ハーフタイムで2桁点差つけられると負けやすくなる？~NBA版~｜ほせ (バスケのデータ分析)
バスケの解説の中で「ハーフタイムに入る前に1桁点差に抑えておきたい」といった話をちょくちょく聞くが、それは本当なのかというテーマの分析です。 結論としては、「2桁点差になると1桁点差の時よりもより負けやすくなるとは言い切れない」でした しかし、この時はB.LEAGUEのデータを利用していましたが、NBAではもしかしたら違うかもしれません。 そこで、今回はNBAでは2桁点差になると1桁点差の時よりもより負けやすくなるのかについて分析をしてみます。 分析で検証したいことまずは、改めて「1桁点差に抑えておきたい」 = 「2桁点差にはしたくない」の意味合いを確認しましょう。 (前回の記事とほぼ同じ内容なので、覚えている方は飛ばしていただいて問題ありません) 単純に考えると、2桁点差になると負けやすくなるから1桁に抑えたいということですが、これでは2桁になると負けやすくなることと、単純に点差がつくか
NBAでシュートファールをもらうのが上手い選手を見つける｜ほせ (バスケのデータ分析)
概要NBAでシュートファールをもらうのが上手い選手を見つけるための手法を検討した 予測されるFTAと比較して実際のFTAが多い選手を、上述の選手と捉えるというアプローチを採用した 結果として、一般的にシュートファールをもらうのが上手いと言われている選手(Joel EmbiidやDeMar DeRozan)以外にも、Lonnie Walker ⅣやBojan Bogdanovicも上手である可能性が示唆された 本文背景・分析アプローチ こちらは以前の投稿の改善版となります。 全試合の映像を観るのは途方もなく時間がかかるので、スタッツからシュートファウルもらうのが上手い可能性が高そうな選手をある程度ピックアップしようというコンセプトです。 以前の投稿では、被ファウル数(PFD)に対してFTAが多い選手を、シュートファールもらうのが上手い選手としていましたが、今回はそれを発展させて、予測されるF
B.LEAGUEのチームの移動距離データを色々見てみた｜ほせ (バスケのデータ分析)
<NBA/陰の功労者> NBAでは長年シーズン通しての長距離移動 (注:NYCからLAで飛行機で6Hr+時差3Hr.)が選手の疲労に大きな影響を及ぼすと問題視されてきた。 その中、NBAが採用したData Scientist達がシーズンスケジュールを組むようになった為、その総移動距離が大幅に減少。データ活用は必須、あっぱれ! pic.twitter.com/sLeH16advD — 家徳悠介 Yusuke Katoku (@yu_katoku) December 15, 2022 これを見て、B.LEAGUEではチームの移動距離はどうなってるのかが気になったので、B1の2016-17レギュラーシーズンのチーム別移動距離を出してみたところ、違いが明確に見えて興味深いデータとなりました。 B1の2016-17レギュラーシーズンのチーム別移動距離を出してみました。 移動距離はホームアリーナからの
バスケのデータ分析オンライン講座第8回 ~異なるリーグの選手の比較方法など~｜ほせ (バスケのデータ分析)
こんにちは。 アメリカのバスケのデータ分析オンライン講座について、前回は第7回の講義のまとめを行いました。 今回は第8回の内容の振り返りや感想を記載していこうと思います。 今回は一つのテーマに絞った話ではなく、参加者から質問されたトピックに対して回答する回でした。 そのため、複数のトピックが紹介されているので、興味のある箇所をご覧いただければと思います。 次の試合に向けてどのような分析などをしているのか組織体制どのような分析をしているかはチームによって異なる 例えばコーチングスタッフと分析組織がどのような関係になっているか コーチングスタッフの出張(アウェイの試合)にも同行するケース レポートや分析結果を共有するだけのケース 次の試合に向けた分析の概要次の試合の準備としてやっていることを、NBAのケースで話す 前提として、試合の日程が詰まっていて、次の試合までの時間が短いため、準備できる量
バスケのデータ分析オンライン講座第7回 ~指名権の価値の定量化~ ｜ほせ (バスケのデータ分析)
こんにちは。 アメリカのバスケのデータ分析オンライン講座について、前回は第6回の講義のまとめを行いました。 今回は第7回の内容の振り返りや感想を記載していこうと思います。 内容としては、指名権の価値の定量化になります。 第4回と同じく、具体的な分析手法の話になり、表計算ソフトも利用する回になります。 算出の各種前提ゴールは指名権の価値を定量的に算出すること プロテクトされてる場合や、指名権の対象シーズンを踏まえた割引率なども考慮する 価値を表す指標にはWin Sharesを採用(概要はこちら) 分析対象の指名権は、SACの2024年1巡目指名権(1~10位までプロテクト) or もしプロテクトされたときの2025年指名権 ※サンプルのスプレッドシートはこちら 算出フロー指名権の順位ごとに、獲得後のWin Sharesの値がどうなるかを算出するロジック作成 分析したい指名権について、指名権元
バスケのデータ分析オンライン講座第5回 ~ホットハンドと分析の心構え~｜ほせ (バスケのデータ分析)
こんにちは。 アメリカのバスケのデータ分析オンライン講座について、前回は第4回の講義のまとめを行いました。 今回は第5回の内容の振り返りや感想を記載していこうと思います。 内容としては、ホットハンドの研究の紹介と、分析を行う際の心構えの話になります。 ※研究の論文のリンクはこちら(PDF注意) 人の認識の仕方人の脳はストーリーを伝えたり掘り下げたりするのが得意 一方で、それが影響して人の脳は情報を評価する時に誤った認識をすることもある。その中でも特に目立つ誤認識の一つが確証バイアス 自分がある意見を持っている時に、それに合致する情報を集めてしまい、逆に反証する情報は無視してしまうバイアス Wikipedia 研究や分析をする際や、それらを評価するときは確証バイアスについて心に留めておく必要がある 今回の講義でも、ホットハンドに関する研究を紹介するので、それを聞いたあとで自分がホットハンドを
バスケのデータ分析オンライン講座第4回 ~シューティングメトリクス~｜ほせ (バスケのデータ分析)
こんにちは。 アメリカのバスケのデータ分析オンライン講座について、前回は第3回の講義のまとめを行いました。 今回は第4回の内容の振り返りや感想を記載していこうと思います。 内容としては、Shot SelectionとShot Makingを踏まえたシューティングメトリクスになります。 具体的な分析手法の話になり、表計算ソフトも利用する回になっています。 概論がメインだった1~3回とは少し毛色は異なりますので、予め把握いただいた上でお読みいただければと思います。 シューティングメトリクスについて(第3回の振り返り)一般的なシューティングメトリクスとして下記が挙げられる FG% FT% eFG% TS% = PTS / (FGA + 0.44 * FTA) しかしこれらの指標は、シューティングメトリクスというよりスコアリングの効率性を測るメトリクスと捉えるべき そこでシューティングメトリクスを
バスケのデータ分析オンライン講座第3回 ~Advanced Stats~｜ほせ (バスケのデータ分析)
こんにちは。 アメリカのバスケのデータ分析オンライン講座について、前回は第2回の講義のまとめを行いました。 今回は第3回の内容の振り返りや感想を記載していこうと思います。 内容としては、Advanced Statsにまつわるものになります。 (ただ第2回までと違い、バスケのデータに詳しい方ならすでに知っていたり、日本語でも解説記事があったりする内容で新規性が低いため、その点をご了承いただければと思います) ポゼッションと4 factorsまずはポゼッションと4 factorsの話です。 最初に定義や算出するための計算式の紹介がありましたが、下記の記事でわかりやすくまとまっているので、こちらを参照していただければと思います。 (一箇所だけ計算式で異なる箇所がありますが、そちらは後述します) 異なる箇所はポゼッションの計算式です 講義：FGA + 0.44 * FTA + TO - ORB 記
バスケのデータ分析オンライン講座第2回 ~分析時に扱うデータ~ ｜ほせ (バスケのデータ分析)
こんにちは。 アメリカのバスケのデータ分析オンライン講座について、前回は第1回の講義のまとめを行いました。 今回は第二回の内容の振り返りや感想を記載していこうと思います。 内容としては、バスケットボールで集めるデータについてとなります。 これまでにどのようなデータが生まれてきたかデータの種類と特徴これまでに生まれてきたデータの種類やその特徴として下記の項目があります ボックススコア 基本的なデータ。これを使うことで、試合で何が起こったかをクイックに要約・把握することができる。分析の取っ掛かりとして使えるデータ。 しかし、ネガティブな面として文脈を失っていることが挙げられる(誰が誰にアシストしたのかなど) プレイバイプレイデータ ボックスコアよりも深い分析が可能になっている。細かいアクションが時系列で記載され、その時に誰がいたのかも分かるので、ボックスコアより文脈を追うことができ、さらにプラ
バスケのデータ分析オンライン講座第1回 ~スポーツアナリティクスの概要~｜ほせ (バスケのデータ分析)
こんにちは。 以前、アメリカのバスケのデータ分析オンライン講座に申込みをしましたが、全8回の受講が終わったので、内容の振り返りや感想などを書いていこうと思います。 この記事は第1回の講座に関する内容になりますが、その前に講師の経歴を簡単に紹介します。 全8回のコースの講師はBen Alamarという方でした(LinkedIn)。 ESPNのDirector of Sports Analyticsや、Cleveland Cavaliers・Oklahoma City ThunderといったNBAチームのデータ分析部門などで勤められており、"Sports Analytics: A Guide for Coaches, Managers, and Other Decision Makersという本も執筆されています。 現場での取り組みなど、一般論から一歩踏み込んだ内容のお話が多く、全体的にとても
バスケのディフェンス指標の現状と今後 ~If You Thought Playing NBA Defense Was Hard, Try Quantifying Itを元に~｜ほせ (バスケのデータ分析)
ディフェンスの定量評価に関する現状や課題などがまとまっていて興味深い 特にチーム関係者がディフェンスの定量評価についてどう捉えているかはあまり見ない内容 長いですがDeepLなどで翻訳すれば内容は掴めるのでおすすめの記事ですhttps://t.co/FBfoPTm0ZV — ほせ (バスケのデータ分析) (@b__s__k__t) May 14, 2021 そして少し時間が空き、この記事を再読してみたのですが、やはり面白い内容だったので、内容をまとめてみようかと思います。 (記事の内容の再構成や補足の情報追加などをしています) ディフェンス指標(defensive metric)って何？自分なりにまとめると、選手ごとのディフェンスの良し悪しを数字化して、比較できるようにしたものです。 実際に見たほうが分かりやすいので、下記に掲載します(例:real plus-minus) ここではDRPM
Moreyballの概要とスポーツ分析における差別化｜ほせ (バスケのデータ分析)
セイバーメトリクスを活用する"MoneyBall"チームが増えたため、セイバーメトリクスの比較優位性がなくなっているのではないかという指摘。 NBAのミッドレンジを減らす戦術"MoreyBall"も同じような状況になっているかもなので、調べてみようhttps://t.co/S9yJO18OMU — バスケのデータ分析 (@b__s__k__t) December 29, 2019 主に、現在のNBAを語る上で欠かしてはいけない、3Pとゴール下のシュートを多く打つ戦術についての価値や、分析による他チームとの差別化の可能性などについて記載します。 普段のスタッツ集計などとは趣向が異なりますが、ぜひお読みいただければと思います。 MoreyballとはNBAのHouston Rockets(以下HOU)というチームが、データ分析を元に戦術を策定し、それによってチームの戦績が向上しました。 この経
【バスケのデータ分析論文紹介】Trends in NBA and Euroleague basketball: Analysis and comparison of statistical data f｜ほせ (バスケのデータ分析)
NBAとユーロリーグのスタッツを比較している論文です。 のっけから脱線ですが、この論文、公開された時期がめちゃくちゃ神がかってると思うんです。 2019年8月31日～9月15日にかけて行われたFIBA WORLDCUPでアメリカがまさかの敗退を喫し、ヨーロッパ勢やアルゼンチン、オーストラリアが躍進したのを覚えている方も多いでしょう。 そして、それらのチームには、リュルやカンパッソなど、ユーロリーグでプレイしている選手も多く、バスケ界隈では「ヨーロッパ凄くね。。。！？」という空気があったような気がしています。 そしてこの論文が公開されたのは2019年の10月7日！ 中々のタイムリー具合ですね。 「ヨーロッパのバスケもすごいらしいのは分かったけど、NBAとは何が違うのかイマイチ分からない。。。」という人が多いと思うんですけど、そういう人たちに対して、ヨーロッパのバスケの中でもトップレベルのユー
【バスケのデータ分析論文紹介】Evaluating Micro-Actions in Basketball Using Deep Feature Representations of Spatio-Te｜ほせ (バスケのデータ分析)
こんにちは つい最近、バスケのデータを利用した分析に関する論文の存在に気づいたため、今後つらつらと紹介していこうかなと思い始めた私です。 バスケのデータを分析した論文や書籍、ウェブページなどの紹介記事というのを中々見かけないので、その領域を拡充できればと思っています。 今回は下記論文 概要一般的なスタッツ分析では評価が難しいMicro-Actionsを評価する手法を開発。 トラッキングシステムで得られたデータを元にディープラーニングを利用することで評価を行う。 ※Micro-actionsとは、チームのオフェンスやディフェンスを遂行する際の個々人の動きを指していて、例としてはスクリーンやパス、バックドアカットなどです。 ※トラッキングシステムについてはこちら、ディープラーニングについてはこちらを参照してください。 目次と主な記載内容は下記の通り 1 INTRODUCTION └導入と論文の
ミッドレンジシュートのシチュエーション別試投数の推移｜ほせ (バスケのデータ分析)
もはや周知の事実ですが、昨今のバスケの潮流はミッドレンジシュートを減らす方向に進んでいます。試合や選手のショットチャートの画像、具体的な数値を元に投稿されているのをよく見かけます。 でもそういった投稿を見ていて気になるんです。 総数しか見てなくない！？ どういうことかというと、試合ごとや選手ごとのデータはよく見かけますが、シチュエーションごとに細かく分析した投稿をなかなか見かけないんです。 会社に例えるなら、売上が下がった時に「売上が下がっちゃったよ(;´д｀)ﾄﾎﾎ…」と言っているだけのように思えるんです。 会社の場合は事業部や地域etcなどで細かく切り分けて、どこで売上が下がっているのかを分析すると思います*1。 しかしミッドレンジシュートの本数に関して言うと、そうした投稿が見当たらない*2。 じゃあ自分でやるか！ということで本記事を書きました。 それでは以下、具体的な内容になります
ミッドレンジシュートを活かすには-プルアップ編-｜ほせ (バスケのデータ分析)
1ヶ月ほど前ですが、Kirk Godlsberry氏による下記ツイートがちょびっと話題になってました。 Most Efficient Shooters of the Decade by Zonehttps://t.co/HqPD2CMZvJ pic.twitter.com/bsxoV2mlY3 — Kirk Goldsberry (@kirkgoldsberry) September 16, 2019 話題になった理由は、3Pシュートに対するミッドレンジシュートのEFG%の低さとリム周りのレブロン・ジェームズの異次元なFG%でしたが、個人的に気になったのはミッドレンジシュートの見捨てられ方です。 昨今の風潮は3Pとリム周りのシュートを増やし、ミッドレンジシュートは減っていく傾向です。 この傾向の前提には、上述のような戦術を取ることで得点効率が高まるということがあり、これ自体には異論はないの
B.LEAGUEとNBAのバスケスタッツサイトまとめ｜ほせ (バスケのデータ分析)
この記事ではB.LEAGUEとNBAそれぞれのスタッツサイトを、簡単な紹介と共にリスト化しています。 バスケを観戦する際にチームや選手のスタッツを知っておくと、より多面的かつ深く楽しむことができるので、気になった方は是非スタッツサイトを覗いてみることをおすすめします。 また、これら以外にも知ってるよという方がいましたらめちゃくちゃ教えてほしいです！（B.LEAGUEやNBA以外のサイトも大歓迎！） この記事を通して、皆様に多種多様なスタッツサイトを知っていただき、バスケの深みにハマっていただければ幸いです。 それではどうぞ！ B.LEAGUE・B.LEAGUE公式サイト まずは公式サイトです。 のっけからあれですが、正直見づらいです。。。 交互色とか中央揃いの配置の影響だと思うのですが、変わる気配は特になさそうです。 あと、FG%系のスタッツで、アテンプトがない選手のFG%が"nan%"と
安定して3Pシュートを決められる選手は誰だろう｜ほせ (バスケのデータ分析)
こんにちは バスケのワールドカップの本戦が近づいてきましたが、今回は、そんなことは関係なく、B.LEAGUEで安定して3Pシュートを決めている選手は誰なのか、検討してみたいと思います。 簡単な結論を先に述べると、こんな感じです。 ・安藤周人は3Pシュートの試投数、成功数ともに安定感が半端ない。ワールドカップの親善試合や本戦（出場できたら）でもその力を発揮してほしい。 ・金丸晃輔は試合ごとの3FGAと3FGMのバラツキが多い印象だけど、チームの戦術やメンバー構成の影響もありえる。 ・遠藤祐亮は、3FGAは比較的ばらついているが、3FGMは安定してる。3FG%は1位だから、3FGAがどの試合でも安定して打てるようになると凄いことになりそう。 分析に利用したコードなどは下記ページに格納しています。 興味のある方はご覧ください。 対象選手データは2018-19のB1レギュラーシーズンです。 (デー
NBAスタッツ用語集｜ほせ (バスケのデータ分析)
このページでは、NBAのサイトで利用されているスタッツ用語の定義を和訳しています(下記ページ記載の用語)。 NBAのスタッツの種類の豊富さは圧倒的で、基本的なBOX SCOREに加え選手やボールの動きを記録するトラッキングデータなどが掲載されています。 これらのデータは一般公開されていて、スタッツ厨だけでなく普通のバスケファンにとっても楽しめる内容になっています。 しかし、当然のことながら全て英語で記載されているので、読むのに一苦労する方が多いと思います。 そこで、スタッツサイトで利用されている用語を和訳することで、そうした障壁を少しでも取り除ければと思っています。 用語とその定義は下記に掲載しておりますので、どんどん活用していただければと思います。 また、公式サイトでのスタッツの探し方についても下記の記事でまとめています。 実際に探したいという方はこちらもご参考に。 <%3PA> あるプ
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