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这个数据超级庞大，信息链要求也很高，我个人认为很有前景，欧洲早在几十年前就很成熟的体系了，各个俱乐部都在收集这些数据信息，毕竟数据化时代，很多东西不能说是绝对的，但是都能很大一部分反应出一些真实的东西，小到一个球员进球效率，细到某个球员穿左脚在哪个方位，哪个球场，什么天气，什么阵型进球多，表现好，这些东西的采集是很大的一个数据，需要细，需要专业分析，很多球探都是要根据数据来分析这些的，这是一个大行业，数据化的今天，我觉得这个很有发展。
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你应该提供更加详细一点的资料啊!这样我们很难提供合适你的代码程序的!只要你提供越详细的资料,我们做出来的程序代码才可以对题的.
例如,上面所说的"可选任一联赛的数据输入" 这样的话要我们去找数据就不是很理想的了!
联赛类别更加详细一点,具体有什么联赛等等... 这些都要给我们提供尽可能详细一点.其实题目我已经知道你想要干什么的了,但是我没有资料我就无从下手了,尽管我可以从网上查阅相关资料.但是到底合不合适你我也无无从知道 对吧!!
所以.资料要齐全啊!
人工+智能的数据采集方式可以说是八仙过海各显神通，而统计指标的计算方法也会影响最终的统计结果。结合上面对采集方法的介绍，大致可以知道对于射门、角球、任意球、点球、犯规的统计方法，就是一个字：数。这一类事件，记录员有很长的时间去反应球场上究竟发生了什么，出错的可能性也比较小。控球率也是一个很容易记录的指标，控球率=控球时间/两队总控球时间，而控球时间则是指传出的球未被对方接触之前的时间。机器能够记录此时是哪一队拿球，拿球时间是多久，只需要人工进行一些简单的修正，例如剔除死球时间（庆祝时间、边角球、任意球时间），即可得出控球率。同理，传球成功率=传球成功次数/本队传球总次数，其实就是没有被抢断的次数，同样是机器和人工共同采集，人工校验的方式进行统计。