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2018 - 2019年プレミアリーグデータ

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Business,Arts and Entertainment,Sports,Football,Data Visualization,Exploratory Data Analysis,Clustering Classification

Data Structure ? 0.01M

    Data Structure ?

    *The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.

    README.md

    コンテキスト 2018 - 2019シーズンを振り返り、より深い洞察を得るために調査します。データを使って、クラブがスタイル面で、パス、攻撃、ゴールの得点方法においてどのように似ているかを見ます。 内容 このデータセットは、通常のリーグ表に見られる統計を網羅するという意味で幅広いものですが、チームがどのようにパスし、ボールをコントロールするか、どのように守備し、タックルするか、またチームの市場価値や、各チームがテレビ放映権契約から割り当てられた金額についても調べます。 このデータは以下から収集されました。 1) BBCスポーツフットボール 2) Premierleague.com 3) Transfermarkt.co.uk このデータは従来の意味でのスクレイピングではなく、かなり無計画な形で収集されました。これを解消するために、各変数名の先頭にカテゴリ記述子を含めました。これにより、データセットをよりまとまりよく理解できるようになり、サブセット化も容易になります。 謝辞 他の人の助けがなければ、私たちはここにいることはできません。もし何らかの謝辞や感謝の言葉があれば、ここに記載し、過去の研究の引用も含めてください。 インスピレーション 私はかなり基礎的なデータ分析と探索を行いました。このデータをコミュニティが取り扱い、さらに探索し、より複雑なモデルを作成し、機械学習を適用して、このデータからどのような洞察が得られるかを見たいと思います。
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