『統計学が最強の学問である』を読みながら、マイナースポーツ「パデル」の解析 Day1

こんにちは、だんなです。

かねてから、マイナースポーツ「パデル」に取り組みつつ、情報発信をしていました。

ただ、より自分のキャリアにつなげる取り組みをしたいと思い、これから伸ばしていきたい「データ分析力」や「統計」の知識を学びながら発信できるアクションとして、パデルの解析を週1でチクチクやっていきます。

まずは『統計学が最強の学問である』という書籍を片手に勉強しながら、テーマを決めて解析していきます。

統計学が最強の学問である

まずは何を解析するか決めていこうと思います。

本に書いてあることからテーマを考えると、『ビジネスにおいて解析すべき指標は、直接的な利益か、あるいはそこに至る因果関係の道筋が明らかな何か』とのことなので、スポーツに置き換えると利益は「勝利」。

テニスと似ているスポーツである特性から、サービス側が有利なため恐らくブレークができたほうが強い。
ということで、まずは「ポイントにつながるリターン」と「つながらないリターン」の差、言い換えると「簡単に決められるリターン」と「決められないリターン」の差を出してみようと思います。

まずはデータを用意する

本にはデータを調理する方法が載っていたものの、データの用意の仕方がなかったのでここは一旦自己流で進めます。
（オススメの本あったら教えてください！）

リターンを速さ×高さ×コースに分割し、右ポジションの選手がフォアサイドからサービスを打つ場合、バックサイドからサービスを打つ場合、にどんなリターンをすると最終的にポイントにつながったかを記録していきます。

今回使うのはこの動画。

パデルの世界大会、World Padel TourのMaster Final決勝戦、Pablo Lima/Alejandro Galan 対 Fernando Belasteguin/Agustin Tapiaの試合からデータをとっていきたいと思います。

コースは大まかにフォア、バック、センター。
高さはLow、Middle、High。
速さは打ち込んでいるようなものを高速とし、優しいボールを低速と定義。

厳密にはもっと細かく分けられるのだと思いますが、練習も兼ねてなのでデータは単純化していきます。

というわけで、コース3種×高さ3種×速さ2種＝18種類のリターンごとに、レシーバーがポイントを獲得できる確率の高いリターンを導いていくデータをつくっていきます。

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というところで、今日はここまで。

これから週1で本を読んだりデータを作りながら、統計や分析を身につけていこうと思います。

・やりかた違うよ！
・こうやるのがオススメ！
・この本読んだほうがいいよ！

など、アドバイスいただければ幸いです！

ではまた来週！