����j����V��v�r���U�=$2`�g o?��_)ܺ�)e}���ڇQC��P6J���i��gZ��ݶ4(�u���7�M�jh�I���i���4��ܿ�D 野球データ分析のはじめかた 【オマケ】野球統計学から派生したビジネス書籍; について一筆書きたいと思います! なお,お気づきの方も多いかと思いますが,このエントリーは以下エントリーの野球バージョン的な位置づけです. ҊW;8�������x �=��-,�a��4[ 1s� �f�W ��0_ 野球選手の成績予測モデルおよびシステムを作ったネイト・シルバーが米国大統領選で野球統計学を駆使した話を中心に,データの取り扱いについて語っています. 0000013284 00000 n 12 0 obj 【プロ野球】WHIP(読み方:ウィップ)とは?「1投球回あたり何人の走者を出したかを表す数値」【セイバーメトリクス】, 【野球】セイバーメトリクスとは?野球×統計学の最強の分析手法!たった2つの指標で野球が楽しくなる!【セイバーメトリクス】, 【プロ野球】ピタゴラス勝率とは?「得点と失点から勝率を予想」【セイバーメトリクス】. 0000008722 00000 n 9 41 0000094383 00000 n 0000004158 00000 n *2, 野球データの取り扱いや分析の楽しさ(苦しさ)を覚えるのに最適な一冊かもしれません!. メジャーリーグの最新事例は「ビッグデータ・ベースボール」,日本は「野球×統計は最強のバッテリーである」がオススメです. 0000006925 00000 n 0000058513 00000 n 0000058045 00000 n なお,お気づきの方も多いかと思いますが,このエントリーは以下エントリーの野球バージョン的な位置づけです. endobj endobj 「セイバーメトリクス」をご存知でしょうか? 野球好き、または統計に精通している方であればご存知、あるいは聞いたことがある単語かと思います。 近年統計学は非常に注目されており、統計について疎い方でもわかりやすい関連書籍などが複数出版されています。 0000057746 00000 n <> なおこの本のデータセットを手に入れるPythonのlibraryを開発して公開しています. 3 0 obj 0000003173 00000 n ビッグデータ・ベースボール 20年連続負け越し球団ピッツバーグ・パイレーツを甦らせた数学の魔法, 野球×統計は最強のバッテリーである - セイバーメトリクスとトラッキングの世界 (中公新書ラクレ). 0000004648 00000 n <>>> 球場の情報やTV,ネットは試合を見るための最低の情報をうまく手に入れることはできますが. endobj 0000001867 00000 n <> 統計学って難しい? 統計学は, 集めたデータの中の規則性や不規則性を見つけ出すための方法です。 パソコンの高機能化に伴い大量のデータを処理できるようになったことで今までは難しかった分析も簡単にできるようになり, 統計学の重要性はますます高まっています。 9 0 obj <> endobj 0000012516 00000 n 0000002910 00000 n © 2020 ちょぶログ! All rights reserved. 例を示すこと、および野球のゲーム分析データを活用する方法について検討することを目的とした。な お、著者は、マリーンズの投手として2005年のリーグ戦23試合に登板し、ゲーム分析データを活用して … endobj 0000004943 00000 n <> 0000003041 00000 n endobj 0000009440 00000 n 野球好き、または統計に精通している方であればご存知、あるいは聞いたことがある単語かと思います。, 近年統計学は非常に注目されており、統計について疎い方でもわかりやすい関連書籍などが複数出版されています。, スポーツ分野においても統計学を採用する動きは活発で、野球で言えば1970年代から統計的手法が用いられています。, 今回はこの「セイバーメトリクス」について、そして野球を楽しむ上で知っておきたい「セイバーメトリクス」の2つの指標をご紹介していこうと思います。, なお、今回以下の書籍と以下の記事でも紹介しているデータで楽しむプロ野球を参考としています。気になる方は合わせてご覧下さい。, 野球には多種多様なデータが存在します。例えば「打率」という表現をご存知の方は多い事でしょう。「打率 = 安打 ÷ 打数」と非常に分かり易い表現ですよね。, このようなデータをより細かく分析し統計学的に選手の評価を行い、チーム戦略の立案やチーム経営を行っていく際の手法や考え方を「セイバーメトリクス」と言います。, この「セイバーメトリクス」を取り扱っている作品もあり、少しずつではありますが、一般にも浸透しつつあります。, 『半沢直樹シリーズ』でも有名な池井戸潤氏が書いた小説「ルーズヴェルト・ゲーム」では「セイバーメトリクス」を用いたチーム運営でチームを強くしていく模様が描かれています。, このルーズヴェルトゲームは実写ドラマ化されており、唐沢寿明氏が主演を務めています。Amazonプライム会員であればAmazonプライムビデオで無料視聴可能なので、気になる方は是非ご覧下さい!, 野球そのものについての理解、球団運営という側面、セイバーメトリクス、様々な観点での野球を楽しむことが出来ます。まだ読んだことが無いという方は是非チェックしてみて下さい。, なお、こちらも映像作品があります。ブラッドピット主演の映画ですので、合わせてチェックしてみて下さい!, ただし、セイバーメトリクスの指標は数が多く複雑なものも多いため、まずはより野球を楽しむために知っておきたい2つの指標をご紹介したいと思います。, そして、1点注意ですが、セイバーメトリクスの指標はあくまでも指標であり、必ずしも正解となる評価ではありません。, 指標によっては過小評価または過大評価と指摘されるものもありますので、一つの観点として、データをお楽しみ下さい!, 冒頭で触れた「打率」とは異なり、より高い精度で打者を評価するとされている指標です。, 打撃において、得点を増やすことが出来る打者がチームに勝利をもたらしてくれる存在である、つまり高い評価をされるわけです。, このOPSを知れば、どの打者が攻撃力が高いのか、どのチームが攻撃力が高いのかが分かります。, UZRの算出においては、まずグラウンドを多数の「ゾーン」に区分し、各ゾーンについて発生した打球の種類(バント・ゴロ・外野へのライナー・外野へのフライ)や速度(遅い・中間・速い)を記録する。そしてそれぞれのゾーンにおいて生じた特定の種類の打球についてリーグ全体でどれだけのアウトが記録されたかを算出する。このデータを基に、個別の野手のプレーを評価し、各種の補正を合わせて「リーグにおける同じ守備位置の平均的な選手が守る場合に比べて、守備でどれだけの失点を防いだか」を計算する。, 要は「リーグにおける同じ守備位置の平均的な選手が守る場合に比べて、守備でどれだけの失点を防いだか」という意味になります。, 例として、平均的には15%の割合で中堅手がアウトにし、10%の割合で左翼手がアウトにし、残りの75%はヒットになるような外野へのライナーを考える。この打球について、仮に中堅手が捕球しアウトを成立させたなら、通常は25%しかないアウトの見込みを100%にしたものとして中堅手は100%と25%の差分である0.75「プレー」の評価を得る。, さらにUZRは守備の評価を得点の単位により行うため、プレー数の評価に得点価値を掛け合わせる。一般的な外野への安打はチームの失点を約0.56点増やす。また、アウトは失点を約0.27点減らす。すなわち、ヒットになるはずだった打球をアウトにする働きは守備側チームの失点の見込みを0.83点減らすことになる。プレー数0.75に得点価値0.83を乗じた0.6255点が、当該中堅手がそのライナーをアウトにしたことによって「防いだ失点」となる。, 上記例をご覧の通り、その打球が何%で~という数値は一般人である我々からは見えない数値です。OPSのように簡単な算出が出来るものではないという理由がこの辺りにあります。, 仮に上記で例とした打球がヒットになった場合、中堅手と左翼手が共にマイナス評価を受ける。この際、まずヒットの発生によってどれだけの損害を被るかを計算する。通常25%はアウトになる見込みだったのだから、アウトにできなければ通常に比べて0.25プレーの損失が生じたことになる。, そしてUZRではこの0.25プレーの損失を、責任を持つ守備位置で分配していく。通常、左翼手がアウトにする見込みが10%、中堅手が15%であるから、左翼手は通常なら発生されるべきだったアウトについて40%(10/25)の、中堅手は60%(15/25)の責任を負う。すなわち、左翼手は0.25プレーの40%で0.1プレー、中堅手は0.25プレーの60%で0.15プレーのマイナスである。打球の得点価値は前述したように0.83点であるから、もし打球がヒットになれば、左翼手は0.1プレーに0.83点を乗じた0.083点、中堅手は0.15プレーに0.83点を乗じた0.123点だけチームの失点を増加させたとしてマイナス評価される。つまり、UZRでは、一般的にその守備位置の選手がアウトを成立させるべき打球をアウトにできなかったときにマイナス評価が与えられるのである。, これまた例は分かり易くも難しいので要約すると「一般的にその守備位置の選手がアウトを成立させるべき打球をアウトにできなかったときにマイナス評価が与えられる」という最後の行に集約されます。, 本来は各ポジションでの比較とするのが良いですが、両リーグ・全ポジションでのUZRランキングを載せてみます。, 2017年 パ・リーグ ゴールデングラブ賞を受賞した選手の一覧とUZRの表を作ってみます。, まず、二塁手として選抜されたロッテ鈴木と外野手として受賞しているソフトバンク柳田はUZRの数値がマイナスです。, そして先ほどのUZRランキング1位の西武源田(遊撃手)はゴールデングラブ賞受賞となっていません。, ゴールデングラブ賞はその名前の印象の通り、守備の上手な選手が受賞するというイメージはありませんか?, UZRが守備力を表す指標として信頼するのであれば、そのイメージと実態は異なっているという事が分かります。, ゴールデングラブ賞は「そのポジションで結構活躍したくね?守備もまぁそこそこやろ!」的な基準での受賞なのではないのかと思っちゃうわけです。, 今回ご紹介した「セイバーメトリクス」、「OPS」に「UZR」は何となくイメージはつきましたか?, そして「データを見てあれこれ考えてみるの何だか面白そう!」なんて思ってくれたら幸いです。, 野球選手の総合評価指標である「WAR」や投手の評価の1つでもある「WHIP」など、見れば見るほど楽しめる指標があるので、是非ともご自分で調べてみて下さい!, 当ブログでも今後解説やご紹介していこうと思いますので、一緒にセイバーメトリクスを楽しんでいきましょう!. ビックデータや統計学が相変わらずアツい話題になっている中,野球好きとデータ好きをうならせるこんな本が出版されました. 0000002162 00000 n 0000001116 00000 n 0 測・分析できる。 これらの機器は、普段のトレーニングとしても使用でき るため、トップチームでは高頻度でデータを取りながら コンディション管理やトレーニング効果の確認のための モニタリングに利用されている例もあります。 endobj 0000000016 00000 n endobj 最近読んだ本ですが,野球統計学,特にマネー・ボールから派生して出てきた良著があるので紹介します. なお,上記サイトからスクレイピング…はちょっと大人げないので,Baseball Reference相当のデータ(一部無いデータあり)も貼っておきます. 0000001999 00000 n Software Engineer / Baseball Data Scientist. といったものでデータを取得してそのあとどう分析するか?という話が詳しく書かれています. ",#(7),01444'9=82. 野球においてデータ分析の手法が一般化するほ どデータの分析および活用に新しいアプローチが必 要となる。つまりは大量にあるデータをどのように分析 するかである。それに関してはまだ改善の余地があ … https://github.com/Shinichi-Nakagawa/pitchpx. 読みやすいのはBaseball Reference,マニアックかつ深いのがFAN GRAPHSですね. stream %���� 0000003207 00000 n 0000214642 00000 n xref endobj マネー・ボールを読んで,「ピタゴラス勝率をもっと知りたい」「WARってなんぞや!?」的な統計指標を知りたくなったらこの本が良いです. trailer 0000001659 00000 n 0000010223 00000 n 0000183766 00000 n 会社における採用とは…という本で一見すると野球統計学と全く関係がなさそうなのですが, 統計学を駆使してお金持ち(ヤンキースやレッドソックス)に貧乏球団(アスレチックス)が勝った考え方と行動は現在の採用活動の大きなヒントだよ!, 野球選手の「補強・獲得」を会社における「採用活動」に例える,という点で良かったので是非ともオススメします!, *3:高性能スピードガンのこと.ボールの速度だけでなく,回転数や座標位置,角度を元に球種や球威を取得できるすごいマシン, *4:打球の速度や走塁,野手の動きを記録(トラッキング)してデータ化する計測器.日本でも導入が進んでいる, *5:捕手がストライクを取る能力を示す指標.平たく言うと「いかに審判を騙してストライクをとっているか」がわかる, *6:なおこの本のデータセットを手に入れるPythonのlibraryを開発して公開しています. <> 0000007001 00000 n endobj 0000001475 00000 n Analyzing Baseball Data with R (Chapman & Hall/CRC The R Series). 1 0 obj %PDF-1.4 %���� 私がはじめたキッカケもそんな感じで,野球のソーシャルゲーム「fantasy baseaball」で何が何でも勝ちたくなったのがキッカケでメジャーリーグの分析をはじめました. [ 8 0 R] 0000007886 00000 n startxref ��3D%��ǤD����X#V�e�����E2됵��w,:e!���~���X�Y����\G҈�����PZ �Д����D����^A�Q�,��Okl�g����. <]>> 本日開催のPyCon JPの地方版, PyCon mini Hiroshima 2016にて, …, Python その2 Advent Calendar 2015の12日目の記事です. <>/Font<>/XObject<>/ProcSet[/PDF/Text/ImageB/ImageC/ImageI] >>/Annots[ 16 0 R] /MediaBox[ 0 0 540 720] /Contents 4 0 R/Group<>/Tabs/S/StructParents 0>> 6 0 obj endobj 11 0 obj 0000001398 00000 n 7 0 obj 8 0 obj 物語としてもわかりやすく,重要なポイント(出塁率やOPS,DIPSなど)についてはうまい具合に文章でまとまっている…だけでなく, やりたいことを明確にしつつ,本を読んだりデータを探して実際に手を動かしてみると良いと思います!. x��VۊG}��qd؞���Y=7�`��ݐ���Ŭ�x�Y��9��m4�Q"���u�ާE�A�ޖ�뷍��ZTM-�Z.H�$"�YXC�+/��ů���rQ���b�c�`�9l&rLf��˫���r!���'�xg��V�B+ ��/h6�d'T4������l-�Y.~���DJu\�?--P2�^��K5P�*��4O�V䴡�b�]�Yl�X�9d6BY#}8"'�����Z8�� �k��Sgpe�.�l�J��X5GYT'��@F���6*�]��� ��EP2D-,!iQ|�������#k�|���Ϫ�aG���xr �I�4�U�;QrHL�2��L��A�L��Tk���� �{�������]R)� ��1%�'jf8HeG�dW�z&�f�:�ҠL�`�ex��}������{~x:@�����F�O7�ܭ������{��f���S�\(���?V7���_VL\�?�W7�(��S^�]ӎ%�еð�pt9��#tнV@E!���N'�� m�࠲@����6 0000015953 00000 n endobj shinyorke.hatenablog.com. <> 9 0 obj 0000094088 00000 n 0000214890 00000 n <> 統計学の基礎からセイバーメトリクス(野球統計学)の話題に入りつつ,Excelで分析・可視化をするという流れがわかりやすいかつ, 書籍サイトにサンプルデータ(Excel)が公開されているので手元で試すことも可能です. 13 0 obj <> 野球のデータ分析というと、何から学べばいいのかわからない方も多いはず。まず学ぶべきは「統計学」であり、その次に初歩となる野球のルールやデータの読み方を勉強していきます。この記事では野球分析のやり方やオススメ書籍もご紹介していきます。 %%EOF Sean Lahman | Database Journalist ※選手名鑑&試合結果データ, Retrosheetで何ができるかはこちらのエントリーが参考になります(手前味噌パート1). 参考データが2013年の日本プロ野球なので若干古いですが,イメージを掴みつつ覚えるのに最適かなと思います. 5 0 obj 0000004400 00000 n %PDF-1.5 )�'^b��W.J��� >��J���9� �QQf�;�+]S�j��#ob&R���&�np�)?��ٌբ��؛%�������|f��) S����0Md4���-9�N���N�m�p�ep�˪�f~A�y�b�c�KPd��`�WXct�y:�q�Ԉ�/�vO8�et;�02�ռ�g�q@�*��*N�Hï�oM^��9��s[x��E���������q��� 4 0 obj Python…, 高性能スピードガンのこと.ボールの速度だけでなく,回転数や座標位置,角度を元に球種や球威を取得できるすごいマシン, 打球の速度や走塁,野手の動きを記録(トラッキング)してデータ化する計測器.日本でも導入が進んでいる, 捕手がストライクを取る能力を示す指標.平たく言うと「いかに審判を騙してストライクをとっているか」がわかる. x�b```f``Y������� Ā B�@Q��3�00�=�� &5$�[4�l��=WǑ� ��-��Ԡ��A�A���A��ǁC��� SC"�!P�h/�~-ƕ 'B�.���`]�t�Uu��� 49 0 obj<>stream 0000183469 00000 n 0000073572 00000 n 暗記はしなくても良いので,是非とも公認野球規則(ルールブック)や審判向けの教本(実践向けのテクニックあり)を読むことをオススメします. 0000002320 00000 n 球場やTV,ネットで一喜一憂して試合をみる…以上のルールおよびデータの解釈が必須です!. 0000094566 00000 n https://github.com/Shinichi-Nakagawa/pitchpx, 野球統計学で2016年広島東洋カープの強さを証明しよう!〜PyCon mini Hiroshima …, XP祭り2015「俺も!!」参加レポート-野球とアジャイルな一日とPyCon JP #xpjug #…, 「野球×統計は最強のバッテリーである」を読んで、データスタジアムさんのデータでセイバーメトリクスして…, エンジニアの辛い仕事をいい感じにする技術 - コンサルの仕事術・思想から学べること, データエンジニアの私が機械学習・データサイエンスでオススメしたいスキルマップと本まとめ - 2020年版, 野球ではじめる機械学習 - 特徴量エンジニアリングとPython, Rを用いた成績予測, ExcelやRを使えるor何かしらのプログラミング言語(推奨はPython)ができるとより良いかも. 2 0 obj 1.打席に立った時点での得点差を算出し、 2.ホームランが出れば同点、勝ち越し、逆転となる場面ならVDUCP (UC)打数としてカウントします。 3.あとは通常通り安打数/打数で打率、被打率を計算します。 <> 個人的には「ビックデータ・ベースボール」にある「フレーミング」の話が面白くておすすめです.*5. 0000011757 00000 n 英語書籍かつ若干お値段が高いですが,R Studioを使った野球統計学の基礎…的な本があります. ��/M\Qp�1����|����'(��O7Y�(A��Q� 0000184538 00000 n ���� JFIF � � �� C 皆さんは好きな選手=推し選手の成績が良いと嬉しくなったり、テンションが上がったりしませんか?笑最近は簡単にセイバーメトリクス指標を掲載しているサイトもありますが、プロ野球選手だけでなく、アマチュア野球選手の成績も集計・分析したい! 0000010985 00000 n 1��4�$�:�yG�A�5̑�����@��ˁ�����6/ endobj endstream endobj 10 0 obj<> endobj 11 0 obj<> endobj 12 0 obj<>/ColorSpace<>/Font<>/ProcSet[/PDF/Text/ImageC]/ExtGState<>>> endobj 13 0 obj<> endobj 14 0 obj<> endobj 15 0 obj<> endobj 16 0 obj<> endobj 17 0 obj<> endobj 18 0 obj<> endobj 19 0 obj<> endobj 20 0 obj[/ICCBased 35 0 R] endobj 21 0 obj<>stream endstream stream 10 0 obj 0000002550 00000 n H�T��n�8�{?�� rh�,�m�`���3w-��@�n���~T�x��m|*.U$Mۇ�a=]���yz,�j9��V^�o�T��Mכ�{z.�q����z-/�r���ǿ���u{�>�9�_�'�E}��߷�l����������_�.��奬�JU���\�ñ�c�|^Ju�������K��o����z�� �s���d���Α���u�=~�JI�q�~��}v�=�@�B~��a�S��5yV1�2*@6AFb�����[��r��I��]Zɘ�אuP6,�1J�*�%v�e4bd����t�F�����"�Ĝ�P�CRC#c:��,���ڈ|��]�Q�c�Џ�a� o!��f�!��Zk�"�7K���Pm�*���|� $.' <> 対象読者. というわけで,野球におけるデータ分析の方法やデータを扱っていく上での約束事について,ごくごくかみ砕いた解説をやってみようというのが今回のテーマになります。統計学入門のための入門編といったところです。 <>

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