ピボットテーブル

こんにちは！武蔵大学AS班新3年の髙梨香子です。
今回は質問を多くいただいたピボットテーブルについて詳しく説明していきます。

そもそもピボットテーブルとは、膨大なデータを集計したり、分析したりできるエクセルの機能のことを指します。各項目毎の傾向出しを行うときに役に立ちます。

＜手順＞
① 打ち込みのデータから使いたい範囲を選択
② エクセルの挿入タブからピボットテーブルを選択し、新しいシートでピボットテーブルを作成

③ フィールドを操作して出したい値の表を作成

フィールド
行→詳しく出したい項目（どの列のデータを集計するか）
列→行に入れた項目に対して知りたい項目
値→データの個数（個数が合っていれば特に指定なし）
フィルター→ピボットテーブルにかけたいデータを選別する際に使う（シューター①のみのデータを取りたいなど）　

最初にTO獲得をもとに詳しく説明していきます！

このデータを見ると獲得者の欄にはロング②の名前が多くあがっていること、要因種類や誘発者は敵セルフミスの文字が多いことなど、なんとなく感覚でわかる部分もあります。これを実際の数値として出すのがピボットテーブルです。

上の要因種類についての表は先程のデータをピボットテーブルにかけたものです。

この場合要因種類について知りたいので
行→要因種類
列→場所ごとの要因種類について知りたいので場所
値→TO種類を入れました。

ここから誘発によって獲得に至ったものが4回と少ないこと、反対に相手のセルフミスによって獲得できたものが多いことがわかります。



次に誘発者の項目を見ていきます。

行→誘発者
列→どのような要因で誰が誘発できたのかを知りたいため要因種類
値→TO種類（自由）

全17回のうち赤で示した9回は相手のセルフミスによって獲得できたもので、ショットやファールも含めると13回は敵のセルフミス/ファール/ショットによるものになります。今回誘発できたのがショート①とロング②の2名しかいないことも読み取れます。




次にショット/被ショットのファイルについてです。
ここではショットのデータをもとに説明していきます。

シュート状態についてはスタンドアウトサイドが多く、シューターは①が多いように感じます。
これをデータから数値を打ち出して集計で裏付けを行います。

まずはシュート状態です。

行→シュート状態
列→打ったショットがどうなったのかを知りたいので結果(基本的にショット被ショットの列は結果)、
値→データの個数を知りたいのでショットエリアやシチュエーション

これでピボットテーブルにかけると、、

このような表が出来上がります。
ランニングシュートも打っていますが6本中6本セーブでセーブ率100%とすべてセーブされていること
スコアになったのはスタンドアウトサイド1/5
スイープ/クリースプレイのインサイドが2/3であることがわかります。


次にシューターです。

行→シューター
列→結果
値→シチュエーション

この表から
・シューター①は1/8で決定率は13%、セーブも5本されている
・全体でも16本中10本はセーブされている
・シューター②は2/5、決定率は赤字の40%と高い
・全体では枠外が青字で示した2本でDFに当たったものを含む枠外率は19%と比較的低かったことがわかります。


ここではすべての項目については触れられてきませんが、TOならクウォーターごとの数値や、場所ごとで誰が誘発できているか
ショット被ショットなら、どのシチュエーションのときにどこから打たれてるか/誰が打っているかなど、
すべての項目ごとに関係性があるので様々な見方をして傾向を探っていきます！！

－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－

最後に、、、
😔これから分析班を立ち上げたいけど何をすればいいのかわからない！
😫いまいち影響力が出ない！
😖プレーヤーの数値に対する関心が上がらない！
などなどのお悩みを抱えている大学さん！
質問や教えてほしい情報などありましたら、コメントやライングループで募集しておりますので是非お声をお寄せください！　

次回の投稿は4/3「数値から読み取れること」です！
こちらも是非ご覧ください☺️