世界田径历史排名数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：田径运动,历史排名,世界纪录,运动员表现,竞赛环境,数据分析,体育研究
数据概述
本数据集收录了来自世界各地约200个国家的近50万条田径比赛结果，涵盖了所有田径赛事的详细记录，包括室内/室外、成年组/青年组（U20）、男子/女子/混合组等类别。数据集基于官方的“世界田径历史排名”数据，包含了从赛事记录到运动员个人信息的全面信息。该数据集经过整理和结构化，添加了多项衍生特征，以支持更深入的分析和建模。
主要字段定义
1. all_time_rank (Int64)：基于最高 results_score 的历史排名，排名需大于1130。
2. results_score (float64)：根据田径评分表计算的分数，用于衡量不同赛事中的等效表现。
3. event (category)：详细赛事或项目标签，包括性别，以及是否为室内赛事。
4. category (category)：详细类别标签，描述结果所属的排名列表，包括环境（室内/室外）、年龄组别（成年/青年）和性别。
5. event_rank (int64)：按赛事/类别排名。
6. mark (object)：成绩记录，单位根据赛事类型不同，包括秒数、小时、米数或分数。
7. competitor (object)：运动员姓名。
8. nat (object)：运动员国籍。
9. date_of_birth (datetime64[ns])：运动员出生日期。
10. pos (object)：运动员在比赛或赛事中的名次。
11. date (datetime64[ns])：成绩达成日期。
12. venue (object)：成绩达成的场地。
13. age (float64)：运动员在成绩记录时的年龄。
14. wind (float64)：短跑和跳跃项目的风速信息，仅包含符合规定的+2.0风速的成绩。
15. mark_details (object)：可选的详细信息，如由人工计时转换的成绩或综合项目的成绩分解。
衍生特征
- year_of_birth (object)：运动员出生年份。
- event_name (category)：赛事简称，例如撑杆跳高、200米等。
- event_type (category)：赛事类型，包括短跑、跨栏、中长跑、跳跃、投掷、综合项目、竞走、接力、公路赛跑等。
- environment (category)：比赛环境，室内或室外。
- age_category (category)：年龄组别，包括成年组和青年组（U20）。
- gender (category)：性别，包括男子、女子和混合组。
数据规模
- 记录数：约48.9万条。
- 字段数：20个核心字段 + 5个衍生字段。
- 数据类型：包含整数、类别、日期时间、浮点数和字符串类型。
数据用途概述
本数据集适用于多种用途，包括但不限于：
- 运动表现分析：研究不同地区、年龄组别和性别的运动员表现，识别历史最佳成绩及其相关条件。
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案例：分析Usain Bolt的历史100米和200米世界纪录，与2023年的新纪录进行比较。
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预测模型构建：利用数据集中的特征，建立预测模型，分析运动员在特定赛事中的潜在表现。
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案例：预测Gabriele Reinsch在1988年创造的女子铁饼78.80米世界纪录是否会被打破。
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环境与表现关系研究：
- 探索风速、年龄、性别、比赛环境（室内/室外）等因素对运动员成绩的影响。
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案例：分析运动员在不同季节、年龄段和国家的表现差异。
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赛事规划与策略制定：
- 为体育赛事组织者提供数据支持，优化比赛安排和场地条件。
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案例：评估最佳比赛条件，提升运动员表现。
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体育科学研究：
- 支持对体育科学的深入研究，例如运动员最佳年龄、训练方法与表现之间的关系。
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案例：分析不同年龄段运动员的表现峰值。
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体育教育与培训：
- 为教练和运动员提供数据支持，制定科学的训练计划和目标。
- 案例：基于历史数据，为年轻运动员制定通往奥运决赛的“理想路线图”。
数据特点与价值
- 全面性：涵盖了所有田径类别和近50万条历史记录，提供了详尽的运动员表现数据。
- 标准化：字段定义明确，数据经过结构化处理，便于分析和建模。
- 时效性：包含了最新的世界纪录和重大赛事成绩，如2023年钻石联赛总决赛（Prefontaine Classic）的三项世界纪录。
- 多样性：支持多维度分析，包括环境、年龄、性别、赛事类型等。
- 应用场景广泛：适用于学术研究、体育管理、数据建模等多个领域。
通过本数据集，研究人员、体育管理者、教练和运动员可以深入分析田径运动的历史趋势、当前表现和未来潜力，为决策和规划提供有力支持。
