综合格斗赛事对战数据分析数据集MixedMartialArtsFightDataAnalysis-ghaidamomani
数据来源：互联网公开数据
标签：格斗赛事, UFC, 比赛数据, 运动员表现, 胜负预测, 数据分析, 运动科学, 比赛结果
数据概述：
该数据集包含来自综合格斗（MMA）赛事的数据，记录了比赛中运动员的各项技术统计和比赛结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但根据比赛日期信息推断，数据涵盖了UFC等赛事的历史比赛记录。
地理范围：数据来源于全球范围内的综合格斗赛事，包含不同国家和地区的比赛。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，涵盖了比赛双方运动员的详细数据，包括：
运动员信息：红方（R_fighter）和蓝方（B_fighter）的参赛者姓名。
击倒次数：R_KD和B_KD，代表双方被击倒的次数。
有效击打次数：R_SIG_STR和B_SIG_STR，代表双方的有效击打次数。
有效击打命中率：R_SIG_STR_pct和B_SIG_STR_pct，代表双方有效击打的命中率。
总击打次数：R_TOTAL_STR和B_TOTAL_STR，代表双方的总击打次数。
抱摔次数：R_TD和B_TD，代表双方的抱摔次数。
抱摔成功率：R_TD_pct和B_TD_pct，代表双方抱摔的成功率。
降服尝试次数：R_SUB_ATT和B_SUB_ATT，代表双方的降服尝试次数。
反转次数：R_REV和B_REV，代表双方在地面上的反转次数。
控制时间：R_CTRL和B_CTRL，代表双方在地面上的控制时间。
头部击打次数：R_HEAD和B_HEAD，代表双方头部受到的击打次数。
身体击打次数：R_BODY和B_BODY，代表双方身体受到的击打次数。
腿部击打次数：R_LEG和B_LEG，代表双方腿部受到的击打次数。
站立击打次数：R_DISTANCE和B_DISTANCE，代表双方在站立状态下的击打次数。
搂抱击打次数：R_CLINCH和B_CLINCH，代表双方在搂抱状态下的击打次数。
地面击打次数：R_GROUND和B_GROUND，代表双方在地面的击打次数。
比赛结果：win_by（获胜方式），last_round（比赛最后一回合），last_round_time（比赛结束时间），Format（比赛形式），Referee（裁判），date（比赛日期），location（比赛地点），Fight_type（比赛类型），Winner（获胜者）。
数据格式：CSV格式，文件名为total_fight_datacsv，便于数据分析和处理。
数据来源：数据来源于公开的格斗赛事统计数据，经过整理和清洗。
该数据集适合用于深入分析格斗比赛中的技术统计、运动员表现，并进行胜负预测等研究。
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：适用于运动科学、体育经济学等领域的学术研究，如运动员技术特点分析、比赛策略研究、胜负预测模型构建等。
行业应用：为格斗赛事组织方、体育媒体、博彩公司等提供数据支持，用于赛事分析、运动员评估、观众互动等方面。
决策支持：支持运动员训练计划制定、比赛策略优化、风险评估等。
教育和培训：作为体育管理、数据分析等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解格斗比赛的内在规律。
此数据集特别适合用于探索运动员的技术特点与比赛结果之间的关系，预测比赛结果，优化运动员的训练和比赛策略。
