【分析素人の挑戦 #16】中島選手と三好選手＠日本xウルグアイ
こんにちは、TKB84です。
分析に関しては素人だった自分が、サッカーをアナリスト視点で分析できるようになるべくスポーツコードを使いながら奮闘する、#分析素人の挑戦シリーズの16回目です。
U20にトゥーロンに女子W杯にコパ・アメリカと、全てを追いかけ続けるのは到底不可能なのではないかという怒涛のスケジュールで国際大会が並行進行しておりますが笑、皆様いかがお過ごしでしょうか。
コパ・アメリカのメンバー選考には賛否両論が渦巻いているような気がしますが笑、なかなか代表で見れない選手を見ることができて楽しんでいます。
その中でもウルグアイ戦で大活躍だった三好選手と、10番中島選手のプレーの比較ができたら良いなあと思い、今回は筆をとりました。
今回は結論を先出ししておきます。
ご興味あればこのあと流れを紹介するのでどうぞ。
1. 今回のトピック：BIツールを使用
自分は2月から、フットボリスタ・ラボに加入しています。
このラボの活動の中に、データ部というものがあります。サッカーに関わるデータ活用に興味あるラボメンバーが参加しているものなのですが、先日その活動でBIツールの勉強会がありました。
BIツールとは、企業の業務システムの一種で、業務システムなどに蓄積された膨大なデータを蓄積・分析・加工し、意思決定に活用できるような形式にまとめるもの。
-http://e-words.jp/w/BI%E3%83%84%E3%83%BC%E3%83%AB.html
BIツールは最近ヨーロッパのアナリスト求人を見ていると必ず必須要件に入ってくるジャンルで、生成したデータをグラフィカルに表現するために使用されているようです。一番メジャーなのはTableuというものなのですが、有料ツールなので、今回は無料で使用できるGoogle データポータルを使用しました。Googleのアカウントさえあればどなたでも使用できるようです。
2. 分析内容とワークフロー
まずはスポーツコードで下記の内容をコーディングしました。
今回はボールを受けてからのアクションと結果。結果は成功/失敗だけでなく、パッキングレートの概念を活用してみました。
■シュート
・結果：ゴール/セーブ/被ブロック/枠外
■パス
・結果：成功/失敗
・パッキングレート：0〜11
・追加情報：マイナスクロス（マイナスクロスはパッキングレートだと0だが、効果的だと考えられるため）
■ドリブル
・パッキングレート：0〜11（ドリブルで抜いた人数）
・追加情報：ドリブルロスト
コーディング後、少しスポーツコード上で整形した後、CSVで書き出してデータポータルへ。（上：整形前、下：整形後＝選手ごとに絞り込み後）
3. アウトプット
データポータルで作成したのはこのようなものになりました。ドリブル・パスの各アクションのパッキングレートのグラフと、それぞれの平均値。この試合に関しては、中島選手のほうがミスが目立ってしまう結果でしたね。
やはりドリブルの試行数が中島選手のほうが圧倒的に多いのは印象通り。ただ、ずらすドリブルはできていても、突破にいたったシーンというのはほぼ無かったのかなと。
逆に、パスに関しては両選手ともにパッキングレートの高いパスが出ていて流石だなと。
この平均値を比較すると、この試合においては、２得点を横においても、三好選手のほうが効果的なプレーを見せていたと言えるのではないでしょうか。
まとめ
データポータルはやはり無料なだけあってカスタマイズ性がかなり低くて少し不満…笑
ただ、可視化するという点では慣れればスポーツコード上でやるよりかなり楽にできるんだろうなということもよくわかりました。
可視化まで見越したデータ設計が大事です！
（データポータルに読み込ませて思ったようなグラフを整形するためにそこそこの回数データ整形するはめになったので…笑）
追記
パッキングレートはこの記事を参考にしました。
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