過去のデータ - 2018年. マーケティング・テクノロジスト クロス集計 データは「Baseball Savant」のデータ検索から、2018年MLBの打撃データを取得して使います。件数が12万件以上もあるので相当なデータ量ですね。ダウンロードしたCSVには多くのデータ項目がありますが、今回は以下に絞って使っていきます。 ギックスの本棚 横丁のご隠居 メディア掲載 プロ野球データFreak. ななめ斬り プロ野球データフリック . 全日程終了時. ビッグデータ活用事例 ※出展:日本プロ野球機構オフィシャルサイト・ 歴代最高記録 本塁打 【通算記録】より. Baseball LAB（ベースボールラボ）ではプロ野球の速報や選手成績などを掲載。データスタジアムが取得する一球データを基にプロ野球各試合の勝敗予想や、セイバーメトリクスなどの分析コラムを提供。その他にもデータを切り口にしたプロ野球の情報が満載です。 選手Map 成績推移Chart. news 思考の型 ・4打席目：95.8mph、27.4° → 66.4%, 2打席目は本塁打の確率が98.3%と、ほぼ完璧な打球だったことがわかります。看板直撃も頷けますね。一方で4打席目は66.4%とこちらも高めの数値ではありますが、もう少し勢いがあれば、、という性質だったことがこの結果から確認できます。, Google Cloud PlatformのAutoMLを使った機械学習により、打球速度と打球角度をパラメーターとして本塁打の確率を返すモデルを作成してみました。機械学習を使うことで、実データでは評価できない領域までを定義して、実際の打球から打撃結果を予測できるようになりました。, 対象として2018年MLBのデータを使用しましたが、別シーズンのデータを使ったり、日本のプロ野球やアマチュアのデータを使えば、また違ったモデルを作成することができそうです。, また、パラメーターは2つの変数だけでしたが、本塁打に影響する要素はなんだろう？と考えてみると、ライトやレフトなどの打球方向、フェンスの高さや距離、風向きや風速、投球の性質など、様々なものが思い浮かびます。このようなパラメーターをさらに増やして、より深みのあるモデルを作成することもできそうです。, 今回は本塁打に絞って評価してきましたが、ここまでレポートを書いてくると、安打の確率はどうなの？という疑問も湧いてきますね。最後にそれもご紹介しておきます。赤は確率が低く、青が濃くなるほど長打率が高くなっています。なかなか興味深い絵になったのではないでしょうか。機械学習を使ってこのように予測することで、野球に対する理解の幅が益々広がっていきそうですね。, 配信サービス部の土屋です。主に野球の速報配信サービスに携わっています。 【プロ野球スクレイピング】データを取得する（read.html、to.excel）, 【プロ野球スクレイピング】年次データを抽出しExcelに出力　全選手、全年のデータを1つのファイルにまとめる. データロガーから出力される大量のCSVファイルをPythonで圧縮 2020年6月11日 【プロ野球スクレイピング】年次データを抽出しExcelに出力 全選手、全… 2020年4月19日 研究室分属前にやっておくと得するかもしれないプログラミング言語 2020年4月19日 選手詳細. リテール分析 2018年プロ野球順位表. ギックス総研 ヘッドショットマーケティング / UVP 他では見られないプロ野球の詳しいデータを掲載。チーム成績、選手成績。 baseball-data.com. POS分析 Welcome! ©Copyright2020 悟の学習帳.All Rights Reserved. 選手成績のページです。状況別の成績を確認できます。 View. やはり、自分の好きなものを使って練習しないと面白くないと思うでの、野球好きでPythonを勉強したい方は楽しめるかもしれません。, 当初はスクレイピングを目標にしていたのですが、プロ野球のデータは大体、表形式にまとまっています。, データはNPB公式を利用しました。機械的に大量のwebサイトを漁るのは多くのwebサイトで禁止されており、利用も個人利用に制限されています。今回は、何度もwebサイトにアクセスしなくて済むようにcsvファイルへ保存してから分析を行います。, なぜか打率や打席数などのカラム名が2つになっていました。現在のままだと、分析ができないので、整理していきます。, やはり年間を通じて試合に出ている選手だけあって、.800前半の値を最頻値に高水準にまとまっています。, ただ、レギュラー選手なのにも関わらず、OPSが.600を下回っている選手が何人かいます。低OPSの選手をレギュラーとして使わざるを得ないのか、それとも他の選手よりも明確な強みがあるため、打撃に目をつむっているのかわかりませんが、今回整理したデータを使って、もう少し分析をしてみようと思います。, 「御社が第一志望です」のウソが危険な理由。採用する側が、そういう人と働きたいとは思えない, 【書評】さあ、才能（じぶん）に目覚めよう　ストレングスファインダー2.0　私の受験結果を紹介. クラウドサービス ビッグデータ分析 プロ野球データFreakより必要なラベルのデータを抽出してデータを揃え、csv形式のファイルで保存します。保存したcsvファイルの名前を baseball.csv としています。 baseball.csv のファイルをjupyter notebookにアップロードしましょう。 自身で演習を行うjupyter notebookと同じフォルダに保存する様 … コンテンツ一覧 テーブル. データ分析とデータ活用 talend きこえーご バレルゾーンは打球速度と打球角度から定義された領域で、このゾーンに入った打球は本塁打など長打になる確率が非常に高くなります。これらのデータは、日本のプロ野球でも記事で目にする機会が多くなっていますね。MLBでは公式サイトでも説明がされていたり、打球速度ランキングなどで楽しめるくらいファンにも浸透してきています。, バレルゾーンのように、データを使って特別な領域を可視化したり、事象の発生する確率を求めて分析したりすることは多くありますが、これを機械学習を使って求めたらどのように表現されるのでしょうか。, 機械学習を使う前に、まずは実際のデータを集計してみましょう。データは「Baseball Savant」のデータ検索から、2018年MLBの打撃データを取得して使います。件数が12万件以上もあるので相当なデータ量ですね。ダウンロードしたCSVには多くのデータ項目がありますが、今回は以下に絞って使っていきます。, データの中身を見てみましょう。横軸に「打球速度」、縦軸に「打球角度」を置いて、本塁打（home_run）がどのような割合で出ているかをグラフにしました。, 本塁打の割合が大きいほど色が濃くなります。だいたい90mph（≒145km/h）あたりから色が付き始め、打球速度（横軸）が大きくなるほど、打球角度（縦軸）の範囲が広がっています。これだけでも大まかな傾向は把握できそうです。, ただ、90～100mphあたりや110mphを超える領域をみると、色がまばらで正確な情報を把握するのが難しくなります。赤い領域にはなんらかの傾向と連続性があるように見えますが、この範囲を求めることはできないのでしょうか。, 機械学習は自前でサーバーや学習環境を準備しなくても、AWSやAzureなどのクラウドサービスを利用して試すことができます。今回はGoogle Cloud Platform（GCP） のAutoMLを使いました。統計学やPythonの知識がなくても、オリジナルでモデルを作成して、実際に利用するところまでいけました。, 使い方の詳細はヘルプや他の紹介サイトに委ねますが、ポイントだけいくつか記載しておきます。, バケットの作成では「Regional」を指定して、場所を「us-central1（アイオワ）」にしないと、データセットにCSVをインポートできませんでした。同じリージョンにしないと取り込みできないようです。, 今回は打球速度と打球角度から、本塁打を判定します。目的変数と説明変数を設定して、「教師あり学習」という手法で学習していきます。, Baseball Savantから取得したデータには「home_run」という列がないので自分で作っておきます。「events」列で「home_run」となっていれば「1」、それ以外には「0」を設定します。, データ量が多くなるほどトレーニングには数時間かかります。どんな精度のモデルができるか、ワクワクしながら待ちましょう。, ただ、無料トライアルではトレーニング時間が長くなると無料枠の消費も気になりますね。注意しましょう。, トレーニングで作成されたモデルの評価には様々な指標があります。指標の説明はさて置き、今回のモデルは精度が97.1%と出ました。なかなか良さそうです。ただ、「AUC PR」が0.757、「F1 スコア」が0.640となっているあたりは、少し気になるところでもあります。, モデルができれば、あとは任意のデータを流し込んで結果を取得できます。早速実行しましょう。結果はこのようになりました。先ほどの実データを緑で重ねて比較してみます。, いかがでしょうか。丸みを帯びた境界ラインがきれいに重なっているように見えます。そして、実データでは評価できなかった、110mph以上の領域も出力されています。ちなみに110mphで本塁打が50%以上になる角度は20～44°と出ました。これはなかなか良い学習結果が得られたのではないでしょうか。, 作成したモデルは、パラメーター（打球速度、打球角度）を渡すと、レスポンス（本塁打の確率）を返してくれます。まさに関数みたいなものですね。実際のプレーデータを渡して結果をみてみましょう。, 例として、MLBエンゼルスの大谷翔平選手が7月7日の前半戦最終試合で、2打席目にレフトへの14号本塁打（看板直撃！）、4打席目にはセンターへの大きな飛球（フライアウト）を放ちました。この2つの打球をモデルに渡して予測してみます。, ＜大谷翔平選手 2019/7/7＞
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