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两个数据集的基本概况：

数据字典 (data_dictionary.csv):

variables: 包含比赛数据的字段名称。

explanation: 对应字段的详细说明。

example: 字段示例值。

温布尔登特色比赛数据 (Wimbledon_featured_matches.csv):

包含比赛识别、选手名称、比赛进行时间、盘号、局号、得分情况等详细信息。

有多个与比赛动态相关的变量，如每一分的赢家、得分变化、运动员跑动距离、发球速度等。

现在，我们将使用这些信息来开发一个模型，捕捉比赛中的得分流程，并根据发球方赢得得分/局的概率特点，识别哪位选手表现更好。

定义动量和转折点

- 动量: 在一定时间内，一个选手连续赢得得分或局的趋势。可以通过连续得分数、破发等指标量化。

- 转折点: 比赛中势头发生显著变化的时刻，例如连续得分、破发或是关键局的胜利。

分析步骤

- 数据预处理: 提取关键变量和计算每个得分后的比赛状态。

- 模型开发: 使用Markov链模型来模拟比赛流程。

- 模型应用: 应用模型到具体比赛中，分析选手表现。

- 可视化: 基于模型结果提供比赛流程的可视化展示。

首先，我们需要进行数据预处理，提取每次得分后的比赛状态，并计算发球方赢得得分的概率。然后，我们将构建Markov链模型来模拟比赛流程，并识别表现较好的选手。最后，我们将基于模型结果生成可视化图表来展示比赛流程，包括动量和转折点。

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模拟对比

- 随机模拟：生成大量的随机得分序列，并与实际比赛得分序列进行比较。如果实际数据与随机数据显著不同，这可能表明势头的存在。

- 蒙特卡罗方法：通过大量模拟比赛来估计在假设比赛结果完全随机的情况下，某一选手连续得分的概率分布。然后将这个分布与实际数据进行比较。