記事一覧
Ｊリーグデータ分析４３「2022シーズンハイプレスの巻」
先日のブログ（ボール支配力とハイプレスの巻 | SPORTERIA）の続きです。
西部謙司氏のＪリーグ新戦術レポート2022に記載されていたことの検証？（検証なんて言うと非常におこがましくて申し訳ない気がします。）です。
ハイプレスに関しては、プレー強度を維持できない「60分の壁」ということが記されていました。データを使い確認します。
下表は2022シーズンのチーム別ハイプレス指数と時間帯別ハ
Jリーグデータ分析４２「2023 J1第23節 名古屋 1-0 鹿島 レビュー」
名古屋グランパスの2023シーズンデータと比較して、8/13に開催された第23節の数字を確認しました。
着目したのは総走行距離とスプリントです。
「どれだけ走ったか」、「どれだけスプリントしたか」ではなく、相手との差、すなわち「相手よりどれだけ走ったか、「相手よりどれだけスプリントしたか」という視点から考えました。
2023シーズンのデータは下記の通りです。
上記データから勝ち試合のデータを下
Ｊリーグデータ分析４１ スプリント定義変更の巻
2023シーズンが開幕しました。
早速データが公表されました。
【公式】横浜FMvs甲府の試合結果・データ（ＦＵＪＩＦＩＬＭ ＳＵＰＥＲ ＣＵＰ：2023年2月11日）：Ｊリーグ.jp (jleague.jp)
これを見るとスプリントの定義が「時速24km以上」から「時速25km以上」に変更されたようです。
抜き出したのが下図です。
2019～2022シーズンまでの横浜FMの数字を出しま
Ｊリーグデータ分析４０ スプリントと総走行距離の巻
スプリントと総走行距離について分析しました。
今回はSPORTERIAさんのデータを使い分析しました。
SPORTERIA以外での使用は禁じられていますので下記にリンクを張らせてもらい、noteでの公開とします。
スプリントと総走行距離の巻 | SPORTERIA
Jリーグデータ分析３９ 30mライン進入率の巻
いつものことながらFootball LABさんからデータを拝借しました。
使用したデータは2022シーズンＪ１リーグです。
30mライン進入回数とチームスタイル指標の敵陣ポゼッションの関係を調べました。
30mライン進入回数の質を出すために、攻撃回数で割り算をし、30mライン進入率を計算しました。30mライン進入率と敵陣ポゼッション指数は下表の通りです。
これを散布図にしました。
散布図
Jリーグデータ分析３８ 鳥栖のスプリントの巻
いつものことながらFootball LABさんからデータを拝借しました。
2022シーズンのサガン鳥栖の数字を拾いました。
まずはチーム別のスプリント数です。
鳥栖が最も多く、平均よりも約30回多いです。スプリント数は鳥栖の強みだと分かります。
次は鳥栖の勝点です。
鳥栖の勝点は42、最大勝点は102（34試合×3）ですので、勝点率は41.2％（42÷102）になります。
スプリント数
Ｊリーグデータ分析３６ CBPの相関関係の巻
毎度のことながらFootball LABさんからデータを拝借しました。
対象データは2022シーズンＪ１リーグです。
下表の通り、チームごとに自チーム守備P平均、自チーム奪取P平均、相手パスCBP平均、相手クロスCBP平均、相手ドリブルCBP平均を算出しました。今回は自チームの守備と相手の攻撃の関係を見ることが目的です。
次に各項目ごとに相関係数を算出しました。
赤色のセルは相関係数が絶対
Ｊリーグデータ分析３５ FC東京ポジション別CBPの変化の巻
先日、
FC東京アルベル監督の巻（前編） | SPORTERIA
FC東京アルベル監督の巻（後編） | SPORTERIA
を通じてFC東京の中断前後の変化を確認しました。
今回はポジション別のCBPを通じて変化を見て行きます。
FC東京の中断前後のCBPは下表の通りです。この数字は選手個々のCBPの平均です。なおFPはフィールドプレイヤーを意味しています。
パスCBPとパスレシーブC
Ｊリーグデータ分析３４ クラスター別相性の巻
先日、Ｊリーグデータ分析３１ チームスタイル指標とクラスターの巻｜つぼいわ｜noteを投稿しました。
その中で下図を示しました。
クラスターごとに順位や指標も大きく異なることが分かります。
上図から、それぞれのクラスターには相性があるのではないかとの仮説を立て確認してみました。
前回も掲載した各クラスターの内訳です。
各チームは上表のそれぞれのクラスターに所属しています。
クラスターごと
Ｊリーグデータ分析３３ FC東京アルベル監督の巻（後編）
ELGOLAZOを読んでいたら、41ページにアルベル監督のことが書かれていました。その中に「８月の中断期間を挟んでチームはより一層整備され、ベースが見えてきた。」という文節がありました。ということで前編ではFC東京の８月の中断期間前後の数字を拾いました。後編ではFC東京の相手チームの数字を拾っていきます。前編でFC東京の数字を示しましたので、ボール支配率のような自由度がない数字もありますが、気にせ
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Ｊリーグデータ分析３２ FC東京アルベル監督の巻（前編）
ELGOLAZOを読んでいたら、41ページにアルベル監督のことが書かれていました。その中に「８月の中断期間を挟んでチームはより一層整備され、ベースが見えてきた。」という文節がありました。ということでFC東京８月の中断期間前後の数字を拾いました。後編ではFC東京の相手チームの数字を拾っていきます。
なお表の緑色のセルは5％水準、赤色のセルは1％水準で有意差があることを示しています。
得点は増えて
Ｊリーグデータ分析３１ チームスタイル指標とクラスターの巻
いつものことながらFootball LABさんからデータを拝借しました。
対象データは2022シーズンＪ１リーグです。
今回はチームスタイル指標（指数）を使います。
チーム別の数字は下記の通りです。
上記の数字を使いクラスター分析を行いました。
樹形図は下記の通りです。
赤線で区切った通り、５つのクラスターに分類しました。
クラスターごとのチームは下記の通りです。
クラスターごとに各
Ｊリーグデータ分析３０ 「CBPの変動係数を使って戦術浸透度を推し測る」の巻
いつものことながらFootball LABさんからデータを拝借しました。
2022シーズンＪ１リーグを対象に考えました。
戦術が選手に浸透しているほどチームは強いとの仮説を立てました。
仮説を推し測るために、CBP（チャンスビルディングポイント）の変動係数が低いほど戦術浸透度が高いとし、CBP変動係数が低いチームほど成績が良くなると考えました。
計算結果は下記の通りです。
上表は各チーム
Ｊリーグデータ分析２８「2022Ｊ１リーグクラスター分析」の巻
いつものことながらFootball LABさんからデータを拝借しました。
2022年6月24日までに開催された試合が分析対象です。
Football LABさんには下表の通り、パスCBP、クロスCBP、ドリブルCBP、シュートCBP、ゴールCBP、奪取P、守備P、セーブP、ゴール期待値がありますのでチーム別、ホームアウェイ別に平均値を算出しました。
この数字をもとにクラスター分析をしました。