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
野球エンジニアの72万球 #BPStudy
Search
Shinichi Nakagawa
PRO
March 29, 2018
Research
0
2.5k
野球エンジニアの72万球 #BPStudy
Baseballsavantを例とした可視化と簡単な分析事例です
Shinichi Nakagawa
PRO
March 29, 2018
Tweet
Share
More Decks by Shinichi Nakagawa
See All by Shinichi Nakagawa
AI・LLM事業部のSREとタスクの自動運転
shinyorke
PRO
0
410
実践Dash - 手を抜きながら本気で作るデータApplicationの基本と応用 / Dash for Python and Baseball
shinyorke
PRO
2
3k
Terraform, GitHub Actions, Cloud Buildでデータ基盤をProvisioningする / Data Platform provisioning for Google Cloud and Terraform
shinyorke
PRO
2
3.2k
Cloud RunとCloud PubSubでサーバレスなデータ基盤2024 with Terraform / Cloud Run and PubSub with Terraform
shinyorke
PRO
9
4k
自らを強いエンジニアにするための3つの習慣 / I need to be myself, I can't be no one else
shinyorke
PRO
82
85k
阪神タイガース優勝のひみつ - Pythonでシュッと調べた件 / SABRmetrics for Python
shinyorke
PRO
1
1.4k
Pythonとクラウドと野球の推し活. / Baseball Data Platform for Python and Google Cloud
shinyorke
PRO
2
2.9k
月額コーヒー3.34杯分のコストでオオタニサンの活躍を見守るデータ基盤のはなし / Pyhack Con
shinyorke
PRO
2
520
俺のDXを実現するためのサーバレスなデータ基盤開発と運用 / Serverless Data Platform and Baseball
shinyorke
PRO
5
12k
Other Decks in Research
See All in Research
Towards a More Efficient Reasoning LLM: AIMO2 Solution Summary and Introduction to Fast-Math Models
analokmaus
2
230
Self-supervised audiovisual representation learning for remote sensing data
satai
3
210
数理最適化と機械学習の融合
mickey_kubo
15
8.8k
ASSADS:ASMR動画に合わせて撫でられる感覚を提示するシステムの開発と評価 / ec75-shimizu
yumulab
1
380
ことばの意味を計算するしくみ
verypluming
11
2.6k
Mathematics in the Age of AI and the 4 Generation University
hachama
0
160
Looking for Escorts in Sydney?
lunsophia
1
120
SSII2025 [TS3] 医工連携における画像情報学研究
ssii
PRO
2
1.2k
NLP2025 WS Shared Task 文法誤り訂正部門 ehiMetrick
sugiyamaseiji
0
190
最適化と機械学習による問題解決
mickey_kubo
0
140
RapidPen: AIエージェントによるペネトレーションテスト 初期侵入全自動化の研究
laysakura
0
1.5k
ストレス計測方法の確立に向けたマルチモーダルデータの活用
yurikomium
0
590
Featured
See All Featured
How to Ace a Technical Interview
jacobian
277
23k
How STYLIGHT went responsive
nonsquared
100
5.6k
CoffeeScript is Beautiful & I Never Want to Write Plain JavaScript Again
sstephenson
161
15k
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
8
800
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
morganepeng
130
19k
Designing Experiences People Love
moore
142
24k
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
48
2.8k
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
462
33k
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
10
930
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
140
7k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
173
14k
Scaling GitHub
holman
459
140k
Transcript
ٿΤϯδχΞͷ72ສٿ τϥοΩϯάɾσʔλ͔ΒޠΔٿϊϯϑΟΫγϣϯ Shinichi Nakagawa@shinyorke
ٿΤϯδχΞis୭?
ʲʳϫΠͰ͢ • Shinichi Nakagawa(த৳Ұ) • ωΫετϕʔε CTO/ٿΤϯδχΞ • #ηΠόʔϝτϦΫε #Python
#σʔλੳ • Baseball Play Study ։͔࢝࣌Βৗ࿈(2014ʙ) • Baseball Play Study͔Βϗϯτʹٿքʹདྷ·ͨ͠
ʁʁʁʮ72ສٿ͛ͨΒݞග͕(ryʯ ※͛ͯͳ͍Ͱ͢w
72ສٿ=MLBͷ1γʔζϯٿ 2017ͷ࣮,ϨΪϡϥʔγʔζϯͷΈ. ϓϨʔΦϑΛؚΊΔͱ73ສٿͪΐͬͱʹͳΔ.
Ͳ͜ʹσʔλ͋Δͷ? • MLBެࣜʮBaseballsavantʯͱ͍͏αΠτͰ ୭ͰೖखͰ͖Δ • https://baseballsavant.mlb.com/ statcast_search • τϥοΫϚϯɾStatcastͰهͨ͠ τϥοΩϯάɾσʔλ͕ݩʹͳ͍ͬͯΔ
τϥοΫϚϯ=ٿɾଧٿͷܭଌػث ͘Θ͘͠ʮBaseball GeeksʯͷղઆΛͲ͏ͧʂ https://www.baseballgeeks.jp/?p=3551
ࠓͷςʔϚʮଧٿʯ • 72ສٿ͔Βબग़ͨ͠ʮҹతͳଧٿʯΛհ • ຊͱ͍,ϝδϟʔͷϨδΣϯυ͞Μ • ࠓ͔ΒೋྲྀͰߦ͘ਓ…ͷಉ྅ • งғؾΛ௫ΜͰ͘ΕΔͱ͋Γ͕͍ͨͰ͢
128,945 / 718,917(ٿ) ※શσʔλͷ18%Λ༻(͓͓Αͦ100MB͘Β͍)
ʲਤʳશଧٿσʔλͷ݁Ռ(2017) X(ԣ)ɿଧٿ, Y(ॎ)ɿଧٿ֯
ʲਤʳશଧٿσʔλͷ݁Ռ(2017) X(ԣ)ɿଧٿ, Y(ॎ)ɿଧٿ֯ ଧκʔϯ
ʲਤʳશଧٿσʔλͷ݁Ռ(2017) X(ԣ)ɿଧٿ, Y(ॎ)ɿଧٿ֯ ଧκʔϯ ୯ଧκʔϯ
ʲਤʳશଧٿσʔλͷ݁Ռ(2017) X(ԣ)ɿଧٿ, Y(ॎ)ɿଧٿ֯ ଧκʔϯ ୯ଧκʔϯ खͷ͓ࣄκʔϯ
ʲਤʳશଧٿσʔλͷ݁Ռ(2017) X(ԣ)ɿଧٿ, Y(ॎ)ɿଧٿ֯ ଧκʔϯ ୯ଧκʔϯ ্͕Γ͗͌͢ खͷ͓ࣄκʔϯ
֮͑ͯ΄͍͜͠ͱ • ͍͍ײ͡ͷʮଧٿʯʮඈᠳ֯ʯͰඈͿଧٿϗʔϜϥϯɾଧʹͳΔՄೳੑ͕ߴ͍ • ҆ • 187km/h / 8~50 •
161km/h / 24~33 • 158km/h / 26~30 • ͜ΕΛʮόϨϧκʔϯʯͱ͍͍·͢ • ʁʁʁʮڈϑϥΠϘʔϧɾϨϘϦϡʔγϣϯ͕͋ͬͨ͡Όͳ͍ɺͦΕ(ryʯ ˠਖ਼ղʂͦ͏͍͏͜ͱͰ͢ • ʲࢀߟจݙʳ https://www.baseballgeeks.jp/?p=1342 ※Baseball GeeksΑΓҾ༻
ೋਓͷଧऀʹ͍ͭͯ • ຊͱ͍,ϝδϟʔͷϨδΣϯυ͞Μ • ࠓ͔ΒೋྲྀͰߦ͘ਓ…ͷಉ྅ • ͜ͷೋਓͷଧٿΛݟͯΈΑ͏
ҰਓʮIchiro Suzukiʯ ϚϦφʔζ෮ؼ͓ΊͰͱ͏͍͟͝·͢ʂ ը૾ɿ https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Ichiro_Suzuki_2010.jpg
ʲਤʳIchiro Suzukiબखͷଧٿ(2017) X(ԣ)ɿଧٿ, Y(ॎ)ɿଧٿ֯
ʲਤʳIchiro Suzukiબखͷଧٿ(2017) X(ԣ)ɿଧٿ, Y(ॎ)ɿଧٿ֯ ͜ͷล͕ ଧκʔϯ
ʲਤʳIchiro Suzukiબखͷଧٿ(2017) X(ԣ)ɿଧٿ, Y(ॎ)ɿଧٿ֯ ͜ͷล͕ ଧκʔϯ όϨϧ ൃݟʂ
ΠνϩʔબखͷόϨϧ • 2017/8/22 ϑΟϦʔζઓ(ఢͰͷࢼ߹) • ୈ3߸ιϩ,ઌൃͷϊϥ͔ΒҰൃ • 160.48 km/h, 28
• શ3ຊͷΞʔνத,όϨϧೖΓ͜ͷ1ຊͷΈ …Ͱ͚͢Ͳ,͜Ε͕40ͱ͔ා͍(ଚܟͷ؟ࠩ͠)
ೋਓʮMike Troutʯ େ୩ᠳฏ(ΤϯδΣϧε)ͷಉ྅͔ͭεʔύʔελʔ ը૾ɿ https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Los_Angeles_Angels_center_fielder_Mike_Trout_(27)_(5972457428).jpg
Mike Trout #ͱ ※೦ͷҝ • ϝδϟʔΛද͢ΔελʔͷҰਓ • ϩαϯθϧεɾΤϯθϧεͷ֎ख(ηϯλʔ) • ӈ͛ӈଧͪ,26ࡀ,ϝδϟʔ8
• ߈कࡾഥࢠ͕ʮຊʹʯἧ໊ͬͨબख • ௨ࢉOPS .976ɹ˞Ϊʔλ(ιϑτόϯΫ).946
ʲਤʳMike Troutબखͷଧٿ(2017) X(ԣ)ɿଧٿ, Y(ॎ)ɿଧٿ֯
ʲਤʳMike Troutબखͷଧٿ(2017) X(ԣ)ɿଧٿ, Y(ॎ)ɿଧٿ֯ ͜ͷล͕ଧκʔϯ ˠϗʔϜϥϯଟ͗͌͢
ʲਤʳMike Troutબखͷଧٿ(2017) X(ԣ)ɿଧٿ, Y(ॎ)ɿଧٿ֯ ͜ͷล͕ଧκʔϯ ˠϗʔϜϥϯଟ͗͌͢ όϨϧ͚ͩͲ Ξτͩͱʁ
Ξτʹͳͬͨଧٿͷৄࡉ X(ԣ)ɿଧٿ, Y(ॎ)ɿଧٿ֯
͜Ε͍͢͝ϓϨʔͳͷͰʁ • ͱࢥ͍,ࢼ߹݁ՌΛνΣοΫ • هɿηϯλʔϑϥΠ • ϑΝΠϯϓϨʔͱ͍͏هͳ͘ • ී௨ͷଧٿͱͯ͠ͱΒΕ͍ͯͨ •
ϝονϟྑ͍͋ͨΓͷਅਖ਼໘ͩͬͨʁʁʁ ;ʔΜ(ಡΈ)
·ͱΊ • ϝδϟʔϦʔάଧٿɾٿͷσʔλ͕ϑΝϯͰ͑Δ • ଧٿͱ֯ʹண͢Δ͚ͩͰ৭ʑͳࢹ͕Ͱ͖Δ • Πνϩʔબख·ͩ·͔ͩͬͱͤΔ (ελΠϧม͑ͯ͘Εͳ͍͔ͳ͋ʁ) • େ୩ᠳฏ͕͛Δͱ͖τϥτʹͯ͠Ͷ
• ࢸͬͯී௨ͷϑϥΠ࣮ී௨͡Όͳ͍Մೳੑ͕
τϥοΩϯάɾσʔλ ָ͘͠ͳ͖͔ͬͯͨͳʁ
Baseball GeeksͰͬͱָ͘͠! • τϥοΩϯάɾσʔλΛ׆༻ͨ͠ٿͷ৽͍͠ݟํɾࢹΛհͯ͠·͢ • σʔλɾεϙʔπՊֶͰ໌Β͔ʹͳͬͨ͜ͱΛʮΘ͔Γ͘͢ʯ͑Δ • ΈΜͳಡΜͰͶ&ϒΫϚΑΖ͘͠ʂ https://www.baseballgeeks.jp/
ϓϨΠϘʔϧʂ ࠓٿͰྑ͍ҰΛʂ͝ਗ਼ௌ͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠⽁ Shinichi Nakagawa(Twitter/Facebook/etc… @shinyorke)