三月疯狂锦标赛-肯宝数据集MarchMadnessTourneyXKenpomDataset-dugganl1
数据来源：互联网公开数据
标签：体育赛事，篮球，数据分析，预测模型，机器学习，竞技体育，统计学，数据挖掘
数据概述： 该数据集整合了美国NCAA三月疯狂锦标赛（March Madness）的赛事数据与肯宝（Ken Pomeroy）系统提供的篮球统计信息，记录了历届锦标赛的球队表现，比赛结果及详细统计数据。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围从1985年到2023年，涵盖历届锦标赛。
地理范围： 数据主要覆盖美国本土的大学篮球赛事，包括 NCAA 锦标赛参与球队及相关统计。
数据维度： 数据集包括球队名称，种子排名，比赛结果，得分，篮板，助攻，抢断，盖帽等传统统计数据，以及肯宝系统提供的有效投篮命中率，防守效率，预期胜率等高级统计指标。
数据格式： 数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息： 数据来源于NCAA锦标赛官方记录和肯宝（Ken Pomeroy）系统的公开数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于体育数据分析，竞技体育预测模型构建，机器学习算法验证等领域，特别是在 NCAA 锦标赛结果预测，球队实力评估等任务中具有重要应用价值。
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 NCAA 锦标赛数据分析，球队表现评估，比赛策略研究等学术研究，如种子排名对比赛结果的影响，高级统计指标预测准确性的研究等。
行业应用： 可以为体育赛事分析，博彩预测，球队管理等相关行业提供数据支持，特别是在 NCAA 锦标赛的预测分析，风险评估等方面。
决策支持： 支持 NCAA 锦标赛预测模型的构建与优化，以及相关领域的决策制定和策略优化。
教育和培训： 作为体育数据分析，统计学，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体育数据挖掘，预测模型构建及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索 NCAA 锦标赛比赛结果的影响因素与预测规律，帮助用户实现更准确的比赛结果预测，优化预测模型，为体育赛事分析和预测提供数据支持。
