足球球员数据库(权威足球数据统计网站)

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权威足球数据统计网站

权威的足球数据统计网站有：

***WhoScored。**这个网站的数据比较全面，包括详细的球员数据、球队数据、比赛数据等。它还提供了一个独特的评分系统，可以用来评估球员的表现。

***TransferMarkt。**这个网站着重于球员的身价和转会记录，同时也有球队和球员的基础数据可供查询。

***Squawka。**这个网站目前主要侧重新闻方面，数据不如WhoScored全面，但它也提供了一些基础足球数据查询服务。

***国内网站。**国内也有一些不错的足球数据网站，如创冰、T足球等。这些网站偏重于国内赛事，提供的数据比较简单，但对于国内球迷来说仍然是有价值的。

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10年前的中超球队现状：两支队伍已经解散，一支球队在踢中乙！中超，全名是中国足球协会超级联。是为了帮助中国中国足球走上复兴道路应运而生的比赛。它经历了十四年的风风雨雨，多少知名的球队都在此争夺最后的火神杯。十年前活跃的中超球队已经解散了两支队伍，还有一个球队却在踢中乙比赛。说到中超联赛就必须要提一下广州恒大。广州恒大作为中超联赛中的常胜将军确实是众所周知。广州恒大是目前中国足球球队中实力可以排名前几的队伍了。广州恒大是国内一个政府支持和公司企业共同经营的球队。广州恒大是国内很多对足球怀有梦想的对男孩子们梦寐以求的地方。可是在十年前，最红的球队还真的没有它。十年前最红的球队是山东鲁能。这个球队的名字在今天也依然响彻在国内足球界。虽然现在没有当年的风采了，却依然是数一数二的球队。十年前山东鲁能是中超联赛赛季最佳球队，也是把火神杯捧回家的球队。希望山东鲁能在下一个赛季中有更出色的表现，重现当年的荣耀。排名第二的队伍是上海申花。上海申花是一个老牌球队。在当年的成绩足以和最强势的山东鲁能一决高下。但是随着时间的推移，上海申花已经不是当年的模样了。上海申花现在是已经被收购的公司，实力也越来越差，也只能在中等球队中才能看到它的身影。排名第三的球队是北京国安。北京国安在这几年中也经历了起起伏伏。整个球队到公司曾经有点时间已经跌入谷底，就在人们都认为国安已经成为历史的时候，他们又重新崛起。现在在中超联赛成绩虽然不能进前三甲但是总体来说还是非常不错的。十年前前三的球队就是这三支球队，虽然都经历了不少变革但是总体的水平依然保持的还不错，但是在这十年中也有两只球队已经解散，分别是成都谢菲联和大连实德。成都谢菲联是一个比较可惜的球队。建立的时候就是他们巅峰时期，然后逐渐走下坡。最后甚至都降到了乙级比赛，然后队伍一蹶不振也自此解散。大连实德则因为老板的问题最后导致整个球队陷入困境，最后也走入了解散的结局。

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谢邀，刚好调打击感调的感到厌烦了，来回答个其他方向的问题调整一下状态。实际上，对于足球游戏（包括其他所有的团队型体育游戏）而言，数值设定并不是其中需要特别关注的难点所在——真正的难点在于错综复杂的动作状态机，AI决策树以及祈祷物理引擎不要出各种神奇的bug等等。数值本身，只是在系统允许的范围体系内，修正不同具体单位的不同表现，使其能更符合设计者的制作意图而已。所以，在制作过程中，首先是决定在这个模型系统中，一共存在哪些参数——包含可见和不可见的，可见的比如题主写到的进攻，射门力量，灵活等等，也包含了一些外在表现的参数，比如身高体重等等，而不可见的部分会包含比如视野，稳定性，大赛发挥程度，受伤耐性，职业素养等等，不同的游戏有不同的划分体系，但所有的参数都严格被契合在比赛引擎这个大框架体系之下。之后，就是定系参数的有效值域，每个公司每个系列都会有自己的值域定义习惯，比如EA系的游戏习惯采用[1,100]作为有效值域，而隶属于SEGA的Sports Interactive则喜欢用[1,20]这个范围区间（不过有兴趣深究的朋友可能会发现，不管外部数值如何呈现，多数游戏的实际后台生效范围都是[1,127]）。有了总数值范围之后，就是对其进行分档定义。举个实例来说，比如我们可以定义，综合实力在[1,59]范围内的为默默无闻的球员，[60,69]为小有名气的球员，[70,79]为著名球员，[81,89]为洲际级别的球星，而最终[90,100]则可以是国际巨星。在完成了上一步之后，我们终于可以开始对球员能力进行初步设定了，拿C罗举例好了，首先我们认为他是国际巨星，综合实力是97——对的，首先我们不是看某个球员的某项基本参数有多高，而是先决定其综合数值。至于这个终值是怎么定的——很遗憾，是拍脑门的。就好比某英国公司出产的游戏中，英国球员实力普遍强于德国球员法国球员意大利球员——没有人可以完全公平公正公开的提出一个让所有人满意的方案，所以基本上，这种设定的主观性是非常强列的，最终开发组提出的也不过是一个让自己内部觉得满意的方案而已。在完成了综合实力设定之后，就可以开始具体数值的设定了。在这部分工作中，也是以先分档，再定性，后排序的顺序完成的。举例来说就是，还是C罗，我们先来设定速度值好了，分档数值参见综合部分，毋庸置疑C罗是个速度极快的球员，所以他的速度应该在90以上，参考世界上几匹著名的快马，贝尔沃尔科特马丁斯罗本奥巴梅扬比亚比亚尼等等，我们可以将其速度设为94，不要笑，多数体育游戏中的数值就是这么来的，至于以EA的财大气粗，是不是真的找了那么多俱乐部的真实体测数据来真是计算这个就不得而知了，毕竟即便有这部分数据也只能包含所需全部数据中的一小部分。不过一般来说，这么做不划算也没太大价值。而对于哪些在速度上不那么出众的球员，就不用这么麻烦了，你觉得让施魏因施泰格和皮尔洛比慢这种事情会有人有兴趣去做么？用上面的方式，将每个球员在其场上位置上的关键数值（比如前锋的速度射门头球冷静，后卫的防守站位盯人抢断等等）设置完毕以后，再大致调整其余参数，使其最终综合数值能符合一开始设定的数值（成熟的项目中，对于这部分未填充数据实际上是有按照规则自动生成的工具的），这个球员的属性设置就完成了——当然这其中也充满了不同的数据人员之间的撕逼论战的过程。上面这么多大实话可能会让某些朋友失望——什么，球员属性就是这么来的？怪不得我的XXX数值还不如那个XXX，果然不科学不客观不靠谱！！！但是朋友你知道么，EA每年需要维护的球员数值少说在2W以上，而以庞大数据库而闻名的Sports Interactive统计的球员和雇员数据合计超过30W，你觉得这些公司会有多少人力专门投放在这方面才能把数值做到足够的“真实客观”？至于说某些球星在游戏中拥有符合其显示特点的表现，实际上是针对少量著名球星做了特殊处理的结果（比如PES和FIFA中都存在的球员专属动作，也包含FM中能看到的球员习惯等等），而不纯粹是数值在这其中发挥了作用。最后补充一下，在足球界本身的确有大量专业的数据采集和分析，但是这些主要是用于科学研究和辅助训练，少量被贡献于媒体报道，并不实际用于游戏制作，原因主要在于，首先数据工作需要消耗大量人力物力，即便是大科研机构和大俱乐部，也只是根据需要在小范围内进行采集——而游戏制作需要涵盖的面太广，这种小范围内的数据来源并不能有效支撑实际的制作流程——更不要提为了获取这部分数据需要的高昂的额外成本了；另一方面，显示采集的数据和游戏建模需要的数据完全是两回事，即便获取也需要额外花费大量人力和时间进行分析处理后才能转化为游戏中可用的数据，总体来说这种做法还是性价比太低。至于在某些新闻里看到的，贝尼特斯靠足球游戏买球员一类的说法，大家笑笑就算了，这种基本就是小编为了吸引眼球编造出来的东西了。

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