データ分析関連のまとめ

データ分析・機械学習周りのもくもく会LTやイベント参加をまとめていきます

Sports Analyst Meetup #6に参加しました

meetup

「Sports Analyst Meetup #6」に参加したので、まとめました。
間違っている箇所がある場合、指摘いただけると助かります.。

どんなイベント？

スポーツアナリストおよびスポーツデータ分析に興味のある方に向けたイベントです。
本イベントはスポーツのジャンルを問わずスポーツアナリスト（を目指す人）にとって有益な.情報共有の場になることを目的としています。

2名のロングトークと8名のLTから構成されていました。
今回はLTを行いました.

speakerdeck.com

ロングトーク

オリンピック・パラリンピックに向けて国が行うサポート事業とは？

資料共有、撮影等NGだったので、今回記載を割愛します

イマドキなスポーツアナリティクスのためのプログラミング入門 - セイバーメトリクス風味

スポーツアナリティクスをしたい場合は、pythonなのか？
- 野生の野球アナリスト活動
  - FACTを元に野球をもっと面白く楽しむ、やっていく活動
  - 気になる選手と統計的に似ている選手を探す
    - 類似性スコアを使って評価(参考:baseball-reference)
- 野球のデータ分析にpythonはいるのか？
  - スポーツアナリティクスをガチでやるには？
    - 浸食忘れる程度にプログラミングと数学に向き合う
    - ドメイン知識(と愛情)に偏るな
- セイバーメトリクスの話
  - 言語化(仮説化)した上で、計測可能な指標化する
  - 従来の常識や経験則に縛られずに根本的に物事の仕組みを捉えなおす
  - 定量的に考える
    - 常にISSUEを言語化する
    - 再現性を担保する
- 一番イケてるのは、プログラミングをしなくても解けること

LT

ストライクゾーンから見る「差別」の現状

経済学と野球の親和性
野球と差別の存在について
- ストライク・ボールについて
- 審判視点の意思決定問題
  - ボールの通過位置以外の要素も判断に含まれるか？
  - 出身地域によるバイアスはありそう

プロ野球の打撃における損失回避

打率の分布のヒストグラム
- 打率.299が減り、.300が増える
- 打率.300以上を利得、未満を損失と認識しているのではないか？
- 有意な差があった

「流れ」の正体を考える

野球における流れ...存在するのか・しないのか
- 想定外なイベント:流れ
- 記事から選手、監督の発言(ポジティブかネガティブか)を集計
  - 打者:ポジティブに流れを使う
  - 投手・監督:ネガティブに流れを使いやすい

次世代フィットネスアプリケーション

一般ユーザーに対して、テクノロジーを使ってどのような支援ができるか
- 既存のシステム
  - ランニングのみ
  - 途中で腕立て等を含めてトラッキングできないか
- 実際にアプリを作った
  - ランニング中の筋トレもカウントできる
  - 機械学習に比べ、事前に必要なデータが少ない

Bリーグにおけるホームアドバンテージ

歴史の浅いBリーグにおいて、ホームアドバンテージは存在するのか？
- 初年度のデータ:ほぼない
- 2年目、3年目となるにつれホーム勝率が上昇してきている
- Bリーグにもホームアドバンテージはありそう

テニスのフォームの可視化

フォーム確認のための可視化方法
- 動画から自分のフォームの可視化を行い、それが実用に耐えうるかを検証
  - 使ったモデル:3次元の人体生成モデル(SMPLify-X)
  - 定量的な評価は難しいので、元動画との比較等で定性的に評価
  - 画像だけだと奥行き方向の情報が怪しい
  - 3次元の姿勢推定と可視化すると滑らかになった

バドミントンの試合展開から結果を予測してみたい

自分のLTは割愛します

サッカーにおけるトレーニング強度測定と設定の検討

トレーニング結果から導く安静時心拍の推定値からトレーニングの質を上げることに貢献したい
本番の試合で質の高い動きが出来ているか
- 課題に対するトレーニング設計は、専門的な知識は必要
  - データからトレーニングに対して落とし込めないと意味がない
- トレーニングが上手くできていないケースについて
- トレーニングの強度を見る指標
  - AT値:無酸素性作業閾値

最後に

自分が詳しいスポーツだけでなく、他のスポーツ分析についても聞く事が出来て今回も有意義でした。
運営の皆様ありがとうございました。