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开放数据:来自StatsBomb的免费足球数据

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简介:
这段简介可以这样写:开放数据:来自StatsBomb的免费足球数据提供全面且详实的比赛统计数据,包括控球率、射门次数等信息,助力球迷与分析师深入解析比赛。 欢迎使用StatsBomb开放数据存储库。 StatsBomb致力于共享新数据并进行公开研究,以增进对足球比赛的了解,并积极鼓励在各个层面上开展新的研究和分析项目。我们免费提供某些StatsBomb联盟的数据供公众用于研究目的以及满足对足球分析的热情兴趣。 通过分享这些数据,我们希望扩大更广泛的足球分析社区,并吸引更多的新人才进入这个行业。为了更好地服务我们的用户群体,我们需要收集一些基本的个人信息以保持联系,在提供更多数据、教程和研究报告时通知您。 我们将根据隐私政策妥善处理您的信息。在使用此存储库之前,请务必阅读并同意我们的条款及细则,同时如果您基于这些数据发布任何研究或分析成果,请记得引用StatsBomb作为数据来源。

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  • StatsBomb
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    这段简介可以这样写:开放数据:来自StatsBomb的免费足球数据提供全面且详实的比赛统计数据,包括控球率、射门次数等信息,助力球迷与分析师深入解析比赛。 欢迎使用StatsBomb开放数据存储库。 StatsBomb致力于共享新数据并进行公开研究,以增进对足球比赛的了解,并积极鼓励在各个层面上开展新的研究和分析项目。我们免费提供某些StatsBomb联盟的数据供公众用于研究目的以及满足对足球分析的热情兴趣。 通过分享这些数据,我们希望扩大更广泛的足球分析社区,并吸引更多的新人才进入这个行业。为了更好地服务我们的用户群体,我们需要收集一些基本的个人信息以保持联系,在提供更多数据、教程和研究报告时通知您。 我们将根据隐私政策妥善处理您的信息。在使用此存储库之前,请务必阅读并同意我们的条款及细则,同时如果您基于这些数据发布任何研究或分析成果,请记得引用StatsBomb作为数据来源。
  • StatsBomb实验:利用StatsBomb分析
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    本项目基于StatsBomb公开数据进行深度足球比赛分析,旨在探索新颖的数据驱动方法来评估球员表现和预测比赛结果。 StatsBomb_Experiment 使用 StatsBomb 的开放数据进行足球数据分析梅西的贡献百分比XG:评估梅西多年来为巴塞罗那在进攻端(如创造预期进球)方面的贡献,并探讨他是否受到了队友休假的影响,例如哈维或伊涅斯塔等关键球员。
  • 集:
    优质
    《足球数据集》是一部全面记录和分析足球比赛、球员表现及其他相关信息的数据集合,为球迷和研究人员提供详实资料。 足球数据:包含一个关于足球的数据集。
  • CASIA分享
    优质
    简介:中国科学院自动化研究所(CASIA)发布了一系列数据集,并提供免费下载和使用,旨在促进学术界的研究合作与交流。 CASIA数据集免费分享。
  • 集(YOLO)
    优质
    足球数据集(YOLO)是一款专为足球视频分析设计的数据集合,利用先进的YOLO算法精准捕捉并标注球员动作与位置信息,助力研究者深入探究运动科学及战术分析。 有2724张足球图片,其中包括近距离和远距离拍摄的足球比赛照片,并配有对应的标注文件,格式为xml和txt。
  • 赛事分析
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    本数据集汇集了各类足球比赛的详实统计数据,旨在为研究者和爱好者提供深入分析比赛走势、球队表现及球员效能所需的丰富资源。 数据分析数据集包括足球赛事的数据,其中包含球员和裁判的信息。该数据集涵盖了2012-2013年的比赛记录,涉及总共2053名球员和3147名裁判。
  • 几项全库资源
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    本文介绍了几种全球知名的免费数据库资源,涵盖科学、技术、医学等多个领域,旨在帮助读者便捷地获取高质量的信息和数据。 全球有几个免费的数据库可以方便地查找学习资料。
  • /运动员价格预测
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    本数据集专注于足球运动员转会市场的价格预测,包含球员表现、位置、年龄等详细信息,旨在通过历史数据分析来评估和预测球员价值变动趋势。 足球运动员的价格预测涉及参加欧洲、亚洲或美国联赛的球员的数据分析。
  • 运动员
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    本数据集包含大量职业足球运动员的信息,涵盖个人资料、技术统计、比赛表现等多个维度,旨在为数据分析与研究提供详实素材。 该数据集包含10441名足球运动员的详细信息,每条记录代表一名球员,并且每位球员有61项属性特征。数据集中存在缺失值的情况。每个球员在转会市场上的价值各不相同,本研究的目标是通过分析球员的各项能力和相关信息来预测他们的市场价格。这些数据来源于FIFA2018年版本的资料。
  • DEM地形获取.docx
    优质
    本文档介绍了如何在全球范围内免费获取高质量的数字高程模型(DEM)地形数据,并提供了多种数据源和下载方法。 地形数据在地质分析和水文研究中的重要性不容忽视。然而,对于许多GIS行业的从业者来说,获取DEM(数字高程模型)数据并进行下载往往存在一定的难度。为此,我整理了全球范围内的DEM数据资源及相关介绍信息,并希望这些资料能够为大家提供帮助。