ここ数年、王者に君臨するGolden State Warriorsを率いるスーパースターであるカリーがどれほどすごいのかというのをたらたらと書くだけの記事です。 分析には先日から公開しているNBAloveRという名前のパッケージを用いましたので興味があればご覧下さい。 github.com
分析準備
# devtools::install_github("koki25ando/NBAloveR")
library(NBAloveR)
library(tidyverse)
選手紹介 Stephen Curry
Players <- getPlayers() Players %>% filter(Player == "Stephen Curry" & Year == 2018)
V1 Player Pos HT WT Age Teams GP YOS Pre-Draft Team Draft Status Nationality Year RookieYear 1 20862 Stephen Curry G 6-3 190 29 GSW 51 8 Davidson 2009 Rnd 1 Pick 7 United States 2018 2010
デイビッドソン大学出身のStephen Curryは、データが示す通り、2010年のドラフト一巡目7位に指名された選手です。
getStatsSummary(Name="Stephen Curry")
Season Age Tm Lg Pos G GS MP FG FGA FG% 3P 3PA 3P% 2P 2PA 2P% eFG% FT FTA FT% ORB DRB TRB AST STL BLK TOV PF PTS 1 Career NA NBA 652 646 34.4 8.1 16.9 0.478 3.5 7.9 0.437 4.6 9 0.514 0.58 3.7 4.1 0.904 0.7 3.7 4.5 6.7 1.8 0.2 3.1 2.5 23.3
キャリアでは652試合をこなしていて、驚異的なのは何と言っても3ポイントに関する記録です。キャリア平均は、上記のデータ出力が提示するように、1試合3.5本、成功率は約43.7%です。
three_made_season<- getLeaders(stats_type="3PM", range="Single Season") head(three_made_season, 10)
Rank Player X3P Season 1 1. Stephen Curry 402 2015-16 2 2. Stephen Curry 324 2016-17 3 3. Stephen Curry 286 2014-15 4 4. Klay Thompson 276 2015-16 5 5. Stephen Curry 272 2012-13 6 6. Ray Allen* 269 2005-06 7 7. Klay Thompson 268 2016-17 8 8. Dennis Scott 267 1995-96 9 9. James Harden 265 2017-18 10 10. James Harden 262 2016-17
ちなみに、1シーズンでの3ポイント成功記録のTop10のうちBest1~3, 4位を独占するという恐ろしさです。笑
three_made_season$Rank <- three_made_season$Rank %>%
str_remove("\\.") %>%
as.numeric()
head(three_made_season, 10) %>%
ggplot(aes(Rank, X3P, fill = Player,
label=X3P)) +
geom_bar(stat = "identity") +
geom_label(show.legend = F) +
labs(y="Number of 3-point made", x="",
title = "Top 10 3-point record in a single season")
1シーズンで402本は驚異的すぎですね笑
Dawkinsが総集編を出してますね。笑 Part4まであるので時間がある人は見てみてください。
キャリア全体での比較
ここまでは、1シーズンでのスタッツを比較してきたので、ここからは、キャリア全体では歴代で彼が現在どの位置にランクしているのか、さらには、最終的にはいつ現在歴代最高のシューターを追い越すことができるのかまで、みていきたいと思います。
three_made_career <- getLeaders(stats_type="3PM", range="Career") head(three_made_career, 10)
Rank Player X3P 1 1 Ray Allen* 2973 2 2 Reggie Miller* 2560 3 3 Jason Terry 2282 4 4 Kyle Korver 2271 5 5 Stephen Curry 2262 6 6 Jamal Crawford 2177 7 7 Vince Carter 2158 8 8 Paul Pierce 2143 9 9 Jason Kidd* 1988 10 10 Joe Johnson 1978
head(three_made_career, 10) %>%
ggplot(aes(reorder(Player, X3P), X3P, fill = Player,
label=X3P)) +
geom_bar(stat = "identity", show.legend = F) +
geom_label(show.legend = F) +
labs(y="Number of 3-point made", x="",
title = "Top 10 Career 3-point Record") +
coord_flip()
上にはまだ、4選手いますね。歴代最高はキャリアで2973本決めている誰でも知っているレジェンド、Ray Allen。
Reggie Millerの記録を抜いたレイカーズ戦を覚えている人も結構多いのでは。NHKのBSで放送されたのを兄弟と観たのを今でも覚えています。懐かしい。
best_shooters <- head(three_made_career, 10)$Player %>%
str_remove("\\*")
best_shooters_summary <- Players %>%
filter(Player %in% best_shooters)
best_shooters_rec <- best_shooters_summary %>%
group_by(Player) %>%
mutate(max_year = max(Year)) %>%
filter(Year==max_year)
top10_3pointers <- best_shooters_rec[, c("Player", "Year", "RookieYear", "YOS")] %>%
arrange(desc(YOS))
top10_3pointers
# A tibble: 10 x 4 # Groups: Player [10] Player Year RookieYear YOS <chr> <int> <int> <int> 1 Vince Carter 2018 1999 19 2 Jason Kidd 2013 1995 18 3 Paul Pierce 2017 1999 18 4 Jason Terry 2018 2000 18 5 Reggie Miller 2005 1988 17 6 Ray Allen 2014 1997 17 7 Jamal Crawford 2018 2001 17 8 Joe Johnson 2018 2002 16 9 Kyle Korver 2018 2004 14 10 Stephen Curry 2018 2010 8
ここで現段階での歴代10人の名前、ルーキーシーズン、キャリアアクティブ年数などのデータを用意しました。ちなみに、ここからも分かりますがStephen Curryはキャリア年数が8年しかないにも関わらず、ランキング入りしていますね。
data_list = list()
for (i in 1:10){
# paste(top10_3pointers$Player[i], top10_3pointers$RookieYear[i], top10_3pointers$YOS[i]) %>%
# print()
data_list[[i]] <- NBAloveR::getStatsPerGame(Player = top10_3pointers$Player[i], season = top10_3pointers$RookieYear[i], span=top10_3pointers$YOS[i])
data_list[[i]]$Player = top10_3pointers$Player[i]
}
stats_per_game <- do.call(rbind, data_list)
p <- stats_per_game %>%
filter(GS != "Did Not Play" & GS != "Inactive" & GS != "Did Not Dress") %>% #ロスター入りしていないorプレイ時間が0の試合を除去
group_by(Player) %>%
mutate(num = 1) %>%
mutate(GameNum = cumsum(num), career_3PM = cumsum(X3P)) %>%
ungroup() %>%
ggplot() +
geom_line(aes(x=GameNum, y=career_3PM, group=Player, colour=Player,
text = paste0(
"Name: ", Player,
"<br>3PM: ", career_3PM,
"<br>Games Played: ", GameNum
))) +
labs(title = "Top 10 Best Career 3-Point Records", y = "Number of 3-Point Made") +
theme_minimal()
plotly::ggplotly(p, tooltip="text")
とりあえず...一人だけ、規格外に傾きがおかしい模様です。 上記のプロットは次のリンクからもみることができます。 RPubs - HTML
ちなみに、上記のプロットにはシーズン中であるため2018-19シーズンのデータは含まれていません。
いつ歴代一位になりそうか
では分析の締めくくりとして、いつ頃彼がRay Allenの記録である、2,973本を達成するのか見てみます。
sc30 <- stats_per_game %>% filter(GS != "Did Not Play" & GS != "Inactive" & GS != "Did Not Dress" & Player == "Stephen Curry") %>% #ロスター入りしていないorプレイ時間が0の試合を除去 group_by(Player) %>% mutate(num = 1) %>% mutate(GameNum = cumsum(num), career_3PM = cumsum(X3P)) %>% ungroup() diff <- 2973-max(sc30$career_3PM) print(paste0(diff, "本決めれば歴代記録に並ぶ"))
[1] "844本決めれば歴代記録に並ぶ"
残り845本決めれば良いわけですね。 なので、なんとなくキリの良い、直近100試合の1試合あたりの平均3ポイント成功数を求めて、そこから具体的な日付を求める。という方向で求めます。
latest100_games_sc30 <- tail(sc30, 100) #直近100試合
avg_3pm <- mean(as.numeric(latest100_games_sc30$X3P))
print(paste0("直近100試合では1試合平均", avg_3pm, "本決めている"))
[1] "直近100試合では1試合平均4.23本決めている"
days_left = diff/avg_3pm+1 print(paste0(days_left, "試合後に新記録樹立！"))
[1] "200.52718試合後に新記録樹立！"
レギュラーシーズン82試合、さらにはプレーオフも含めると100試合くらいになったりして予想が難しいです。ただレギュラーシーズンでの欠場する場合なども考慮して、この際1シーズン82試合とカウントすることにします。 よって...
seasons_left <- days_left/82 print(paste0(seasons_left, "シーズン後に新記録達成予定"))
[1] "2.44545349708816シーズン後に新記録達成予定"
ということで、およそ、2.45シーズン後に彼は歴代最高記録を抜くだろう、という結果になりました。 このデータの最後が昨シーズンの終わりからなので、
2020-21シーズンのオールスターの前あたりという結果です。
利用した機能
- getPlayers(): 歴代のNBAプレイヤーのデータセットを取得する。ポジションやサイズ、出身カレッジ、国籍など様々なデータを一覧できる。
- getStatsSummary(Name): 任意のプレイヤーのキャリアスタッツサマリーデータの取得。
- getLeaders(stats_type, range): 任意のスタッツのスタッツリーダーなどを取得できる。期間などを、1シーズンやキャリアなどに設定できる。
- getStatsPerGame(Player, season, span): 任意のプレイヤーの試合毎のスタッツを所得できる。
結論
自分で作ったパッケージを使ってみて改めて、足りない部分などに気付けた。今までは足し算的に機能追加を行ってきたけが、少し方向修正が必要だと気付かされた。 NBA観戦は、自分のライフワークになっているので今後とも少しずつアップデートしていきます。NBA好きな人とかに使ってもらって意見などをいただきたいです。
以上。
