Description
野球統計学「セイバーメトリクス」および、高性能スピードガン「PITCHf/x」の登場で近年最高の盛り上がりをみせている野球のビッグデータを用いたデータ分析・可視化をPythonとその周辺技術（OSSなど）を用いて行う実践例を紹介します.
Abstract
ビッグデータとPythonではじめる野球の統計分析〜Analyzing Baseball Data With Python
あらすじ
メジャーリーグをはじめとして、日本プロ野球や他の球技において、競技データの収集、分析、可視化が盛んに行われています。日本でも少しずつではありますが、野球統計学「セイバーメトリクス」が市民権を得始め、「打率より出塁率」「勝利よりQS（Quality Start）」といった議論ができるようになってきました.
一方、野球データ分析の最先端を行くメジャーリーグでは、スコアデータを元にした従来のセイバーメトリクスは過去のモノになりつつあり、
- 外野手の肩や足は守備にどれだけ影響をあたえるのか？
- 先発投手の健康状態や疲労はデータで分析できるのではないか？
- 捕手によってストライクかボールが変動するのでは？
といった仮説の元、選手の「投げる」「打つ」「走る」「守る」をより詳細なデータで可視化・分析を行うのがトレンドとなっています。
そんな最先端の野球をメジャーリーグのビックデータとPythonで楽しんでみませんか？
Keyword
Python
- Beautifulsoup
- Jupyter(IPython notebook)
- Pandas
- pitchpx(PITCHf/x dataset library) ※Speaker(@shinyorke)が独自に開発・OSS化
野球
- セイバーメトリクス(野球統計学)
- PITCHf/x
- Stats Cast
- ビッグデータベースボール