SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 18
Baixar para ler offline
Rで野球データ解析がしたい
@gg_hatano
自己紹介
• はたむ@就活終わった	

• TwitterID: gg_hatano 	

• とにかく野球のデータが欲しい

投球のデータが欲しい
3
4
Pitch f/xとは
• MLB 全投球の軌道追跡システム	

• 初期位置, 初速, 回転, etc…	

• すぐにデータが欲しい → library(pitchRx)
pitchRxで野球データ解析
!
• ダルビッシュの投球軌道を3D描画	

http://www7275uo.sakura.ne.jp/webGL/
pitchRxで野球データ解析
• 初球の重要性を調査	

http://gg-hogehoge.hatenablog.com/entry/2014/01/27/224946	

• 投球テンポと援護率の関係	

http://gg-hogehoge.hatenablog.com/entry/2014/01/17/230927	

• スピンの効いた球を調査	

http://gg-hogehoge.hatenablog.com/entry/2014/03/07/035245	

!
打者のデータが欲しい
retrosheetで野球データ解析
• 全ての試合結果データ(1921~)	

http://www.retrosheet.org/game.htm
シーズン成績データが欲しい
Lahmanで野球データ解析
• シーズン成績まとめ: http://seanlahman.com	

• すぐにデータが欲しい → library(Lahman)
0.01
0.02
0.03
1920 1950 1980 2010
year
rate
season−HR rate
Lahmanで野球データ解析
• ホームラン率の推移	

→ドーピング? ルール変更?
https://gist.github.com/gghatano/10616962
まとめ
投球 打席 シーズン
データ pitch f/x retrosheet Lahman
パッケージ pitchRx なし Lahman
Future work
• 野手用データ取得パッケージを作りたい	

• シェルスクリプトなら	

https://github.com/gghatano/analyze_mlbdata_with_R.git
Enjoy Baseball!
参考文献
• Analyzing baseball data with R	

• Exploring Baseball Data with R	

• 300億円欲しい

Mais conteúdo relacionado

Mais procurados

Stanの便利な事後処理関数
Stanの便利な事後処理関数Stanの便利な事後処理関数
Stanの便利な事後処理関数daiki hojo
 
逐次モンテカルロ法の基礎
逐次モンテカルロ法の基礎逐次モンテカルロ法の基礎
逐次モンテカルロ法の基礎ShoutoYonekura
 
ggplot2再入門(2015年バージョン)
ggplot2再入門(2015年バージョン)ggplot2再入門(2015年バージョン)
ggplot2再入門(2015年バージョン)yutannihilation
 
計量経済学と 機械学習の交差点入り口 (公開用)
計量経済学と 機械学習の交差点入り口 (公開用)計量経済学と 機械学習の交差点入り口 (公開用)
計量経済学と 機械学習の交差点入り口 (公開用)Shota Yasui
 
グラフィカルモデル入門
グラフィカルモデル入門グラフィカルモデル入門
グラフィカルモデル入門Kawamoto_Kazuhiko
 
機械学習モデルのハイパパラメータ最適化
機械学習モデルのハイパパラメータ最適化機械学習モデルのハイパパラメータ最適化
機械学習モデルのハイパパラメータ最適化gree_tech
 
趣味として絵を描き続けるために心がけていること(久しぶりに絵を描いても落ち込まないための絵のウォーミングアップ術)
趣味として絵を描き続けるために心がけていること(久しぶりに絵を描いても落ち込まないための絵のウォーミングアップ術)趣味として絵を描き続けるために心がけていること(久しぶりに絵を描いても落ち込まないための絵のウォーミングアップ術)
趣味として絵を描き続けるために心がけていること(久しぶりに絵を描いても落ち込まないための絵のウォーミングアップ術)kowa kowa
 
効用最大化理論の観点から見る強化学習
効用最大化理論の観点から見る強化学習効用最大化理論の観点から見る強化学習
効用最大化理論の観点から見る強化学習Kenta Ishii
 
機械学習を用いた予測モデル構築・評価
機械学習を用いた予測モデル構築・評価機械学習を用いた予測モデル構築・評価
機械学習を用いた予測モデル構築・評価Shintaro Fukushima
 
ggplot2用例集 入門編
ggplot2用例集 入門編ggplot2用例集 入門編
ggplot2用例集 入門編nocchi_airport
 
グラフデータの機械学習における特徴表現の設計と学習
グラフデータの機械学習における特徴表現の設計と学習グラフデータの機械学習における特徴表現の設計と学習
グラフデータの機械学習における特徴表現の設計と学習Ichigaku Takigawa
 
階層モデルの分散パラメータの事前分布について
階層モデルの分散パラメータの事前分布について階層モデルの分散パラメータの事前分布について
階層モデルの分散パラメータの事前分布についてhoxo_m
 
『バックドア基準の入門』@統数研研究集会
『バックドア基準の入門』@統数研研究集会『バックドア基準の入門』@統数研研究集会
『バックドア基準の入門』@統数研研究集会takehikoihayashi
 
DNAマイクロアレイの解析と多重検定補正
DNAマイクロアレイの解析と多重検定補正DNAマイクロアレイの解析と多重検定補正
DNAマイクロアレイの解析と多重検定補正弘毅 露崎
 
Rで学ぶ 傾向スコア解析入門 - 無作為割り当てが出来ない時の因果効果推定 -
Rで学ぶ 傾向スコア解析入門 - 無作為割り当てが出来ない時の因果効果推定 -Rで学ぶ 傾向スコア解析入門 - 無作為割り当てが出来ない時の因果効果推定 -
Rで学ぶ 傾向スコア解析入門 - 無作為割り当てが出来ない時の因果効果推定 -Yohei Sato
 
Rによる特徴抽出 第48回R勉強会@東京(#TokyoR)
Rによる特徴抽出 第48回R勉強会@東京(#TokyoR)Rによる特徴抽出 第48回R勉強会@東京(#TokyoR)
Rによる特徴抽出 第48回R勉強会@東京(#TokyoR)Keiku322
 
比例ハザードモデルはとってもtricky!
比例ハザードモデルはとってもtricky!比例ハザードモデルはとってもtricky!
比例ハザードモデルはとってもtricky!takehikoihayashi
 
データ解析のための勉強会第7章
データ解析のための勉強会第7章データ解析のための勉強会第7章
データ解析のための勉強会第7章TokorosawaYoshio
 

Mais procurados (20)

Stanの便利な事後処理関数
Stanの便利な事後処理関数Stanの便利な事後処理関数
Stanの便利な事後処理関数
 
逐次モンテカルロ法の基礎
逐次モンテカルロ法の基礎逐次モンテカルロ法の基礎
逐次モンテカルロ法の基礎
 
ggplot2再入門(2015年バージョン)
ggplot2再入門(2015年バージョン)ggplot2再入門(2015年バージョン)
ggplot2再入門(2015年バージョン)
 
計量経済学と 機械学習の交差点入り口 (公開用)
計量経済学と 機械学習の交差点入り口 (公開用)計量経済学と 機械学習の交差点入り口 (公開用)
計量経済学と 機械学習の交差点入り口 (公開用)
 
グラフィカルモデル入門
グラフィカルモデル入門グラフィカルモデル入門
グラフィカルモデル入門
 
機械学習モデルのハイパパラメータ最適化
機械学習モデルのハイパパラメータ最適化機械学習モデルのハイパパラメータ最適化
機械学習モデルのハイパパラメータ最適化
 
R seminar on igraph
R seminar on igraphR seminar on igraph
R seminar on igraph
 
趣味として絵を描き続けるために心がけていること(久しぶりに絵を描いても落ち込まないための絵のウォーミングアップ術)
趣味として絵を描き続けるために心がけていること(久しぶりに絵を描いても落ち込まないための絵のウォーミングアップ術)趣味として絵を描き続けるために心がけていること(久しぶりに絵を描いても落ち込まないための絵のウォーミングアップ術)
趣味として絵を描き続けるために心がけていること(久しぶりに絵を描いても落ち込まないための絵のウォーミングアップ術)
 
効用最大化理論の観点から見る強化学習
効用最大化理論の観点から見る強化学習効用最大化理論の観点から見る強化学習
効用最大化理論の観点から見る強化学習
 
機械学習を用いた予測モデル構築・評価
機械学習を用いた予測モデル構築・評価機械学習を用いた予測モデル構築・評価
機械学習を用いた予測モデル構築・評価
 
ggplot2用例集 入門編
ggplot2用例集 入門編ggplot2用例集 入門編
ggplot2用例集 入門編
 
グラフデータの機械学習における特徴表現の設計と学習
グラフデータの機械学習における特徴表現の設計と学習グラフデータの機械学習における特徴表現の設計と学習
グラフデータの機械学習における特徴表現の設計と学習
 
階層モデルの分散パラメータの事前分布について
階層モデルの分散パラメータの事前分布について階層モデルの分散パラメータの事前分布について
階層モデルの分散パラメータの事前分布について
 
『バックドア基準の入門』@統数研研究集会
『バックドア基準の入門』@統数研研究集会『バックドア基準の入門』@統数研研究集会
『バックドア基準の入門』@統数研研究集会
 
DNAマイクロアレイの解析と多重検定補正
DNAマイクロアレイの解析と多重検定補正DNAマイクロアレイの解析と多重検定補正
DNAマイクロアレイの解析と多重検定補正
 
Rで学ぶ 傾向スコア解析入門 - 無作為割り当てが出来ない時の因果効果推定 -
Rで学ぶ 傾向スコア解析入門 - 無作為割り当てが出来ない時の因果効果推定 -Rで学ぶ 傾向スコア解析入門 - 無作為割り当てが出来ない時の因果効果推定 -
Rで学ぶ 傾向スコア解析入門 - 無作為割り当てが出来ない時の因果効果推定 -
 
Rによる特徴抽出 第48回R勉強会@東京(#TokyoR)
Rによる特徴抽出 第48回R勉強会@東京(#TokyoR)Rによる特徴抽出 第48回R勉強会@東京(#TokyoR)
Rによる特徴抽出 第48回R勉強会@東京(#TokyoR)
 
比例ハザードモデルはとってもtricky!
比例ハザードモデルはとってもtricky!比例ハザードモデルはとってもtricky!
比例ハザードモデルはとってもtricky!
 
一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM)
一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM) 一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM)
一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM)
 
データ解析のための勉強会第7章
データ解析のための勉強会第7章データ解析のための勉強会第7章
データ解析のための勉強会第7章
 

Destaque

Rで野球データ解析がしたい ( pitchRxを使う )
Rで野球データ解析がしたい ( pitchRxを使う )Rで野球データ解析がしたい ( pitchRxを使う )
Rで野球データ解析がしたい ( pitchRxを使う )Takuma Hatano
 
巨人の勝率を上げたい (スクレイピングとデータ集計)
巨人の勝率を上げたい (スクレイピングとデータ集計)巨人の勝率を上げたい (スクレイピングとデータ集計)
巨人の勝率を上げたい (スクレイピングとデータ集計)Takuma Hatano
 
Rでセイバーメトリクス (イチローと松井 どっちが凄い?)
Rでセイバーメトリクス (イチローと松井 どっちが凄い?)Rでセイバーメトリクス (イチローと松井 どっちが凄い?)
Rでセイバーメトリクス (イチローと松井 どっちが凄い?)Takuma Hatano
 
ビックデータとPythonではじめる野球の統計分析(α)
ビックデータとPythonではじめる野球の統計分析(α)ビックデータとPythonではじめる野球の統計分析(α)
ビックデータとPythonではじめる野球の統計分析(α)Shinichi Nakagawa
 
CaboChaでバイク川崎バイクbot作りました
CaboChaでバイク川崎バイクbot作りましたCaboChaでバイク川崎バイクbot作りました
CaboChaでバイク川崎バイクbot作りましたTakuma Hatano
 
野球Hack!(続き)~Pythonを用いた野球サービス構築 #bpstudy
野球Hack!(続き)~Pythonを用いた野球サービス構築 #bpstudy野球Hack!(続き)~Pythonを用いた野球サービス構築 #bpstudy
野球Hack!(続き)~Pythonを用いた野球サービス構築 #bpstudyShinichi Nakagawa
 
1億5000万円欲しい (ロト6のデータで遊ぶ)
1億5000万円欲しい (ロト6のデータで遊ぶ)1億5000万円欲しい (ロト6のデータで遊ぶ)
1億5000万円欲しい (ロト6のデータで遊ぶ)Takuma Hatano
 
Big Data Baseball with Python - Ichiro Suzuki hacks! #kwsk01
Big Data Baseball with Python - Ichiro Suzuki hacks! #kwsk01Big Data Baseball with Python - Ichiro Suzuki hacks! #kwsk01
Big Data Baseball with Python - Ichiro Suzuki hacks! #kwsk01Shinichi Nakagawa
 
[データマイニング+WEB勉強会][R勉強会] はじめてでもわかる 統計解析・データマイニング R言語入門
[データマイニング+WEB勉強会][R勉強会] はじめてでもわかる 統計解析・データマイニング R言語入門[データマイニング+WEB勉強会][R勉強会] はじめてでもわかる 統計解析・データマイニング R言語入門
[データマイニング+WEB勉強会][R勉強会] はじめてでもわかる 統計解析・データマイニング R言語入門Koichi Hamada
 
ビックデータとPythonではじめる野球の統計分析 #pyconjp
ビックデータとPythonではじめる野球の統計分析 #pyconjpビックデータとPythonではじめる野球の統計分析 #pyconjp
ビックデータとPythonではじめる野球の統計分析 #pyconjpShinichi Nakagawa
 
~knitr+pandocではじめる~『R MarkdownでReproducible Research』
~knitr+pandocではじめる~『R MarkdownでReproducible Research』~knitr+pandocではじめる~『R MarkdownでReproducible Research』
~knitr+pandocではじめる~『R MarkdownでReproducible Research』Nagi Teramo
 
データの不備を統計的に見抜く (Gelman’s secret weapon)
データの不備を統計的に見抜く (Gelman’s secret weapon)データの不備を統計的に見抜く (Gelman’s secret weapon)
データの不備を統計的に見抜く (Gelman’s secret weapon)hoxo_m
 
User Happyをささえるアジャイルのココロとスクラムのキホン
User HappyをささえるアジャイルのココロとスクラムのキホンUser Happyをささえるアジャイルのココロとスクラムのキホン
User HappyをささえるアジャイルのココロとスクラムのキホンShinichi Nakagawa
 
てかLINEやってる? (Japan.R 2016 LT) #JapanR
てかLINEやってる? (Japan.R 2016 LT) #JapanRてかLINEやってる? (Japan.R 2016 LT) #JapanR
てかLINEやってる? (Japan.R 2016 LT) #JapanRcancolle
 
木と電話と選挙(causalTree)
木と電話と選挙(causalTree)木と電話と選挙(causalTree)
木と電話と選挙(causalTree)Shota Yasui
 
5分でわかるかもしれないglmnet
5分でわかるかもしれないglmnet5分でわかるかもしれないglmnet
5分でわかるかもしれないglmnetNagi Teramo
 
Randomforestで高次元の変数重要度を見る #japanr LT
 Randomforestで高次元の変数重要度を見る #japanr LT Randomforestで高次元の変数重要度を見る #japanr LT
Randomforestで高次元の変数重要度を見る #japanr LTAkifumi Eguchi
 
はじめよう多変量解析~主成分分析編~
はじめよう多変量解析~主成分分析編~はじめよう多変量解析~主成分分析編~
はじめよう多変量解析~主成分分析編~宏喜 佐野
 

Destaque (20)

Rで野球データ解析がしたい ( pitchRxを使う )
Rで野球データ解析がしたい ( pitchRxを使う )Rで野球データ解析がしたい ( pitchRxを使う )
Rで野球データ解析がしたい ( pitchRxを使う )
 
巨人の勝率を上げたい (スクレイピングとデータ集計)
巨人の勝率を上げたい (スクレイピングとデータ集計)巨人の勝率を上げたい (スクレイピングとデータ集計)
巨人の勝率を上げたい (スクレイピングとデータ集計)
 
Rでセイバーメトリクス (イチローと松井 どっちが凄い?)
Rでセイバーメトリクス (イチローと松井 どっちが凄い?)Rでセイバーメトリクス (イチローと松井 どっちが凄い?)
Rでセイバーメトリクス (イチローと松井 どっちが凄い?)
 
ビックデータとPythonではじめる野球の統計分析(α)
ビックデータとPythonではじめる野球の統計分析(α)ビックデータとPythonではじめる野球の統計分析(α)
ビックデータとPythonではじめる野球の統計分析(α)
 
CaboChaでバイク川崎バイクbot作りました
CaboChaでバイク川崎バイクbot作りましたCaboChaでバイク川崎バイクbot作りました
CaboChaでバイク川崎バイクbot作りました
 
野球Hack!(続き)~Pythonを用いた野球サービス構築 #bpstudy
野球Hack!(続き)~Pythonを用いた野球サービス構築 #bpstudy野球Hack!(続き)~Pythonを用いた野球サービス構築 #bpstudy
野球Hack!(続き)~Pythonを用いた野球サービス構築 #bpstudy
 
1億5000万円欲しい (ロト6のデータで遊ぶ)
1億5000万円欲しい (ロト6のデータで遊ぶ)1億5000万円欲しい (ロト6のデータで遊ぶ)
1億5000万円欲しい (ロト6のデータで遊ぶ)
 
20150329 tokyo r47
20150329 tokyo r4720150329 tokyo r47
20150329 tokyo r47
 
Big Data Baseball with Python - Ichiro Suzuki hacks! #kwsk01
Big Data Baseball with Python - Ichiro Suzuki hacks! #kwsk01Big Data Baseball with Python - Ichiro Suzuki hacks! #kwsk01
Big Data Baseball with Python - Ichiro Suzuki hacks! #kwsk01
 
[データマイニング+WEB勉強会][R勉強会] はじめてでもわかる 統計解析・データマイニング R言語入門
[データマイニング+WEB勉強会][R勉強会] はじめてでもわかる 統計解析・データマイニング R言語入門[データマイニング+WEB勉強会][R勉強会] はじめてでもわかる 統計解析・データマイニング R言語入門
[データマイニング+WEB勉強会][R勉強会] はじめてでもわかる 統計解析・データマイニング R言語入門
 
ビックデータとPythonではじめる野球の統計分析 #pyconjp
ビックデータとPythonではじめる野球の統計分析 #pyconjpビックデータとPythonではじめる野球の統計分析 #pyconjp
ビックデータとPythonではじめる野球の統計分析 #pyconjp
 
~knitr+pandocではじめる~『R MarkdownでReproducible Research』
~knitr+pandocではじめる~『R MarkdownでReproducible Research』~knitr+pandocではじめる~『R MarkdownでReproducible Research』
~knitr+pandocではじめる~『R MarkdownでReproducible Research』
 
データの不備を統計的に見抜く (Gelman’s secret weapon)
データの不備を統計的に見抜く (Gelman’s secret weapon)データの不備を統計的に見抜く (Gelman’s secret weapon)
データの不備を統計的に見抜く (Gelman’s secret weapon)
 
User Happyをささえるアジャイルのココロとスクラムのキホン
User HappyをささえるアジャイルのココロとスクラムのキホンUser Happyをささえるアジャイルのココロとスクラムのキホン
User Happyをささえるアジャイルのココロとスクラムのキホン
 
てかLINEやってる? (Japan.R 2016 LT) #JapanR
てかLINEやってる? (Japan.R 2016 LT) #JapanRてかLINEやってる? (Japan.R 2016 LT) #JapanR
てかLINEやってる? (Japan.R 2016 LT) #JapanR
 
木と電話と選挙(causalTree)
木と電話と選挙(causalTree)木と電話と選挙(causalTree)
木と電話と選挙(causalTree)
 
5分でわかるかもしれないglmnet
5分でわかるかもしれないglmnet5分でわかるかもしれないglmnet
5分でわかるかもしれないglmnet
 
Tidyverseとは
TidyverseとはTidyverseとは
Tidyverseとは
 
Randomforestで高次元の変数重要度を見る #japanr LT
 Randomforestで高次元の変数重要度を見る #japanr LT Randomforestで高次元の変数重要度を見る #japanr LT
Randomforestで高次元の変数重要度を見る #japanr LT
 
はじめよう多変量解析~主成分分析編~
はじめよう多変量解析~主成分分析編~はじめよう多変量解析~主成分分析編~
はじめよう多変量解析~主成分分析編~
 

Rで野球のデータ解析がしたい (データが欲しい)