NBAのホームコートアドバンテージ分析、トラッキングデータを活用した発展的ディフェンス評価指標に関する論文紹介

本記事は、スポーツアナリティクス Advent Calendar 2022の11日目の記事です。

導入

1年前、2年前、3年前の記事に引き続いて、今年もゆるく「NBA × データ活用」に関する記事となります。

• 2021: Stephen Curryの記録は打ち破ることができるのか？
• 2020: NBAにおけるデータ分析の活用について
• 2019: NBA選手のピークはいつか？ PER評価指標を用いた分析

今年は、読んでみて面白いと思ったNBAに関連する論文を2本紹介する記事です。

それでは、早速紹介します！

Stephen Curryの記録は打ち破ることができるのか？

この記事はスポーツアナリティクスAdvent Calendar 2021の13日目の記事となります。 （公開予定日からだいぶ過ぎてしまい、申し訳ございませんでした…）

はじめに

スポアナAdvent Calendarでは過去二回とも、NBAに関する記事を公開してきました。

• 2019年：「NBA選手のピークはいつか？ PER評価指標を用いた分析」
• 2020年：「NBAにおけるデータ分析の活用について」

今年もNBAに関する記事を書こうと目論んでいるところ、とても大きなイベントが起きました。

それは、Stephen Curryが歴代1位のスリーポイント成功記録を樹立したことです。

NBAにおけるデータ分析の活用について

この記事は「スポーツアナリティクス Advent Calendar 2020」の13日目の記事です。

adventar.org

概要

この記事ではプロバスケットにおける世界最高峰のリーグである「NBAでどのようにデータ分析が活用されているのか」についてざっくりとした紹介をしてみたいと思います。

近年プロスポーツにおいてデータ分析が重宝されてきていることは、多くの方が認識していることだと思います。

Rでの環境変数設定&参照についての備忘録

Databaseに接続する際やAPIのキーをコードで管理したいときに、実際の他者と共有するコードに書いたりすることは絶対に避けるべきことであることは自明であると思う。

上記のようなスクリプト を共有すること自体はそれほど多くはないと思うが、先日久しぶりに振り返って、実装しなければいけない時があったので、備忘録として残しておく。また前の記事でLINE Notify APIを利用したパッケージの紹介を行った。その際にも環境変数にAPIキーを保存することを推奨したが、そこでピントこなかった人にもこの記事を参考にして欲しい。

音声データを文字起こして、ワードクラウドで可視化する

今回の記事ではタイトル通り、音声データを音声認識ソフトを用いて文字起こしし、その後ビジュアライゼーションをした一連の流れをまとめておく。

対象となるデータは自分たちがレコードしたポッドキャストのエピソードであるが、手法はおそらく全ての日本語音声データに適用できると思われる。

長時間のデータ処理が終わったときにLineに通知してくれるパッケージを公開しました。

最近は業務でかなり時間のかかるクエリや、データ集計タスクをこなす機会が多くなってきました。基本的にRStudioでの集計やタスクが終わったときに、そのタスクがいつ終わったのかはコンソールなどを見なければ判別が難しく、ブラウザなどで調べごとをしているときには、気づかない間にタスクが終了していた…なんていうケースに多々巡り合ったため、これを解消するパッケージを開発しました。

Pythonでファイル操作を行うTips集

~Make it less boring vol.1~

先日、雑務タスクとしてファイル操作を依頼された。基本的にgit bashを使っての操作がメインだったけども、普段使っているpythonでも同じことができるだろうと思い、作業を進めた。基本的な操作のみだったけども、利用頻度も少なくすぐに忘れそうだったのでここに備忘録として残しておく。