关于数据集

体育博彩预测分析数据集

这个综合的合成数据集包含1,369 行和10 列，专为体育博彩分析中的预测建模而设计。该数据集为体育博彩领域的机器学习应用提供了丰富的基础，包含涵盖多种体育赛事的真实比赛数据，并提供全面的投注赔率、球队信息和结果预测。

数据集概览表

属性	细节
数据集名称	体育博彩预测分析数据集
文件格式	CSV（逗号分隔值）
总记录数	1,369 场比赛
总列数	10
日期范围	2023 年 7 月 – 2025 年 7 月（两年）
涵盖的体育项目	足球、篮球、网球、棒球​​、曲棍球
主要用例	机器学习用于体育博彩预测
数据类型	合成（使用 Faker 库生成）
缺失值	战略零值（赔率栏中约为 5%）
目标变量	预测获胜者、实际获胜者
主要特点	投注赔率、球队名称、比赛结果
数据质量	实际投注赔率范围（1.2 – 5.0）
时间分布	均匀分布在两年的时间范围内
地理范围	基于城市的球队命名惯例
验证就绪	包括预测和实际结果

主要应用

机器学习用例

• 结果预测模型：训练分类算法来预测比赛获胜者
• 赔率分析：分析博彩市场效率并确定有价值的投注
• 特征工程：为高级预测模型创建派生特征
• 模型验证：比较性能指标的预测结果与实际结果
• 风险评估：评估投注策略表现和风险管理

数据科学应用

• 探索性数据分析：了解体育博彩市场的模式
• 统计建模：建立结果预测的概率模型
• 时间序列分析：分析投注赔率和结果的时间趋势
• 比较分析：研究不同运动项目和团队的表现差异
• 可视化项目：创建用于投注分析的交互式仪表板

研究应用

• 学术研究：研究体育博彩市场动态
• 算法开发：测试新的机器学习方法
• 基准测试：比较不同的预测建模技术
• 教育项目：通过现实数据学习数据科学概念
• 投资组合开发：展示体育分析领域的技能

数据特征

真实的市场模拟

• 投注赔率在行业标准范围内（1.2 – 5.0）
• 特定运动的逻辑（抽签仅适用于足球和曲棍球）
• 战略性空值放置以模拟现实世界的数据缺口
• 两年历史时期的时间一致性
• 独特的匹配标识符，方便参考和跟踪

全面覆盖

• 多项运动分析：五大运动项目，适用于不同的建模场景
• 均衡分布：所有体育类别的代表性均等
• 团队多样性：独特的基于城市的团队名称可防止数据泄露
• 结果种类：包括胜、负和平局（如适用）
• 预测比较：包括模型预测和实际结果