足球运动员潜力评估与属性分析数据集FootballPlayerPotentialEvaluation-AttributeAnalysis-melihgunaydin
数据来源：互联网公开数据
标签：足球, 球员评估, 潜力分析, 属性数据, 比赛数据, 机器学习, 体育分析, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自Scoutium平台的数据，记录了足球运动员的比赛表现、评估结果以及相关属性信息，用于球员潜力的评估和属性分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集，反映特定时期内的球员表现。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了足球比赛相关的球员数据，具有一定的通用性。
数据维度：
scoutium_potential_labels.csv：包含球员潜力标签，字段包括task_response_id, match_id, evaluator_id, player_id, potential_label，其中potential_label表示评估的潜力等级。
scoutium_attributes.csv：包含球员属性数据，字段包括task_response_id, match_id, evaluator_id, player_id, position_id, analysis_id, attribute_id, attribute_value，记录了球员在不同方面的属性值。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：scoutium_potential_labels.csv和scoutium_attributes.csv，便于数据处理和分析。
数据来源：数据来源于Scoutium平台，已进行结构化整理，方便用户进行数据分析和模型构建。
该数据集适合用于足球运动员潜力的预测、属性对比赛表现的影响分析以及球员评估模型的构建。
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：适用于体育数据分析、机器学习在体育领域的应用等方面的学术研究，如球员潜力预测模型构建、不同属性对比赛表现的影响分析等。
行业应用：为足球俱乐部、球探系统、体育经纪公司等提供数据支持，用于球员的筛选、评估和价值分析。
决策支持：支持球队的引援决策、阵容优化和战术制定，以及球员个人职业发展规划。
教育和培训：作为体育数据分析、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解球员评估和属性分析的方法。
此数据集特别适合用于探索球员潜力与各项属性之间的关系，以及构建预测模型，从而实现对球员价值的准确评估和预测。
