2025年欧洲冠军联赛 | 球员数据

关于数据集

该数据集提供了参加 2025 年欧洲冠军联赛的足球运动员的详细统计数据。它包含一系列表现指标，全面展现了球员的技能、贡献以及整个锦标赛期间的表现。

玩家数据

• player_name：玩家的全名。
• field_position：球员的场上位置（例如前锋、中场、后卫、守门员）。
• 俱乐部：球员在 2025 年欧洲冠军联赛赛季期间所代表的足球俱乐部。
• 国籍：球员的原籍国。
• 年龄：截至 2025 赛季的球员年龄。

关键统计数据

• matches_appareance：玩家在锦标赛中玩过的游戏总数。
• top_speed(km/h)：玩家的最大冲刺速度，以公里/小时为单位。
• distance_covered(km)：玩家跑动的总距离，以公里为单位。
• minutes_played：球员参加的总分钟数。

攻击数据

• 助攻：球员提供的总助攻数。
• corners_taken：球员踢出的角球数。
• 越位：球员越位的次数。
  -dribbles：球员成功带球的次数。

尝试数据

• total_attempts：球员投篮次数。
• attempt_on_target：整个锦标赛期间射门次数。
• attempt_off_target：整个锦标赛期间偏离目标的射门次数。

分布数据

• passing_accuracy(%)：球员传球成功率。
• passages_attempted：球员尝试传球的总次数。
• passages_completed：球员成功完成的传球总数。
• crossing_accuracy(%)：球员成功传中的百分比。
• crosses_attempted：球员尝试传中的总数。
• crosses_completed：球员成功完成的传中总数。

保护数据

• balls_recovered：玩家恢复的球总数。
• 铲球：球员尝试铲球的总次数。
• tackles_won：球员成功赢得的铲球总数。
• tackles_lost：球员丢失的铲球总数。
• clearance_attempted：玩家尝试清除的总次数。

目标数据

• 进球数：球员的总进球数。
• inside_area：球员在禁区内进球数。
• outside_area：球员在禁区外进球数。
• right_foot：球员用右脚进球的数量。
• left_foot：球员用左脚进球数。
• head：球员头球攻入的进球数。
• 其他：球员用身体其他部位进球的数量。
• penalties_scored：球员罚进的点球次数。

守门员数据

• 扑救：守门员扑救的射门总数。
• goals_conceded：守门员失球总数。
• saves_on_penalty：守门员扑救的点球总数。
• clean_sheets：守门员没有失球的比赛总数。
• punches_made：守门员为清球而出拳的总次数。

团队信息：

• team_name：球员所代表的俱乐部的名称。
• 国家：球队的原籍国。
• logo：球队徽标图像的 URL 链接。

数据来源：
该数据集由欧足联官方统计数据和欧冠联赛官网数据抓取汇编而成，旨在深入分析球员在这项全球最负盛名的足球赛事中的表现和贡献。

用途
此数据集非常适合：

• 足球分析：分析球员表现趋势和球队动态。
• 机器学习项目：根据历史数据建立模型来预测球员表现。
• 足球策略：了解进球、助攻和防守等关键领域表现最佳的球员。
• 球迷洞察：结合冠军联赛统计数据来识别明星球员和顶级表演者。

无论您是足球迷、数据分析师还是研究人员，该数据集都为了解 2025 年欧洲冠军联赛赛季的顶级球员提供了宝贵的资源。