ほせ (バスケのデータ分析)

バスケに関するデータを集計・加工・分析・可視化しています。 分析テーマや、こういう仕事…

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バスケに関するデータを集計・加工・分析・可視化しています。 分析テーマや、こういう仕事一緒にやってみませんかなどなど募集してます！ https://twitter.com/b__s__k__t https://github.com/pauze-pauze
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この記事の目的投稿主がどんなことをやっているのかを知っていただければと思っています。具体的には下記になります。 バスケファンの方 →どんな分析を行っているか知ってもらって、興味があれば今後も見ていただければと思います。 バスケ関係者の方 →スキルセットやポートフォリオとして見てもらい、興味があればお声掛けしていただければと思います。 経歴や今やっていることアパレルEC会社でデータアナリストをしています。 中高バスケ部で、大学生の時に中学生のバスケのコーチをしていました。

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    • ハーフタイムで2桁点差つけられると負けやすくなる？~NBA版~

      こんにちは 以前にこんな記事を書きました。 バスケの解説の中で「ハーフタイムに入る前に1桁点差に抑えておきたい」といった話をちょくちょく聞くが、それは本当なのかというテーマの分析です。 結論としては、「2桁点差になると1桁点差の時よりもより負けやすくなるとは言い切れない」でした しかし、この時はB.LEAGUEのデータを利用していましたが、NBAではもしかしたら違うかもしれません。 そこで、今回はNBAでは2桁点差になると1桁点差の時よりもより負けやすくなるのかについて分

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      • NBAでシュートファールをもらうのが上手い選手を見つける

        概要NBAでシュートファールをもらうのが上手い選手を見つけるための手法を検討した 予測されるFTAと比較して実際のFTAが多い選手を、上述の選手と捉えるというアプローチを採用した 結果として、一般的にシュートファールをもらうのが上手いと言われている選手(Joel EmbiidやDeMar DeRozan)以外にも、Lonnie Walker ⅣやBojan Bogdanovicも上手である可能性が示唆された 本文背景・分析アプローチ こちらは以前の投稿の改善版となりま

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        • B.LEAGUEのチームの移動距離データを色々見てみた

          こんにちは。 少し前に下記のツイートを見かけました。 これを見て、B.LEAGUEではチームの移動距離はどうなってるのかが気になったので、B1の2016-17レギュラーシーズンのチーム別移動距離を出してみたところ、違いが明確に見えて興味深いデータとなりました。 そこで、今回はB.LEAGUEでのチームの移動距離に関するデータをさらに深掘りして見ていこうと思います。 シーズン×チーム別の移動距離について何はともあれ、まずはシンプルにシーズンごとにチームの移動距離データを見

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        • バスケのデータ分析オンライン講座まとめ
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          バスケのデータ分析オンライン講座第8回 ~異なるリーグの選手の比較方法など~

          こんにちは。 アメリカのバスケのデータ分析オンライン講座について、前回は第7回の講義のまとめを行いました。 今回は第8回の内容の振り返りや感想を記載していこうと思います。 今回は一つのテーマに絞った話ではなく、参加者から質問されたトピックに対して回答する回でした。 そのため、複数のトピックが紹介されているので、興味のある箇所をご覧いただければと思います。 次の試合に向けてどのような分析などをしているのか組織体制 どのような分析をしているかはチームによって異なる 例え

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          バスケのデータ分析オンライン講座第8回 ~異なるリーグの選手の比較方法など~

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          バスケのデータ分析オンライン講座第7回 ~指名権の価値の定量化~

          こんにちは。 アメリカのバスケのデータ分析オンライン講座について、前回は第6回の講義のまとめを行いました。 今回は第7回の内容の振り返りや感想を記載していこうと思います。 内容としては、指名権の価値の定量化になります。 第4回と同じく、具体的な分析手法の話になり、表計算ソフトも利用する回になります。 算出の各種前提ゴールは指名権の価値を定量的に算出すること プロテクトされてる場合や、指名権の対象シーズンを踏まえた割引率なども考慮する 価値を表す指標にはWin Sha

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          バスケのデータ分析オンライン講座第7回 ~指名権の価値の定量化~

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          バスケのデータ分析オンライン講座第6回 ~チームフィットについて~

          こんにちは。 アメリカのバスケのデータ分析オンライン講座について、前回は第5回の講義のまとめを行いました。 今回は第6回の内容の振り返りや感想を記載していこうと思います。 内容としては、チームのフィットに関する研究の紹介になります。 ※研究の論文リンクはこちら フィットの捉え方について今回は選手同士のスキルセットのフィットについての研究 選手同士の信頼が構築されているか、性格面での相性はどうかという、チームケミストリー的な観点もあるが、今回はスキルセットのフィットに焦

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          バスケのデータ分析オンライン講座第6回 ~チームフィットについて~

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          バスケのデータ分析オンライン講座第5回 ~ホットハンドと分析の心構え~

          こんにちは。 アメリカのバスケのデータ分析オンライン講座について、前回は第4回の講義のまとめを行いました。 今回は第5回の内容の振り返りや感想を記載していこうと思います。 内容としては、ホットハンドの研究の紹介と、分析を行う際の心構えの話になります。 ※研究の論文のリンクはこちら(PDF注意) 人の認識の仕方人の脳はストーリーを伝えたり掘り下げたりするのが得意 一方で、それが影響して人の脳は情報を評価する時に誤った認識をすることもある。その中でも特に目立つ誤認識の一つ

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          バスケのデータ分析オンライン講座第5回 ~ホットハンドと分析の心構え~

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          バスケのデータ分析オンライン講座第4回 ~シューティングメトリクス~

          こんにちは。 アメリカのバスケのデータ分析オンライン講座について、前回は第3回の講義のまとめを行いました。 今回は第4回の内容の振り返りや感想を記載していこうと思います。 内容としては、Shot SelectionとShot Makingを踏まえたシューティングメトリクスになります。 具体的な分析手法の話になり、表計算ソフトも利用する回になっています。 概論がメインだった1~3回とは少し毛色は異なりますので、予め把握いただいた上でお読みいただければと思います。 シューテ

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          バスケのデータ分析オンライン講座第4回 ~シューティングメトリクス~

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          バスケのデータ分析オンライン講座第3回 ~Advanced Stats~

          こんにちは。 アメリカのバスケのデータ分析オンライン講座について、前回は第2回の講義のまとめを行いました。 今回は第3回の内容の振り返りや感想を記載していこうと思います。 内容としては、Advanced Statsにまつわるものになります。 (ただ第2回までと違い、バスケのデータに詳しい方ならすでに知っていたり、日本語でも解説記事があったりする内容で新規性が低いため、その点をご了承いただければと思います) ポゼッションと4 factorsまずはポゼッションと4 fact

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          バスケのデータ分析オンライン講座第3回 ~Advanced Stats~

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          バスケのデータ分析オンライン講座第2回 ~分析時に扱うデータ~

          こんにちは。 アメリカのバスケのデータ分析オンライン講座について、前回は第1回の講義のまとめを行いました。 今回は第二回の内容の振り返りや感想を記載していこうと思います。 内容としては、バスケットボールで集めるデータについてとなります。 これまでにどのようなデータが生まれてきたかデータの種類と特徴 これまでに生まれてきたデータの種類やその特徴として下記の項目があります ボックススコア 基本的なデータ。これを使うことで、試合で何が起こったかをクイックに要約・把握する

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          バスケのデータ分析オンライン講座第2回 ~分析時に扱うデータ~

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          バスケのデータ分析オンライン講座第1回 ~スポーツアナリティクスの概要~

          こんにちは。 以前、アメリカのバスケのデータ分析オンライン講座に申込みをしましたが、全8回の受講が終わったので、内容の振り返りや感想などを書いていこうと思います。 この記事は第1回の講座に関する内容になりますが、その前に講師の経歴を簡単に紹介します。 全8回のコースの講師はBen Alamarという方でした(LinkedIn)。 ESPNのDirector of Sports Analyticsや、Cleveland Cavaliers・Oklahoma City Thu

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          バスケのデータ分析オンライン講座第1回 ~スポーツアナリティクスの概要~

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          書評：「データで強くなる! バスケットボール最強の確率」を読みました

          こんにちは 先日、このような本が発売されました。 流通経済大学バスケットボール部ヘッドコーチで日本バスケットボール学会理事でもある小谷究さん(twitter、著書)と、千葉ジェッツでビデオアナリストをされている木村和希さん(twitter)が著者として書かれた、バスケのデータ分析に関する本になります。 普段、バスケのデータ分析について調べたり取り組んだりしている身としては、主要な文献が基本的に洋書か英語の論文しかない中で、日本語でこのような本が発売されたことに驚きつつ、日

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          書評：「データで強くなる! バスケットボール最強の確率」を読みました

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          バスケのデータ分析オンライン講座に申し込みました

          こんにちは 先日、バスケのデータ分析に関するアメリカのオンライン講座に申込みをしました。 最初は体験談だけ書こうと思っていたのですが、せっかくの機会なので申込みの動機や現段階で把握している講義内容などについて投稿しようと思います。 バスケのデータについて興味のある方の参考になれば幸いです。 申し込んだ動機本講座に申し込んだ動機は主に下記の2つになります データ分析に関する情報や知見の習得 海外のデータ分析の人たちとのつながり データ分析に関する情報や知見の習得 現

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          シーズン序盤の3Pスタッツから最終的な3P%を予測します

          こんにちは 前にtwitterでこんな話を紹介しました。 選手の本来の成績を予測できると、観客目線で見て楽しくなるだけでなく、チーム編成にも活用できそうです。 そして、上記の記事では単純に序盤の成績だけから判断するだけでなく、リーグ全体の数値を用いることで、極端な成績(8/16で3P%が50%など)の極端さを補正しています。 とても面白いアプローチなのですが欠点もあって、それは予測する値が常に1つになってしまい、その値の確からしさが分からないという点です。 例えばあるシミュ

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          シーズン序盤の3Pスタッツから最終的な3P%を予測します

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          【バスケのデータ分析論文紹介】Predicting Season Outcomes for the NBA

          こんにちは 本記事ではNBAの試合結果やプレーオフでの成績予測を行った論文の紹介をします。 複数の機械学習手法を用いて予測を行っており、それぞれで予測精度(正解率)も出しているので、精度の相場感を知るのに良い論文だと思います。 概要NBAの10シーズン分のデータを用いて試合結果を予測するアプローチを提案し、それを用いて優勝チームやプレーオフを勝ち進むチームを予測した。結果として、スポーツベッティング会社のオッズと同等の精度を示し、ELO ratingより精度が高くなった。

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          【バスケのデータ分析論文紹介】Predicting Season Outcomes for the NBA

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