らんそうるい｜SportMeme

SportMeme株式会社にてバスケットボールのアナリスト業務を担当

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  • データに基づいたバスケットボール選手の評価

    データに基づいたバスケ選手の評価に関する連載です。ベーシックスタッツから始まり最終的にはオールインワンメトリクスに進みます。

【バスケ】データからB1 2022-23シーズンの勝率・順位を予想します！

こんにちは、らんそうるいです。この記事ではRAPM（Regularized Adjusted Plus-Minus）というデータに基づいて、2022-23シーズンの各チームの勝率と順位を予想したいと思います。予想の結果を載せた後に、計算ロジックを説明し、最後に留意点について述べます。 勝率と順位の予想結果勝率の予想 順位の予想 計算ロジックRAPMとは 詳しい解説は私たちが書いた次のnoteをご覧ください。 　この記事でもRAPMについて簡単に説明します。RAPMは

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    • 【バスケ】ピタゴラス勝率 for B1リーグ

      こんにちは、らんそうるいです。セイバーメトリクス（野球のデータ分析）で提案された「ピタゴラス勝率」というモデルをバスケットボール、特にB1リーグ、に適用する時のちょっとした調整について書きたいと思います。 ピタゴラス勝率とは何か？ ピタゴラス勝率はセイバーメトリクスで提案された、チームの勝率を予測するモデルです。野球での定義は次の通りです。 $$ ピタゴラス勝率=\frac{得点^2}{得点^2+失点^2} $$ ピタゴラス勝率で何ができるのか？上の定義を確認すると分か

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      • データに基づいた選手の評価の現在地と目的地

        こんにちは、らんそうるいです。今回は5回を予定している連載の最終回として、オールインワンメトリクスの内、私たちが混合系と呼んでいるものについて書きたいと思います。連載におけるこの記事の位置づけを図で示すと次のようになります。 　前回（第4回）の内容をおさらいしましょう。プラスマイナス系のオールインワンメトリクスの最終進化系はRAPM（Regularized Adjusted Plus-Minus）でした。RAPMはコート上の全てのプレイを評価に含めることができる長所がある一

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        • オールインワンメトリクスに基づいた選手の評価──プラスマイナス系

          こんにちは、らんそうるいです。今回は5回を予定している連載の第4回として、オールインワンメトリクスの内、私たちがプラスマイナス系と呼んでいるものについて書きたいと思います。連載におけるこの記事の位置づけを図で示すと次のようになります。 　前回（第3回）の内容をおさらいしましょう。選手の貢献を一つの数値で表そうという試みがオールインワンメトリクスでした。オールインワンメトリクスはEFF系とプラスマイナス系に大別できました。EFF系は短期間のデータで計算結果が安定するという長所

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        マガジン

        • データに基づいたバスケットボール選手の評価
          5本

        記事

          オールインワンメトリクスに基づいた選手の評価──EFF系

          こんにちは、らんそうるいです。今回は5回を予定している連載の第3回として、オールインワンメトリクスの内、私たちがEFF系と呼んでいるものについて書きたいと思います。連載におけるこの記事の位置づけを図で示すと次のようになります。 　前回（第2回）の内容をおさらいしましょう。アドバンスドスタッツを使うと選手の能力が評価できます。特にFour Factorsは攻撃の終わり方と対応関係がありました。しかし、Four Factorsは評価の観点が4つあるので、良いスタッツも悪いスタッ

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          オールインワンメトリクスに基づいた選手の評価──EFF系

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          Four Factorsに基づいた選手の評価

          こんにちは、らんそうるいです。今回は5回を予定している連載の第2回として、Four Factorsに基づいた選手の評価について書きたいと思います。連載におけるこの記事の位置づけを図で示すと次のようになります。 　前回（第1回）の内容をおさらいしましょう。バスケのデータの内、最も基本的なデータ、たとえば得点やフリースローを放った回数、をベーシックスタッツと呼びます。ただ、ベーシックスタッツは単体では解釈が難しいことが多いです。たとえば、オフェンスリバウンド数が少なくても、それ

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          Four Factorsに基づいた選手の評価

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          ベーシックスタッツに基づいた選手の評価

          はじめまして、らんそうるいと申します。私は普段、スポーツのデータ分析事業を行っているSportMeme株式会社で、バスケットボール担当のデータアナリストとして働いています。最近では頻度が減りましたが、Twitter上でデータ分析の練習を公開する活動を個人的に行っていました。 　これから5回に渡って、バスケットボールのデータ（＝スタッツ）で選手を評価する方法について書いていきたいと思います。この連載の全体像をお示しすると次のような砂時計状の図になります。 　この連載の最終目標

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          ベーシックスタッツに基づいた選手の評価

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