NBA 2013-14 赛季的比赛数据 CSV 文件，内容全、格式干净，适合做机器学习和数据挖掘练手。原本是配合《Python 数据挖掘入门与实践》第三章用的，现在官网不支持自动整合了，多人找不到资源。正好我手里有完整版，就分享出来，省你一堆折腾时间。

数据是标准的 CSV 格式，字段清晰，球队名、得分、时间戳啥的都整理得蛮规范。你拿来直接喂给 pandas 做数据预也没啥问题，比如 df = pd.read_csv('nba_games.csv') 就能直接跑起来。数据量也不小，做聚类、分类、回归练手都挺合适。

而且这套数据搭配书里的代码练，思路更清晰。哪怕你没读书，纯拿它来做模型训练也方便。比如用 scikit-learn 来跑个 RandomForestClassifier 或者 train_test_split 划个训练集，都能玩出不少花样。

想多了解数据挖掘或机器学习的，可以顺便看看这些文章：机器学习和数据挖掘算法 - Python 实现、常用开源数据集，还有Applied Predictive Modeling这本入门书，也蛮推荐的。

如果你正想找个结构清晰的真实数据集来动手练习，那这个 CSV 文件还挺合适的。懒得清洗、只想专注模型？那更不能错过。