网球数据集 | 智能网球数据分析平台

📊 核心数据

12,400+

ATP赛事

8,700+

WTA赛事

3,200+

球员档案

98.6%

数据完整度

🏆 大满贯 📈 排名变迁 🤖 机器学习就绪 📅 实时更新

⚡ 数据维度

比赛级数据

每一分、发球、破发点、制胜分、非受迫性失误；包含场地类型、轮次、天气。

球员统计档案

生涯胜率、硬地/红土/草地表现、交手记录、排名历史、奖金累计。

赛事与趋势

签表、种子表现、爆冷概率、平均比赛时长、数据集适用于建模与可视化。

🧩 数据集详解

📌 ATP & WTA 历史比赛数据 (2000–2025)

包含每场比赛的详细统计：发球速度、一发得分率、二发得分率、破发点转化、网前得分等40+字段。所有数据已清洗并归一化，可直接用于分析。

📁 CSV / JSON 🐍 Python SDK 📊 Tableau 就绪 🔄 每日更新

🔍 数据样例

tournament, year, surface, round, winner, loser, w_ace, w_df, w_1stIn, w_1stWon, l_ace, l_df ...
Australian Open, 2024, Hard, F, J.Sinner, D.Medvedev, 14, 3, 68, 82, 9, 5 ...

💬 常见问题

网球数据集是否包含大满贯资格赛？

包含。数据集涵盖大满贯、大师赛、巡回赛及资格赛，并且标记了赛事级别与轮次。

数据更新频率如何？如何获取最新数据？

数据每日同步ATP/WTA官方。可通过API或直接下载每日增量包，支持自动同步脚本。

能否根据球员或教练定制数据集？

支持。提供定制化数据抽取，包括特定球员生涯数据、交手记录、以及战术偏好分析。

数据集是否适合机器学习模型？

非常适合。已做特征工程，包含胜负预测、爆冷概率、发球倾向等衍生特征，并提供基线模型示例代码。

🚀 应用场景

比赛预测

基于历史数据构建ELO或XGBoost模型

数据可视化

Tableau/Power BI 仪表盘一键连接

球员风格分析

发球上网、底线型、全面型聚类

媒体内容

自动生成赛前数据报告与历史对比