赛马比赛数据地理位置与表现分析数据集HorseRacingDataGeographicLocationandPerformanceAnalysis-mona20
数据来源：互联网公开数据
标签：赛马, 运动分析, 地理位置, 比赛结果, 机器学习, 赛道数据, 赔率分析, 时间序列
数据概述：
该数据集包含来自纽约赛马协会（NYRA）2019年的赛马比赛数据，记录了赛马比赛的详细信息，包括比赛日期、赛马编号、地理位置、赛道条件、参赛马匹的负重、骑师、赔率等关键指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年全年。
地理范围：数据覆盖纽约州的赛马比赛，具体包括各个赛马场的数据。
数据维度：数据集包括“track_id”（赛道编号）、“race_date”（比赛日期）、“race_number”（比赛场次）、“program_number”（赛马编号）、“trakus_index”（追踪索引）、“latitude”（纬度）、“longitude”（经度）、“distance_id”（比赛距离）、“course_type”（赛道类型）、“track_condition”（赛道状况）、“run_up_distance”（起跑距离）、“race_type”（比赛类型）、“purse”（奖金）、“post_time”（发跑时间）、“weight_carried”（负重）、“jockey”（骑师）、“odds”（赔率）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为nyra_2019_complete.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于纽约赛马协会的公开数据，已进行结构化处理，方便研究。
该数据集适合用于赛马比赛结果预测、赛马表现分析、地理位置对比赛结果的影响分析、以及赔率与比赛结果关系的研究。
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：适用于体育分析、数据挖掘、机器学习等领域的研究，如预测赛马比赛结果、分析赛道条件对比赛的影响、研究骑师和赛马之间的关系。
行业应用：可以为赛马行业提供数据支持，例如用于优化赛马训练策略、改进赛道设计、辅助赛事组织和管理。
决策支持：支持赛马行业的决策制定，如制定更有效的投注策略、优化赛马匹的选择和训练计划。
教育和培训：作为体育数据分析、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赛马比赛的运作机制和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索赛马比赛结果的影响因素，例如赛道条件、地理位置、骑师、赔率等，并建立预测模型，从而实现对比赛结果的预测和分析。
