运用机器学习进行兵棋推演复盘分析，首先要解决的是数据集构建问题。由于机器学习对数据结构的规范化要求，以及算力和存储限制，通过兵棋推演数据构建机器学习数据集，在如何描述兵棋推演状态，如何描述推演过程，如何处理高维数据，如何数据保真等方面，还面临不少问题。针对此类问题，本文构建了兵棋推演过程数据向机器学习数据集映射模型，在总体框架上对数据集构建的映射流程、态势描述数据范围和数据统计计算规则进行规范，并从时间关联数据、地理空间关联数据和高维数据降维三个视角设计针对性处理方法，以保证构建数据集的数据结构统一、高维数据降维需求和数据集保真要求。通过数据集构建实验进行了验证，实验表明在时间分辨率和地理空间分辨率适中情况下，本文所构建数据集映射模型，既能较好对兵棋推演高维数据进行降维，又能较好防止构建的数据集失真。