five

football-transfers-data|足球转会数据集|体育数据分析数据集

收藏
github2021-11-27 更新2024-05-31 收录
足球转会
体育数据分析
下载链接:
https://github.com/d2ski/football-transfers-data
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
该数据集包含2009年至2021年欧洲主要足球联赛的转会数据,包括英超、西甲、意甲、德甲、法甲、葡超和荷甲。数据集详细记录了转会相关的各种信息,如联赛、赛季、转会窗口、球队和球员信息、转会费用等。

This dataset encompasses transfer data from major European football leagues from 2009 to 2021, including the Premier League, La Liga, Serie A, Bundesliga, Ligue 1, Primeira Liga, and Eredivisie. The dataset meticulously records various details related to transfers, such as the league, season, transfer window, team and player information, and transfer fees.
创建时间:
2021-11-27
原始信息汇总

Football transfers dataset 概述

数据集内容

  • 涵盖时间:2009年至2021年
  • 涵盖联赛
    • ENGLISH PREMIER LEAGUE
    • LA LIGA
    • SERIE A
    • BUNDESLIGA
    • FRENCH LIGUE 1
    • LIGA PORTUGAL BWIN
    • DUTCH EREDIVISIE

数据集文件

  • 文件位置dataset ransfers.csv

变量说明

  • league:联赛代码,取值包括:
    • GB1 - ENGLISH PREMIER LEAGUE
    • ES1 - LA LIGA
    • IT1 - SERIE A
    • L1 - BUNDESLIGA
    • FR1 - FRENCH LIGUE 1
    • PO1 - LIGA PORTUGAL BWIN
    • NL1 - DUTCH EREDIVISIE
  • season:赛季
  • window:转会窗口(s - 夏季,w - 冬季)
  • team_id:球队ID(Transfermarkt使用)
  • team_name:球队名称
  • team_country:球队所在国家
  • dir:转会方向(in - 转入,left - 转出)
  • player_id:球员ID(Transfermarkt使用)
  • player_name:球员名称
  • player_age:转会时球员年龄
  • player_nation:球员国籍
  • player_nation2:球员第二国籍
  • player_pos:球员场上位置
  • counter_team_id:对方球队ID(Transfermarkt使用)
  • counter_team_name:对方球队名称
  • counter_team_country:对方球队所在国家
  • transfer_fee_amnt:转会费金额(EUR)
  • market_val_amnt:转会时球员市场价值(EUR)
  • is_free:是否自由转会(True - 是,False - 否)
  • is_loan:是否租借转会(True - 是,False - 否)
  • is_loan_end:租借结束(True - 是,False - 否)
  • is_retired:球员是否退役(True - 是,False - 否)
  • transfer_id:转会ID(Transfermarkt使用)
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
该数据集通过从Transfermarkt.com网站上抓取数据构建,涵盖了2009年至2021年间欧洲主要足球联赛的球员转会信息。数据抓取和预处理过程通过Jupyter笔记本实现,相关代码和原始数据文件分别存放在`src`和`data`文件夹中。数据集最终以CSV格式存储在`dataset/transfers.csv`文件中,便于后续分析和使用。
特点
该数据集具有多维度的信息,包括联赛名称、赛季、转会窗口、球队和球员的详细信息,以及转会费用和市场价值等经济指标。此外,数据集还区分了转会类型,如自由转会、租借和退役等,提供了全面的转会市场分析基础。
使用方法
用户可以通过加载`dataset/transfers.csv`文件来访问数据集,利用Python或其他数据分析工具进行进一步处理。数据集的变量设计清晰,便于进行各种统计分析和可视化操作,适用于研究足球转会市场的动态变化和趋势分析。
背景与挑战
背景概述
足球转会数据集(football-transfers-data)涵盖了2009年至2021年间欧洲主要足球联赛的球员转会信息,包括英格兰超级联赛、西甲、意甲、德甲、法甲、葡萄牙联赛和荷兰甲级联赛。该数据集由Transfermarkt.com网站抓取而来,包含了详细的转会记录,如联赛名称、赛季、转会窗口、球队和球员信息、转会费用及市场价值等。这一数据集的创建为足球转会市场的研究提供了丰富的数据支持,有助于分析球员流动、市场价值变化以及转会策略的影响,从而推动足球经济学和体育管理领域的深入研究。
当前挑战
该数据集在构建过程中面临多项挑战。首先,数据抓取和清洗过程复杂,需确保从Transfermarkt.com获取的数据准确无误。其次,不同联赛和赛季的数据格式和内容可能存在差异,增加了数据整合的难度。此外,球员市场价值的评估依赖于第三方数据,可能存在主观性和时效性问题。最后,数据集的更新需持续进行,以反映足球转会市场的动态变化,这对数据维护和更新提出了持续性的要求。
常用场景
经典使用场景
在足球数据分析领域,football-transfers-data数据集以其详尽的球员转会信息,成为研究球员市场价值、转会趋势及俱乐部策略的经典工具。通过分析不同赛季、不同联赛的转会数据,研究者能够深入探讨球员流动与俱乐部表现之间的关联,为足球经济学提供有力支持。
解决学术问题
该数据集解决了足球经济学中关于球员市场价值评估、转会市场动态变化及俱乐部财务策略的多个学术问题。通过量化分析转会费用与球员市场价值,研究者能够构建更为精确的球员估值模型,同时揭示转会窗口期对俱乐部战略的影响,为足球管理决策提供科学依据。
衍生相关工作
基于football-transfers-data数据集,衍生出了一系列关于足球转会市场的经典研究工作。例如,有学者利用该数据集研究了不同联赛间的球员流动模式,揭示了全球足球市场的整合趋势。此外,还有研究探讨了转会费用与球队成绩之间的关系,为俱乐部提供了优化转会策略的实证依据。
以上内容由AI搜集并总结生成
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

中国1km分辨率逐月降水量数据集(1901-2023)

该数据集为中国逐月降水量数据,空间分辨率为0.0083333°(约1km),时间为1901.1-2023.12。数据格式为NETCDF,即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集,通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且,使用496个独立气象观测点数据进行验证,验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地(包含港澳台地区),不含南海岛礁等区域。为了便于存储,数据均为int16型存于nc文件中,降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理,Matlab发布了读入与存储nc文件的函数,读取函数为ncread,切换到nc文件存储文件夹,语句表达为:ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent]),其中XXX.nc为文件名,为字符串需要’’;var是从XXX.nc中读取的变量名,为字符串需要’’;i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间,leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样,研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令,可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。

国家青藏高原科学数据中心 收录

中国空气质量数据集(2014-2020年)

数据集中的空气质量数据类型包括PM2.5, PM10, SO2, NO2, O3, CO, AQI,包含了2014-2020年全国360个城市的逐日空气质量监测数据。监测数据来自中国环境监测总站的全国城市空气质量实时发布平台,每日更新。数据集的原始文件为CSV的文本记录,通过空间化处理生产出Shape格式的空间数据。数据集包括CSV格式和Shape格式两数数据格式。

国家地球系统科学数据中心 收录

MIT Indoor Scenes

室内场景识别是高水平视觉中一个具有挑战性的开放性问题。大多数适用于室外场景的场景识别模型在室内领域的表现都较差。该数据库包含67个室内类别,共15620张图像。图像的数量因类别而异,但每个类别至少有100张图像。所有图像均为jpg格式。此处提供的图像仅用于研究目的。

阿里云天池 收录

LIDC-IDRI

LIDC-IDRI 数据集包含来自四位经验丰富的胸部放射科医师的病变注释。 LIDC-IDRI 包含来自 1010 名肺部患者的 1018 份低剂量肺部 CT。

OpenDataLab 收录

中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0(1951-2020)

中国区域地面气象要素驱动数据集(China Meteorological Forcing Data,以下简称 CMFD)是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素,时间分辨率为 3 小时,水平空间分辨率为 0.1°,时间长度为 70 年(1951~2020 年),覆盖了 70°E~140°E,15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据,并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品,其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展,其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本,而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集,但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外,在制作 CMFD 2.0 的过程中,研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息,显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时,CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年,并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同,但其有效数据扩展到了中国之外,能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用,CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量,包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外,CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术,转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中,从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7,但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变,故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致,仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新,以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中,计划于 2025 年上半年发布,从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。

国家青藏高原科学数据中心 收录