBv - 观察到的曲线球速度
CH% - 变化球%
CHv - 观察到的变化球速度
SF% - 分裂球%
SFv - 观察到的分裂球速度
Batting - 基准得分（基于wOBA调整）
Base running - 基准得分（基于盗垒/被封杀）
Fielding - 基准得分（基于守备）
WAR - 超越替代球员的胜场数
数据用途概述：
该数据集适用于棒球数据分析、球员表现评估、击球策略研究、棒球规则影响分析等多种场景。分析师可以通过此数据识别表现最佳的击球手，评估不同击球策略的效果，了解击球表现的分布情况，并探索新规则对比赛环境的影响。对于教练、球探和球员来说，此数据集提供了宝贵的信息，帮助优化训练和比赛策略。此外，数据集也适合用于棒球教学，帮助学生理解击球数据分析的基本概念和技术。
