野球のシーズンはだいたい11月でおしまい、2月のキャンプまで基本的には「ストーブリーグ」という名の元、選手の移籍・お給料・そしてリアル野球BANで盛り上がる時期となります。

しかし、私（と野球のデータが好きな人）には、

シーズンオフこそ野球とデータでやりたい放題やれるじゃん！

っていう楽しみ方もあります（Baseball Play Studyあたりはそのわかりやすい一例でしょう）。

というわけで11月は「シーズンオフだからこそ野球とデータに向き合う」をテーマに読んだ本をふりかえります。

なお対象読者は、

・野球がお好きもしくは野球のデータ分析に興味がある

・データ分析とかサイエンスな仕事がしたい

そんな方々となります。

11月に読んだ本

デルタ本⚾はつい昨日読了なのですが便宜上今月に含んじゃいます.

・セイバーメトリクス入門

・プロ野球を統計学と客観分析で考える デルタ・ベースボール・リポート3

・サッカーマティクス

・ビッグデータ分析のシステムと開発がこれ1冊でしっかりわかる教科書

・Kaggleで勝つデータ分析の技術

・ソフトウェア・ファースト

・アジャイルな見積もりと計画づくり

シーズンオフこそ野球をデータで見てみよう

本の感想の前に。

私は先月・今月にかけて、

・来年やりたいことのキャッチアップとして野球の統計「セイバーメトリクス」に再入門

・セイバーメトリクスからちょっと裾野を広げてちゃんと統計・機械学習にのめり込む

ということを現在進行でしています（来年のことは来年話せる時に話すとして）。

その成果の一部として、「セイバーメトリクスの今を正しく紹介する」というテーマの元、こんなエントリーを出しました。

本文中にあるとおり、以前書いてずっと読まれている「30分でわかるセイバーメトリクス」というエントリーの現代版として書いたのですが、気持ちよく文脈整理ができてかつ、表現がなめらかになったのはこちらの書籍のおかげかなと思っています。

こちらで書かれている3つの思考

・常識に縛られない
・客観的な事実を重視する
・定量的に考える

これはホントに大事でなぜなら「セイバーメトリクスだけじゃなくて、データ分析・サイエンス・データ駆動でなんかやる時に一つでも欠けちゃアカン事だから」です、これは自分の体験・経験でもそうかな。

他の箇所はセイバーメトリクスに関する「構造」「考え方」とか乗っていて充実しています、正直「入門」ってレベルを超えているかもしれない（ホントに入門って意味ならやっぱマネー・ボールかなと思ったり）。

こちらを読みながら、今シーズンをデルタさんのレポートで振り返るもよし（コラム含め今年のは読み応えある）。

サッカーの話との対比で読むのも楽しいかもしれません、これもすごく良い本。

ちなみにサッカー本は同僚との会話で存在を思い出し、積ん読から引っ張って来ました...なんでこんないい本を放置してのか（感想はブログの方で改めて書きたい）。

データサイエンスと実際のお仕事

「常識に縛られない」ように、「客観的な事実を重視する」ために「定量的に考える」習慣をつけるためには、思想だけじゃなくて手段とプロセスもかなり大事です（というつなげ方で話題を変えてみる）。

たとえばエントリーですが（これも先月の仕事）。

タイトルどおり、やりたいことがあったので「RでやってたことをPythonに引っ越しました」なのですが（&そしてこれは現在進行系で続いている）、これをはじめたのは一部、こちらの書籍の影響も受けています。

自分は（人が決めたテーマを磨くのがあまり好きじゃないので）Kaggleには興味を持ったこともやろうと思ったことも無いのですが、

・コンペ的なアプローチでの精度の上げ方

・適当に理解していたチューニングとかパラメータ弄り

・そもそも手法の選び方(ry

的な所で色々と合点が行った所がありなるほど！となりました。

あと、これは現在の仕事の文脈ですが、データ基盤や運用・使われ方というのを整理した時にこれが出てきてですね

個人的には知ってることの繰り返しな面もありますが、

・DWHやETL、基盤そのものなどビッグデータ分析の全体像・考え方

・ビジネス的な活用方法

・技術選定・運用の勘どころ

が過不足なく、無理なく網羅されていてすごく良い書籍でした。

ビッグデータなソフトウェアを開発する方は必読な感すらあります。

ソフトウェア・ファーストとアジャイル

あと、ついに読みましたソフトウェア・ファースト

自分自身がコンサルからメガベンチャー、スタートアップに野球そして報道と渡り歩いて来たときのエピソードと照らし合わせながら涙なしには読めない展開でした。

刺さったのがこれ。

日本では困っていることを伝えるのが恥ずかしいという価値観も根付く残っているように思います。
（中略）
対策として知人に教わったのは、「周りでお困りの方はいらっしゃらないですか？」と質問することでした。

これ、どこに行っても悪い意味で変わらないんですよねと、会社というより人に起因してそうな気がしますが（ちゃんと聞ける人、主張できる人もどこでもいる）。

個人的には、この手のケースの時はホントに苦労していたのですが（私自身は困ってると伝えるのはあまり恥ずかしくない）、思わぬ問いかけから対策が出てきて目からウロコでした。

じゃあなぜ困ってることを伝えるべきか？は...ぜひソフトウェア・ファースト、読みましょう。

というのと、チームで久々にアジャイルなスタンスでの見積もり・要件のトリアージが必要な状況が出てきたのでこれを久々に読みました。

特に概念の部分はいい復習になりました、ガチッと見積もりする気はゼロですが、アジャイルかつ有機的に動くチーム・人にしたいなあっていう思いが改めて出てきましたとさ（っていうポエムの一部はJX通信社のブログに書きました）。

12月の読書

何読むか決めてませんが、積ん読しているデータサイエンス・野球の本をメインにやろうかなと思っています。

ビッグデータ・ベースボールそろそろ読み直したいなあ。。。

今年もあと少し、元気にやってきましょ！