Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
日本人投手の2016年振り返り
Search
amacbee
September 22, 2016
Technology
1
1k
日本人投手の2016年振り返り
ビッグデータとPythonではじめる野球の統計分析の発表資料
https://pycon.jp/2016/ja/schedule/presentation/75/
amacbee
September 22, 2016
Tweet
Share
More Decks by amacbee
See All by amacbee
ちゅらデータ会社紹介資料 / ChuraDATA Introduction
amacbee
2
56k
データサイエンスの業界トレンドと今後の動向
amacbee
1
1k
pip install pyladies
amacbee
0
350
PyCon Kyushu 2018 - Keynote
amacbee
0
2.3k
Pythonで競技プログラミングハンズオン
amacbee
1
1.1k
Pythonで作るWebクローラ入門
amacbee
21
45k
わたしとPythonとこれまでの話
amacbee
2
1.4k
Other Decks in Technology
See All in Technology
Autonomous Database Cloud 技術詳細 / adb-s_technical_detail_jp
oracle4engineer
PRO
15
35k
コードファーストの考え方。 Amplify Gen2から学ぶAWS次世代のWeb開発体験
yoshiitaka
2
360
Azureの基本的な権限管理の勉強会
yhana
1
2.1k
競技としてのKaggle、役に立つKaggle
yu4u
6
2.3k
Tellus の衛星データを見てみよう #mf_fukuoka
kongmingstrap
0
270
2024春 注目のWeb系 OSS & SaaS 3選
makies
0
180
今さら聞けないDocker入門 〜 Dockerfileのベストプラクティス編
devops_vtj
1
260
EM完全に理解した と思ったけど、 やっぱり何も分からなかった話 / EM Night Fukuoka #1
hirutas
0
280
VSCodeの拡張機能を作っている話
ebarakazuhiro
1
800
データベース02: データベースの概念
trycycle
0
180
IaCジェネレーターとBedrockで詳細設計書を生成してみた
tsukasa_ishimaru
4
890
いいたいことちゃんという
tkengo
0
230
Featured
See All Featured
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
26
2.3k
KATA
mclloyd
16
12k
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
13
4.6k
Building Better People: How to give real-time feedback that sticks.
wjessup
356
18k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
34
8.9k
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
14
1k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
172
9k
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
244
12k
Stop Working from a Prison Cell
hatefulcrawdad
267
19k
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
331
56k
Teambox: Starting and Learning
jrom
128
8.4k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
11
1k
Transcript
日本人投手の2016 年振り返り 真嘉比 愛(Ai Makabi) 2016-09-22 @PyConJP 2016 Room 202
#pyconjp_202
真嘉比愛(Ai Makabi) DATUM STUDIO 株式会社 PyLadies Tokyo 各種アカウント Slack: @amacbee
Twitter: @a_macbee Facebook: ai.makabi Python ライブラリ厳選レシピ( 共著) 昨日クロー ラの話をしてました
MLB に所属する日本人投手を セイバー メトリクスを使って分析
セイバー メトリクス デー タをもとに野球選手の能力を分析する指標 今回は以下の3 つの指標に着目 K/BB: 投手の完成度 DIPS: 投手自身の能力
WHIP: 安定感 ※ それぞれの指標の意味については後ほど ※ 参考: デー タで楽しむ野球講座 - 福岡ソフトバンク ホー クスオフィシャル
注目した選手 以下の3 選手について,2016 年に登壇した764 名の MLB 投手と比較 ダルビッシュ 有(Darvish Yu)
岩隈 久志(Iwakuma Hisashi) 前田 健太(Maeda Kenta)
使用したデー タ pitchpx から得られる2016 年の投球デー タ デー タサイズ: 251MB (
約60 万行,73 列) >>> df = pd.read_csv('...') >>> df.shape (593483, 73) 以下の4 つのカラムに着目 pit_mlbid, pit_last_name, pit_ rst_name pa_event_cd
pa_event_cd 発生したイベント情報が入っている(0~24 の数字) 三振やヒットの種類( 一塁打, 二塁打, 三塁打, HR), エラー, 妨害,etc.
参考:Play-by-Play Data Files (Event Files)
早速やってみましょう
前準備 各種指標を計算するために,「 投球回」 を計算 Wikipedia より引用 選手がどのくらい登板したかという指標 投球回(Innings pitched /
IP) は、 野球における 投手記録の一つで投手が登板したイニングの数を 表す。 イニングの途中で投手が交代した場合に は、 登板時に取ったアウト一つにつき1/3 ずつを 加える。 “ “
投球回のヒストグラム 2 つの山. 先発ロー テ勢は投球回が多い
投球回のヒストグラム ダルビッシュは投球回が少ない. 怪我の影響か
ダルビッシュ 有(Darvish Yu) 投球回: 273.33 三振: 425 / 四死球: 103
/ 被本塁打: 31 岩隈 久志(Iwakuma Hisashi) 投球回: 563.33 三振: 564 / 四死球: 187 / 被本塁打: 56 前田 健太(Maeda Kenta) 投球回: 567.33 三振: 716 / 四死球: 221 / 被本塁打: 80
K/BB - Strikeout to Walk ratio 投手の完成度の指標 四球を1 つ出すまでにいくつの三振を奪っているか 数値が大きいほどコントロー
ルが良く, 多くの三 振を奪える投手 K/BB = 奪三振数 / 与四球数 4.00 前後: 球界を代表するクラス 3.00 前後: リー グを代表するクラス 2.00 前後: 平均的なクラス
K/BB のヒストグラム 平均的な投手ラインである2.00 付近に山がある
K/BB のヒストグラム ダルビッシュが球界代表,2 人が球団内エー スな値
DIPS - Defence Independent Pitching Statistics 投手自身の能力の指標 奪三振・ 与四球・ 被本塁打の数値のみを考慮
数値がゼロに近いほど四死球が少なく, 三振を奪 える投手 DIPS = {( 与四球 - 故意四球 + 死球) * 3 + 被本塁打 * 13 - 奪三振 * 2} / 投球回数 + 3.12 1.50 前後: 球界を代表する投手 2.50 前後: 球団内のエー ス級 3.50 前後: 平均的な投手
DIPS のヒストグラム 平均的な投手ラインである3.50 付近に山がある
DIPS のヒストグラム ダルビッシュが球団内エー ス,2 人が平均的な値
WHIP - Walks plus Hits Inning Pitched 投手の安定感の指標 一イニングあたり何人の走者を出しているのか 数値がゼロに近いほどピンチを招く頻度の少ない
投手 WHIP = ( 被安打 + 与四球) / 投球回 1.00 未満: 球界を代表する投手 1.20 未満: 球団内のエー ス級 1.40 以上: 安定度に欠ける投手
WHIP のヒストグラム 1.4 以上が安定度にかける投手となり, 約半数が該当
WHIP のヒストグラム ダルビッシュが球界代表,2 人が球団内エー スな値
ダルビッシュ凄すぎでは
まとめ pitchpx 超便利 イベント情報のみ(pa_event_cd) を使った分析で も色々 な情報が分かる ダルビッシュはMLB でも球界を代表するエー ス